選擇用於訓練的項目互動資料

重要

根據預設，所有新的解決方案都使用自動訓練。透過自動訓練，您可以在解決方案啟用時產生訓練費用。為了避免不必要的成本，當您完成時，您可以更新解決方案以關閉自動訓練。如需有關訓練費用的資訊，請參閱 Amazon Personalize 定價。

您可以在建立解決方案版本 (訓練模型) 時，Amazon Personalize 使用的項目互動資料集中選擇事件。在訓練前選擇項目互動資料，可讓您僅使用相關的資料子集進行訓練，或移除雜訊以訓練更優化的模型。如需項目互動資料集的詳細資訊，請參閱項目互動資料。

注意

如果您使用使用者個人化 V2 或個人化排序-第 2 版，則在依事件類型或值篩選之前，您的訓練成本是根據項目互動資料而定。如需有關定價的詳細資訊，請參閱 Amazon Personalize 定價。

您可以選擇項目互動資料，如下所示：

• 根據類型選擇記錄 — 當您設定解決方案時，如果您的項目互動資料集包含 EVENT _ 資TYPE料行中的事件類型，您可以選擇性地指定要在訓練中使用的事件類型。例如，如果您的項目互動資料集包含購買、點擊和觀看事件類型，而且您希望 Amazon Personalize 僅透過觀看事件訓練模型，則當您設定解決方案時，您可以提供 Amazon Personalize 在訓練中使用的監視。event type

  如果您的項目互動資料集在 EVENT _ TYPE 欄中有多個事件類型，而且您在設定解決方案時未提供事件類型，Amazon Personalize 會使用所有項目互動資料進行相等權重的訓練，而不論類型為何。

• 根據類型和值選擇記錄 — 當您設定解決方案時，如果您的項目互動資料集包含 EVENT _ TYPE 和 EVENT _ VALUE 欄位，您可以將特定值設定為閾值，以從訓練中排除記錄。例如，如果手錶 EVENT _ 事件的 EVENT _ VALUE 資料是使用者觀看TYPE的視訊的百分比，如果您將事件值閾值設定為 0.5，而要觀看的事件類型，Amazon Personalize 只會使用 EVENT _ VALUE 大於或等於 0.5 的觀看互動事件來訓練模型。

下面的代碼演示了如何使SDK用 Python (Boto3) 創建一個解決方案，該解決方案僅使用觀看了一半以上視頻的watch事件。

import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

create_solution_response = personalize.create_solution(
    name = 'solution name',
    datasetGroupArn = 'arn:aws:personalize:region:accountId:dataset-group/datasetGroupName',
    recipeArn = 'arn:aws:personalize:::recipe/aws-user-personalization-v2',
    eventType = 'watch',
    solutionConfig = {
        "eventValueThreshold": "0.5"
    }
)

# Store the solution ARN
solution_arn = create_solution_response['solutionArn']

# Use the solution ARN to get the solution status
solution_description = personalize.describe_solution(solutionArn = solution_arn)['solution']
print('Solution status: ' + solution_description['status'])