Trending-Now 配方

Trending-Now 配方 (aws-trending-now) 會為使用者快速變得更熱門的項目產生建議。如果熱門度增加的項目與您的客戶更相關，您可以使用趨勢現在配方。例如，您的客戶可能會高度重視其他使用者正在互動的內容。常見用途包括推薦病毒社交媒體內容、重大新聞文章或最近的運動影片。

Trending-Now 透過計算每個項目在可設定的時間間隔內的互動增加，自動識別最熱門的項目。增加速率最高的項目會被視為趨勢項目。時間是根據項目互動資料集中的時間戳記資料。考慮的項目來自您大量並遞增匯入的互動資料。您不需要手動為 Trending-Now 建立新的解決方案版本，即可在互動資料中考慮新項目。

您可以在建立解決方案Trend discovery frequency時提供 來指定時間間隔。例如，如果您30 minutes為 指定 Trend discovery frequency，每 30 分鐘的資料，Amazon Personalize 會識別自上次評估以來互動增加速率最高的項目。可能的頻率包括 30 分鐘、1 小時、3 小時和 1 天。選擇符合您互動資料分佈的頻率。在您選擇的間隔內遺失資料可以降低建議準確性。如果您在過去兩個時間間隔內匯入零互動，Amazon Personalize 只會建議熱門項目，而不是趨勢項目。

使用 Trending-Now，您可以呼叫 GetRecommendations操作或在 Amazon Personalize 主控台的測試行銷活動頁面上取得建議。Amazon Personalize 會傳回最熱門的趨勢項目。只有在套用需要的篩選條件時，才能在請求userId中傳遞 。使用 GetRecommendations API，您可以設定以 numResults 參數傳回的趨勢項目數量。您無法透過 Trending-Now 配方取得批次建議。

若要使用 Trending-Now，您必須建立項目互動資料集，其中至少合併 1000 個唯一的歷史和事件互動 （如果提供，則在依 eventType 和 eventValueThreshold 篩選之後）。產生趨勢項目建議時，Trending-Now 不會使用項目或使用者資料集中的資料。不過，您仍然可以根據這些資料集中的資料來篩選建議。如需詳細資訊，請參閱篩選建議和使用者客群。

屬性和超參數

Trending-Now 配方具有下列屬性：

• 名稱 – aws-trending-now

• 配方 Amazon Resource Name (ARN) – arn:aws:personalize:::recipe/aws-trending-now

• 演算法 ARN – arn:aws:personalize:::algorithm/aws-trending-now-custom

如需詳細資訊，請參閱選擇配方。

下表說明 Trending-Now 配方的超參數。超參數 是一種演算法參數，您可以調整以改善模型效能。演算法超參數可控制模型的執行方式。選擇超參數最佳值的程序稱為超參數最佳化 (HPO)。如需詳細資訊，請參閱超參數和 HPO。

該表格也提供每個超參數的下列資訊：

• 範圍：[下限、上限]

• 值類型：整數、連續 (浮點數)、分類 (布林值、清單、字串)

• HPO 可調整：參數可以參與 HPO 嗎？

名稱	描述
特徵轉換超參數
Trend discovery frequency	指定 Amazon Personalize 評估互動資料並識別趨勢項目的頻率。例如，如果您30 minutes為 指定 Trend discovery frequency，每 30 分鐘 Amazon Personalize 會識別在 30 分鐘間隔內互動增加速率最高的項目。 可用的頻率包括 30 分鐘、1 小時、2 小時、3 小時和 1 天。選擇符合您互動資料分佈的頻率。在您選擇的間隔內遺失資料可以降低建議準確性。如果您使用 CreateSolution API 操作且未指定值，則預設值為每 2 小時一次。 注意 對於任何超過 2 小時的參數值，Amazon Personalize 會每 2 小時自動重新整理趨勢項目建議，以考慮新的互動和新項目。 預設值：2 小時 可能的值：30 分鐘、1 小時、2 小時、3 小時和 1 天。 值類型：字串 HPO 可調整：否

建立解決方案 (SDK for Python (Boto3))

下列程式碼說明如何使用適用於 Python 的 SDK (Boto3) 建立具有 Trending-Now 配方的解決方案。的可能值trend_discovery_frequency為 30 minutes、3 hours、 1 hour和 1 day。如需使用 主控台建立解決方案的詳細資訊，請參閱 建立解決方案 （主控台）。

import boto3
            
personalize = boto3.client("personalize")

create_solution_response = personalize_client.create_solution(
    name="solution name",
    recipeArn="arn:aws:personalize:::recipe/aws-trending-now",
    datasetGroupArn="dataset group ARN",
    solutionConfig={
        "featureTransformationParameters": {
            "trend_discovery_frequency": "1 hour"
         }
    }
)
print(create_solution_response['solutionArn'])

Jupyter 筆記本範例

如需示範如何使用 Trending-Now 配方的範例 Jupyter 筆記本，請參閱 Amazon Personalize 範例 GitHub 儲存庫中的 Trending_now_example.ipynb。