Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Datensatz „Aktionen“
Eine Aktion ist eine Aktivität, die Interaktionen generiert oder Umsätze generiert und die Sie Ihren Benutzern empfehlen möchten. Zu den Aktionen können die Installation Ihrer mobilen App, das Ausfüllen eines Mitgliedsprofils, die Teilnahme an Ihrem Treueprogramm oder die Anmeldung für Werbe-E-Mails gehören. Sie importieren Daten über Ihre Aktionen in einen Amazon Personalize Actions-Datensatz. Zu den Daten für eine Aktion gehören beispielsweise eine ID für die Aktion, der geschätzte Wert der Aktion oder der Ablaufzeitstempel der Aktion.
Während des Modelltrainings berücksichtigt Amazon Personalize maximal 1000 Aktionen. Wenn Sie mehr als 1000 Aktionen importieren, entscheidet Amazon Personalize, welche Aktionen in die Schulung aufgenommen werden sollen, wobei neuen Aktionen (Aktionen, die Sie kürzlich ohne Interaktionen hinzugefügt haben) und bestehenden Aktionen mit Daten zu aktuellen Interaktionen Priorität eingeräumt wird.
Anmerkung
Sie können in einer Domain-Datensatzgruppe keine Ressourcen für die nächste beste Aktion, einschließlich der Datensätze „Aktionen“ und „Aktionsinteraktionen“, erstellen.
Die maximale Anzahl von Spalten ist 10. Dieses Thema enthält Informationen zu den folgenden Typen von Aktionsdaten:
Themen
Daten über den Zeitstempel des Ablaufs der Aktion
Ein Ablaufzeitstempel für eine Aktion gibt das Datum an, an dem eine Aktion nicht mehr gültig ist. Sie geben Zeitstempeldaten für den Ablauf einer Aktion im Zeitformat Unix-Epoche in Sekunden an. Wenn eine Aktion abgelaufen ist, nimmt Amazon Personalize sie nicht in Empfehlungen auf.
Geben Sie einen Ablaufzeitstempel für Ihre Aktionen an, wenn Sie deren Auftreten in Empfehlungen auf einen bestimmten Zeitraum beschränken möchten. Angenommen, Sie haben eine Anwendung, die während eines bestimmten Monats eine Mitgliederaktion durchführt. Sie könnten einen Ablaufzeitstempel für die Anmeldeaktion für das Ende dieses Monats festlegen. Amazon Personalize hört automatisch auf, diese Aktion zu empfehlen, wenn dieses Datum erreicht ist.
Wenn Sie den Ablaufzeitstempel für eine neue Aktion auf einen Zeitpunkt in der Vergangenheit setzen oder wenn Sie den Zeitstempel einer Aktion auf einen Zeitpunkt in der Vergangenheit aktualisieren, kann es bis zu 2 Stunden dauern, bis die Aktion aus den Empfehlungen entfernt ist.
Häufigkeitsdaten wiederholen
Die Daten zur Wiederholungshäufigkeit geben an, wie viele Tage Amazon Personalize warten sollte, um eine bestimmte Aktion zu empfehlen, nachdem ein Benutzer damit interagiert hat. Dies basiert auf der Historie des Benutzers in Ihrem Datensatz „Aktionsinteraktionen“. Sie geben die Wiederholungshäufigkeit einer Aktion in Tagen mit einem Maximum von 30 an.
Angenommen, Sie haben eine E-Commerce-Anwendung, bei der jeder Benutzer ein Konto und ein Profil erstellt. Wenn Sie eine complete profile Aktion haben und eine Woche warten möchten, nachdem ein Benutzer mit ihr interagiert hat, bevor Sie sie erneut empfehlen, würden Sie für die Aktion 7 Tage angeben. REPEAT_FREQENCY Nach 7 Tagen beginnt Amazon Personalize, die Aktion für Empfehlungen in Betracht zu ziehen.
Wenn Sie keine Wiederholungshäufigkeit für eine Aktion angeben, begrenzt Amazon Personalize nicht, wie oft sie in Empfehlungen erscheint.
Wertdaten
Wertdaten sind der Geschäftswert oder die Bedeutung jeder Aktion. Der Wert einer Aktion value kann zwischen 1 und 10 liegen, wobei 10 die wertvollste Aktion in Ihrem Datensatz ist.
Beispielsweise könnten Sie zwei Aktionen haben, eine für die Registrierung für Ihr Basisabonnement und eine für die Registrierung für Ihren Premium-Service. Für den Basisdienst können Sie einen Wert von 5 und für den Premium-Dienst einen Wert von angeben. 10
Amazon Personalize verwendet Wertdaten als eine Eingabe bei der Bestimmung der besten Aktion, die Sie Ihren Benutzern empfehlen können. Wenn ein Benutzer beispielsweise die gleiche Wahrscheinlichkeit hat, die eine oder andere Aktion auszuführen, stuft Amazon Personalize die Aktion mit dem höchsten Wert in Bezug auf Empfehlungen höher ein.
Daten mit Zeitstempel der Erstellung
Amazon Personalize verwendet Zeitstempeldaten der Erstellung (im Zeitformat Unix-Epoche, in Sekunden), um das Alter einer Aktion zu berechnen und die Empfehlungen entsprechend anzupassen.
Wenn Sie nicht über Zeitstempeldaten für die Erstellung verfügen, leitet Amazon Personalize diese Informationen aus allen Aktionsinteraktionsdaten ab. Es verwendet den Zeitstempel der ältesten Interaktionsdaten der Aktion als Zeitstempel für die Erstellung der Aktion. Wenn eine Aktion keine Interaktionsdaten hat, wird ihr Erstellungszeitstempel als Zeitstempel der letzten Interaktion im Trainingssatz festgelegt, und Amazon Personalize betrachtet sie als neue Aktion.
Kategorische Metadaten
Amazon Personalize verwendet kategorische Metadaten zu Aktionen, wie Saisonalität oder Aktionsexklusivität, um die zugrunde liegenden Muster zu identifizieren, die die besten Aktionen für Ihre Benutzer aufzeigen. Sie definieren Ihren eigenen Wertebereich auf der Grundlage Ihres Anwendungsfalls. Kategorische Metadaten können in jeder Sprache verfasst sein.
Sie können kategoriale Daten importieren und sie verwenden, um Empfehlungen auf der Grundlage der Attribute einer Aktion zu filtern. Informationen zum Filtern von Empfehlungen finden Sie unterEmpfehlungen und Benutzersegmente filtern.
Kategorische Werte können maximal 1000 Zeichen lang sein. Wenn Sie eine Aktion mit einem kategorialen Wert mit mehr als 1000 Zeichen haben, schlägt Ihr Datensatz-Importjob fehl.
