Konfiguration der Exploration für einen Domain-Empfehlungsgeber - Amazon Personalize

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Konfiguration der Exploration für einen Domain-Empfehlungsgeber

Für Top picks for your unsere Recommended for you Anwendungsfälle verwendet Amazon Personalize Exploration, wenn Artikel empfohlen werden. Bei der Erkundung werden verschiedene Artikelempfehlungen getestet, um zu erfahren, wie Benutzer auf Artikel mit sehr wenigen Interaktionsdaten reagieren. Sie können die Erkundung wie folgt konfigurieren:

  • Der Schwerpunkt liegt auf der Erkundung weniger relevanter Objekte (Gewicht der Erkundung) — Legen Sie fest, wie viel Sie erkunden möchten. Geben Sie einen Dezimalwert zwischen 0 und 1 an. Die Standardeinstellung ist 0,3. Je näher der Wert an 1 liegt, desto mehr Erkundungen werden durchgeführt. Bei mehr Erkundung umfassen die Empfehlungen mehr Elemente mit weniger Daten zu Interaktionen oder Relevanz, die auf dem vorherigen Verhalten basieren. Bei einem Wert von Null findet keine Untersuchung statt und die Empfehlungen basieren auf aktuellen Daten (Relevanz).

  • Grenzwert für das Alter von Objekten bei der Erkundung — Geben Sie das maximale Artikelalter in Tagen seit der letzten Interaktion für alle Artikel im Datensatz Artikelinteraktionen an. Dies definiert den Umfang der Artikelerkundung auf der Grundlage des Artikelalters. Amazon Personalize bestimmt das Artikelalter anhand des Erstellungszeitstempels oder, falls Daten zum Erstellungszeitstempel fehlen, anhand der Artikelinteraktionsdaten. Weitere Informationen darüber, wie Amazon Personalize das Artikelalter bestimmt, finden Sie unterZeitstempeldaten der Erstellung.

    Um die Anzahl der Artikel zu erhöhen, die Amazon Personalize bei der Suche berücksichtigt, geben Sie einen höheren Wert ein. Das Minimum ist 1 Tag und die Standardeinstellung ist 30 Tage. Die Empfehlungen können Artikel enthalten, die älter sind als das von Ihnen angegebene Mindestalter für Artikel. Dies liegt daran, dass diese Artikel für den Benutzer relevant sind und sie bei der Erkundung nicht identifiziert wurden.

Die folgenden Codebeispiele zeigen, wie Sie die Exploration für einen Empfehlungsgeber mit dem konfigurieren AWS CLI oder das AWS SDKs. Um dies mit der Amazon Personalize-Konsole zu tun, geben Sie die Explorationskonfiguration auf der Seite Erweiterte Konfiguration an, wenn Sie den Empfehlungsgeber erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Empfehlungen erstellen (Konsole).

Der folgende Code zeigt, wie Sie die Exploration konfigurieren, wenn Sie eine Empfehlung für den Top picks for you Anwendungsfall erstellen. Das Beispiel verwendet die Standardwerte.

Wenn Sie über ein Artikel-Dataset verfügen und möchten, dass die Option Metadaten einbezieht, wenn Sie Empfehlungen erhalten, aktualisieren Sie das, recommender-config um ein enableMetadataWithRecommendations Feld hinzuzufügen, und setzen Sie es auftrue.

aws personalize create-recommender \
--name recommender name \
--dataset-group-arn dataset group ARN \
--recipe-arn arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-top-picks \
--recommender-config "{\"itemExplorationConfig\":{\"explorationWeight\":\"0.3\",\"explorationItemAgeCutOff\":\"30\"}}"

Für Top picks for your unsere Recommended for you Anwendungsfälle verwendet Amazon Personalize Exploration, wenn Artikel empfohlen werden. Bei der Erkundung werden verschiedene Artikelempfehlungen getestet, um zu erfahren, wie Benutzer auf Artikel mit sehr wenigen Interaktionsdaten reagieren. Sie können die Erkundung wie folgt konfigurieren:

  • Der Schwerpunkt liegt auf der Erkundung weniger relevanter Objekte (Gewicht der Erkundung) — Legen Sie fest, wie viel Sie erkunden möchten. Geben Sie einen Dezimalwert zwischen 0 und 1 an. Die Standardeinstellung ist 0,3. Je näher der Wert an 1 liegt, desto mehr Erkundungen werden durchgeführt. Bei mehr Erkundung umfassen die Empfehlungen mehr Elemente mit weniger Daten zu Interaktionen oder Relevanz, die auf dem vorherigen Verhalten basieren. Bei einem Wert von Null findet keine Untersuchung statt und die Empfehlungen basieren auf aktuellen Daten (Relevanz).

  • Grenzwert für das Alter von Objekten bei der Erkundung — Geben Sie das maximale Artikelalter in Tagen seit der letzten Interaktion für alle Artikel im Datensatz Artikelinteraktionen an. Dies definiert den Umfang der Artikelerkundung auf der Grundlage des Artikelalters. Amazon Personalize bestimmt das Artikelalter anhand des Erstellungszeitstempels oder, falls Daten zum Erstellungszeitstempel fehlen, anhand der Artikelinteraktionsdaten. Weitere Informationen darüber, wie Amazon Personalize das Artikelalter bestimmt, finden Sie unterZeitstempeldaten der Erstellung.

    Um die Anzahl der Artikel zu erhöhen, die Amazon Personalize bei der Suche berücksichtigt, geben Sie einen höheren Wert ein. Das Minimum ist 1 Tag und die Standardeinstellung ist 30 Tage. Die Empfehlungen können Artikel enthalten, die älter sind als das von Ihnen angegebene Mindestalter für Artikel. Dies liegt daran, dass diese Artikel für den Benutzer relevant sind und sie bei der Erkundung nicht identifiziert wurden.

Der folgende Code zeigt, wie Sie die Exploration konfigurieren, wenn Sie eine Empfehlung erstellen. Das Beispiel verwendet die Standardwerte.

SDK for Python (Boto3)
import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

create_recommender_response = personalize.create_recommender(
  name = 'recommender name',
  recipeArn = 'arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-top-picks',
  datasetGroupArn = 'dataset group ARN',
  recommenderConfig = {"itemExplorationConfig": {"explorationWeight": "0.3", "explorationItemAgeCutOff": "30"}}
)

recommender_arn = create_recommender_response['recommenderArn']

print('Recommender ARN:' + recommender_arn)
SDK for JavaScript v3
// Get service clients and commands using ES6 syntax.
import { CreateRecommenderCommand, PersonalizeClient } from
  "@aws-sdk/client-personalize";

// create personalizeClient
const personalizeClient = new PersonalizeClient({
  region: "REGION"
});

// set the recommender's parameters
export const createRecommenderParam = {
  name: "RECOMMENDER_NAME",                    /* required */
  recipeArn: "RECIPE_ARN",                     /* required */
  datasetGroupArn: "DATASET_GROUP_ARN",        /* required */
  recommenderConfig: {
    itemExplorationConfig: {
      explorationWeight: "0.3",
      explorationItemAgeCutOff: "30"
    }
  }
};

export const run = async () => {
  try {
    const response = await personalizeClient.send(new CreateRecommenderCommand(createRecommenderParam));
    console.log("Success", response);
    return response; // For unit tests.
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
};
run();