Filterausdrücke - Amazon Personalize

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Filterausdrücke

Um Filter zu konfigurieren, müssen Sie einen ordnungsgemäß formatierten Filterausdruck verwenden. Filterausdrücke bestehen aus Datensatz- und Feldbezeichnern in. dataset fieldFormat zusammen mit logischen Operatoren, Schlüsselwörtern und Werten. Für Werte können Sie feste Werte angeben oder Platzhalterparameter hinzufügen und die Filterkriterien festlegen, wenn Sie Empfehlungen erhalten.

Sie können Filterausdrücke verwenden, um Elemente, Benutzer oder Aktionen anhand von Empfehlungen zu filtern, die auf Daten aus den folgenden Datensätzen basieren:

  • Artikelinteraktionen: Sie können Filterausdrücke verwenden, um Elemente oder Benutzer auf der Grundlage von Interaktionsdaten ein- oder auszuschließen. Sie können beispielsweise Artikel ausschließen, auf die ein Benutzer bereits geklickt hat (für Artikelempfehlungen), oder nur Benutzer einbeziehen, die Artikel bewertet haben (für das Artikelaffinitätsrezept). Für alle Rezeptarten können Sie nur nach Ereignistyp filtern. Sie können nicht auf der Grundlage anderer Interaktionsmetadaten filtern, wie z. B. kontextuellen Metadaten. Sie können keine Filter für Artikelinteraktionen mit dem verwenden. Rezept für Artikelattribute-Affinität

    Amazon Personalize berücksichtigt bis zu 100 der neuesten Interaktionen pro Benutzer und Ereignistyp. Dies ist ein anpassbares Kontingent. Sie können über die Service Quotas-Konsole eine Erhöhung des Kontingents beantragen. Wenn Sie drei Monate lang keine Artikelinteraktionen für einen Benutzer importieren, berücksichtigen Ihre Filter die historischen Daten des Benutzers nicht mehr. Um diese Daten zu berücksichtigen, müssen Sie den gesamten Ereignisverlauf des Benutzers erneut importieren.

  • Interaktionen mit Aktionen: Verwenden Sie Filterausdrücke, um Aktionen, mit denen ein Benutzer interagiert hat, je nach Ereignistyp ein- oder auszuschließen. Sie können beispielsweise Aktionen ausschließen, die ein Benutzer bereits ausgeführt hat. Sie können nicht auf der Grundlage anderer Aktionsinteraktionsmetadaten filtern.

    Amazon Personalize berücksichtigt bis zu 300 der letzten Aktionsinteraktionen pro Benutzer und Ereignistyp. Dies ist ein anpassbares Kontingent. Sie können über die Service Quotas-Konsole eine Erhöhung des Kontingents beantragen.

  • Artikel: Verwenden Sie Filterausdrücke, um Artikel auf der Grundlage bestimmter Artikelbedingungen ein- oder auszuschließen. Sie können Filter nicht verwenden, um Artikel auf der Grundlage unstrukturierter textueller Artikelmetadaten wie Produktbeschreibungen ein- oder auszuschließen. Wenn Ihr Domain-Anwendungsfall oder Ihre benutzerdefinierte Rezeptur Empfehlungen für ähnliche Artikel generiert, wie z. B. das Rezept „Ähnliche Artikel“ oder das „Mehr wie X“ -Domain, können Sie Filterausdrücke verwenden, um Artikel auf der Grundlage der Eigenschaften des Artikels, den Sie in Ihrer Empfehlungsanfrage angeben, ein- oder auszuschließen.

  • Benutzer: Wenn Sie über einen Benutzerdatensatz verfügen, können Sie für Artikel - und Aktionsempfehlungen Elemente oder Aktionen ausschließen oder einbeziehen, die auf einem basieren. CurrentUser Für personalisierte Empfehlungen, beliebte Artikel und Handlungsempfehlungen ist dies der Benutzer, für den Sie Empfehlungen erhalten. Für verwandte Artikel ist dies ein optionaler Benutzer, den Sie in Ihrer Empfehlungsanfrage angeben können.

    Für Benutzersegmente können Sie Filterausdrücke verwenden, um Benutzer anhand von Attributen ein- oder auszuschließen, z. Users.MEMBERSHIP_STATUS B.

  • Aktionen: Verwenden Sie Filterausdrücke, um Aktionen auf der Grundlage bestimmter Aktionsbedingungen ein- oder auszuschließen. Amazon Personalize schließt automatisch Aktionen aus, die auf Action expiration timestamp Daten basieren. Repeat frequency Sie können keine zusätzlichen benutzerdefinierten Filter erstellen, die auf diesen Daten basieren.

Eine vollständige Liste der Filterausdruckselemente finden Sie unterAusdruckselemente filtern. Beispiele für Filterausdrücke finden Sie unterBeispiele für Filterausdrücke.

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