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Anwendungsfall- und Rezeptfunktionen
Bei einigen Anwendungsfällen und Rezepten verwendet Amazon Personalize die folgenden Funktionen, um relevantere Empfehlungen zu generieren und die Artikelauffindbarkeit und Kundenbindung zu verbessern.
Personalisierung in Echtzeit
Bei einigen Anwendungsfällen und Rezepten verwendet Amazon Personalize Personalisierung in Echtzeit, um Empfehlungen entsprechend dem sich entwickelnden Interesse eines Benutzers zu aktualisieren und anzupassen. Es aktualisiert die Empfehlungen für einen Benutzer, wenn Sie dessen Interaktionen mit Elementen oder Aktionen aufzeichnen, die in der letzten vollständigen Schulung vorhanden waren. Sie zeichnen diese Interaktionen mit einem Event-Tracker und den PutEvents Vorgang oder, bei Interaktionen mit Aktionen, den PutActionInteractions Vorgang auf.
Weitere Informationen zum Aufzeichnen von Ereignissen finden Sie unterAufzeichnung von Ereignissen in Echtzeit zur Beeinflussung von Empfehlungen. Informationen zu den Auswirkungen neuer Daten auf Empfehlungen in Echtzeit, einschließlich Personalisierung in Echtzeit, finden Sie unterAktualisierung von Daten in Datensätzen nach dem Training.
Die folgenden Anwendungsfälle und Rezepte unterstützen die Personalisierung in Echtzeit:
Exploration (Erkundung)
Für einige Domain-Anwendungsfälle und benutzerdefinierte Rezepte verwendet Amazon Personalize beim Empfehlen von Artikeln die Exploration. Bei der Erkundung umfassen die Empfehlungen einige Elemente oder Aktionen, bei denen die Wahrscheinlichkeit geringer ist, dass sie dem Benutzer empfohlen werden, wie z. B. neue Artikel oder Aktionen, Artikel oder Aktionen mit wenigen Interaktionen oder Artikel oder Aktionen, die für den Benutzer aufgrund seines vorherigen Verhaltens weniger relevant sind. Dies verbessert die Auffindbarkeit und das Engagement von Artikeln, wenn Sie einen sich schnell ändernden Katalog haben oder wenn neue Artikel, wie Nachrichtenartikel oder Werbeaktionen, für Benutzer relevanter sind, weil sie aktuell sind.
Exploration konfigurieren
Wenn Sie das Rezept User-Personalization-v2 verwenden, übernimmt Amazon Personalize die Explorationskonfiguration für Sie und die Artikel, die im Rahmen von Exploration enthalten sind, für die in der Reason Empfehlungsantwort enthalten sindExploration. Um sicherzustellen, dass neue Artikel in den Empfehlungen enthalten sind, können Sie einen Werbefilter verwenden, um neue Artikel auf der Grundlage des Erstellungszeitstempels zu bewerben. Weitere Informationen zu Werbeaktionen finden Sie unterWerbung für Artikel in Echtzeit mit Empfehlungen.
Für alle anderen Anwendungsfälle oder Rezepte, bei denen Exploration verwendet wird, können Sie bei der Erstellung einer Empfehlung oder einer benutzerdefinierten Kampagne oder bei der Erstellung eines Batch-Inferenz-Jobs (benutzerdefinierte Ressourcen) die Exploration mit den folgenden Feldern konfigurieren:
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Schwerpunkt auf der Erkundung weniger relevanter Elemente (Gewichtung der Erkundung) — Legen Sie fest, wie viel Sie untersuchen 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).
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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.
Anwendungsfälle und Rezepte, bei denen Exploration zum Einsatz kommt
Weitere Informationen zu den einzelnen Anwendungsfällen oder Rezepten, bei denen Exploration zum Einsatz kommt, finden Sie im Folgenden:
Automatische Updates
Für einige Anwendungsfälle und benutzerdefinierte Rezepte aktualisiert Amazon Personalize automatisch Ihre Empfehlungs- oder Lösungsversion, um neue Artikel oder Aktionen für Empfehlungen zu berücksichtigen. Für automatische Updates fallen keine Kosten an. Eine Liste von Anwendungsfällen und Rezepten mit automatischen Updates finden Sie unterAnwendungsfälle für Domains und benutzerdefinierte Rezepte mit automatischen Updates.
Automatische Updates funktionieren wie folgt:
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Wann Amazon Personalize Ihre Lösungsversion oder Ihren Empfehlungsgeber automatisch aktualisiert, hängt davon ab, wie Sie Empfehlungen erhalten:
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Für Empfehlungen in Echtzeit aktualisiert Amazon Personalize die Lösungsversion oder den Empfehlungsgeber alle zwei Stunden.
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Wenn Sie einen Batch-Inferenz-Job erstellen und die neueste vollständig trainierte Lösungsversion für Ihre Lösung angeben, aktualisiert Amazon Personalize automatisch die Lösungsversion, um neue Elemente bei der Untersuchung zu berücksichtigen. Wenn Sie nicht die neueste Lösungsversion angeben, erfolgt keine Aktualisierung.
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Mit jedem Update beginnt Amazon Personalize, neue Artikel in Empfehlungen aufzunehmen, indem Exploration (Erkundung) Wenn ein neuer Artikel oder eine neue Aktion in Betracht gezogen wird, berücksichtigt Amazon Personalize alle Metadaten für den Artikel. Diese Daten wirken sich jedoch erst dann stärker auf Empfehlungen aus, wenn Sie Interaktionen für den Artikel aufgezeichnet und vollständig neu trainiert haben.
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Damit eine Aktualisierung durchgeführt werden kann, müssen Sie neue Daten zu Aktionen, Elementen oder Interaktionen seit der letzten automatischen Aktualisierung oder Umschulung angeben.
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Amazon Personalize berücksichtigt neue Artikel, bis Sie 750.000 Artikel importieren. Dies ist die maximale Anzahl von Artikeln, die während des Trainings berücksichtigt werden.
Zusätzliche Richtlinien und Anforderungen für benutzerdefinierte Ressourcen
Wenn Sie benutzerdefinierte Ressourcen verwenden, gelten die folgenden Richtlinien und Anforderungen für auto Updates:
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Ihre Lösungsversion muss in einer Kampagne bereitgestellt werden. Ihre Kampagne verwendet automatisch die aktualisierte Lösungsversion.
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Automatische Updates sind nicht dasselbe wie automatisches Training. Durch ein automatisches Update wird keine komplett neue Lösungsversion erstellt. Und das Modell lernt nicht aus Ihren neuesten Daten. Um Ihre Lösung aufrechtzuerhalten, sollte Ihre automatische Trainingsfrequenz immer noch mindestens wöchentlich sein.
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Nachdem Ihre Lösung automatisch eine neue Lösungsversion erstellt hat oder Sie manuell eine neue erstellt haben, aktualisiert Amazon Personalize ältere Lösungsversionen nicht automatisch, auch wenn Sie sie in einer Kampagne bereitgestellt haben.
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Wenn alle zwei Stunden nicht häufig genug sind, können Sie mit der Benutzerpersonalisierung manuell eine Lösungsversion erstellen, die so
trainingModeeingestellt ist, dassUPDATEdiese neuen Elemente in Empfehlungen aufgenommen werden. Denken Sie daran, dass Amazon Personalize automatisch nur Ihre neueste vollständig trainierte Lösungsversion aktualisiert. Die manuell aktualisierte Lösungsversion wird in future nicht automatisch aktualisiert. Wenn Ihre Lösung automatisches Training verwendet, werden die auto Updates für die nächste Lösungsversion fortgesetzt. Wenn nicht, erstellen Sie manuell eine neue Lösung mit aktiviertem TrainingsmodusFULLund stellen Sie sie in einer Kampagne bereit.
Anwendungsfälle für Domains und benutzerdefinierte Rezepte mit automatischen Updates
Weitere Informationen zu den einzelnen Anwendungsfällen oder Rezepten mit automatischen Updates finden Sie im Folgenden:
