Casos de uso de VIDEO_ON_DEMAND - Amazon Personalize
Porque ha visto XMás como XLo más popularTendencia ahoraMejores opciones

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Casos de uso de VIDEO_ON_DEMAND

En las siguientes secciones, se enumeran los requisitos y el nombre de recurso de Amazon (ARN) para cada caso de uso de VIDEO_ON_DEMAND. Para todos los casos de uso, los datos de sus interacciones deben tener lo siguiente:

  • Como mínimo, 1000 registros de interacciones de elementos de los usuarios que interactúan con los elementos de su catálogo. Estas interacciones pueden provenir de importaciones masivas, de eventos transmitidos o ambos.

  • Como mínimo, 25 ID de usuarios únicos con al menos dos interacciones de elementos para cada uno.

Para obtener recomendaciones de calidad, le sugerimos que tenga al menos 50 000 interacciones de elementos de al menos 1000 usuarios, con dos o más interacciones de elementos cada uno.

nota

Si usa la API de CreateRecommender, proporcione el ARN que se indica aquí para el ARN de la receta.

Porque ha visto X

Obtenga recomendaciones de vídeos que otros usuarios también vieron en función del vídeo que especifique. Con este caso de uso, Amazon Personalize filtra automáticamente los vídeos que ha visto el usuario en función del userId que especifique y de los eventos Watch. Si aplica su propio filtro, este se aplica después de filtrar los vídeos que ha visto el usuario.

Al filtrar, Amazon Personalize tiene en cuenta como máximo 100 interacciones de elementos por usuario y por tipo de evento. Esto se aplica a cualquier filtro automático o personalizado. Puede usar la consola de Service Quotas para solicitar un aumento para este límite. Para obtener más información, consulte la sección Solicitud de un aumento de cuota en la Guía del usuario de Service Quotas.

  • ARN de receta: arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-because-you-watched-x

  • GetRecommendations Requisitos de la API:

    userId: obligatorio

    itemId: obligatorio

  • Conjuntos de datos utilizados durante el entrenamiento: solo conjunto de datos de interacciones de elementos (obligatorio)

  • Tipos de eventos obligatorios: 1000 eventos de Watch como mínimo.

Más como X

Obtenga recomendaciones de vídeos similares a los vídeos que especifique. Con este caso de uso, Amazon Personalize filtra automáticamente los vídeos que ha visto el usuario en función del userId que especifique y de los eventos Watch. Si aplica su propio filtro, este se aplica después de filtrar los vídeos que ha visto el usuario.

Al filtrar, Amazon Personalize tiene en cuenta como máximo 100 interacciones de elementos por usuario y por tipo de evento. Esto se aplica a cualquier filtro automático o personalizado. Puede usar la consola de Service Quotas para solicitar un aumento para este límite. Para obtener más información, consulte la sección Solicitud de un aumento de cuota en la Guía del usuario de Service Quotas.

  • ARN de receta: arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-more-like-x

  • GetRecommendations Requisitos de la API:

    userId: obligatorio

    itemId: obligatorio

  • Conjuntos de datos utilizados en el entrenamiento:

    • Interacciones (obligatorio)

    • Elementos (obligatorio)

  • Número obligatorio de eventos: 1000 eventos como mínimo de cualquier tipo.

  • Tipos de eventos recomendados: eventos Watch y Click.

Lo más popular

Obtenga recomendaciones sobre los vídeos que han visto la mayoría de los usuarios.

  • ARN de receta: arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-most-popular

  • GetRecommendationsrequisitos:

    userId: obligatorio

    itemId: no se utiliza

  • Conjuntos de datos utilizados durante el entrenamiento: solo conjunto de datos de interacciones de elementos (obligatorio)

  • Tipos de eventos obligatorios: 1000 eventos de Watch como mínimo.

Obtenga recomendaciones sobre los vídeos que son tendencia en este momento. Los vídeos que son tendencia son elementos que se están volviendo cada vez más populares entre los usuarios. Cada dos horas, Amazon Personalize evalúa automáticamente los datos de sus interacciones e identifica los elementos que son tendencia.

  • ARN de receta: arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-trending-now

  • GetRecommendations Requisitos de la API:

    userId: Necesario solo si se filtra por CurrentUser o por elementos con los que el usuario ha interactuado

    itemId: no se utiliza

  • Conjuntos de datos utilizados durante el entrenamiento: solo conjunto de datos de interacciones de elementos (obligatorio)

  • Número obligatorio de eventos: 1000 eventos como mínimo de cualquier tipo.

Mejores opciones

Obtenga recomendaciones de contenido personalizadas para el usuario que especifique. Con este caso de uso, Amazon Personalize filtra automáticamente los vídeos que ha visto el usuario en función del userId que especifique y de los eventos Watch. Si aplica su propio filtro, este se aplica después de filtrar los vídeos que ha visto el usuario.

Al filtrar, Amazon Personalize tiene en cuenta como máximo 100 interacciones de elementos por usuario y por tipo de evento. Esto se aplica a cualquier filtro automático o personalizado. Puede usar la consola de Service Quotas para solicitar un aumento para este límite. Para obtener más información, consulte la sección Solicitud de un aumento de cuota en la Guía del usuario de Service Quotas.

Al recomendar elementos, este caso de uso utiliza real-time-personalizationy explora. Además, utiliza actualizaciones automáticas para considerar nuevos elementos como recomendaciones.

  • ARN de receta: arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-top-picks

  • GetRecommendations requisitos:

    userId: obligatorio

    itemId: no se utiliza

  • Conjuntos de datos utilizados en el entrenamiento:

    • Interacciones (obligatorio)

    • Elementos (opcional)

    • Usuarios (opcional)

  • Número obligatorio de eventos: 1000 eventos como mínimo.

  • Tipos de eventos recomendados: eventos Click y Watch.

  • Parámetros de configuración de exploración: al crear un generador de recomendaciones, puede configurar la exploración con lo siguiente.

    • Énfasis en la exploración de los elementos menos relevantes (ponderación de la exploración): configure cuánto explorar. Especifique un valor decimal entre 0 y 1. El valor predeterminado es 0,3. Cuanto más se acerque el valor a 1, mayor será la exploración. Con una mayor exploración, las recomendaciones incluyen más elementos con menos datos de interacciones de elementos o relevancia en función del comportamiento anterior. En cero, no se realiza ninguna exploración y las recomendaciones se basan en los datos actuales (relevancia).

    • Límite de antigüedad del elemento de exploración: especifique la antigüedad máxima del elemento en días desde la última interacción entre todos los elementos del conjunto de datos de interacciones de elementos. Esto define el alcance de la exploración del elemento en función de su antigüedad. Amazon Personalize determina la antigüedad del elemento en función de su marca de tiempo de creación o, si faltan los datos de esa marca, de los datos de interacciones de elementos. Para obtener más información sobre cómo Amazon Personalize determina la antigüedad del elemento, consulte Datos de marca temporal de creación.

      Para aumentar el número de elementos que Amazon Personalize considera durante la exploración, indique un valor superior. El mínimo es de 1 día y el valor predeterminado es de 30 días. Las recomendaciones pueden incluir elementos con una antigüedad superior al límite de antigüedad que especifique. Esto se debe a que estos elementos son relevantes para el usuario y la exploración no los identificó.