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Mantenimiento de la relevancia de las recomendaciones
Las recomendaciones relevantes pueden aumentar la captación de usuarios, la tasa de clics y la tasa de conversión para su aplicación a medida que crece su catálogo. Para mantener y mejorar la relevancia de las recomendaciones de Amazon Personalize para sus usuarios, mantenga actualizados sus datos y recursos personalizados. Esto permite a Amazon Personalize aprender del comportamiento más reciente de su usuario e incluir sus elementos más recientes en las recomendaciones.
Temas
Mantener actualizados los conjuntos de datos
A medida que su catálogo crezca, actualice sus datos históricos con operaciones de importación de datos masivos o individuales. Para obtener más información acerca de la importación de datos históricos, consulte Importación de datos de entrenamiento a conjuntos de datos de Amazon Personalize. Para obtener información acerca de cómo los datos que importa después del entrenamiento de un modelo influyen en las recomendaciones, consulte Actualización de datos en conjuntos de datos después del entrenamiento.
Para casos de uso y recetas que proporcionan recomendaciones en tiempo real personalizadas, mantenga su conjunto de datos de interacciones de elementos actualizado en relación con el comportamiento de sus usuarios. Para ello, registre las interacciones de los elementos con un rastreador de eventos y la PutEvents API operación. Amazon Personalize actualiza las recomendaciones en función de la actividad más reciente de su usuario a medida que interactúa con el catálogo. Para obtener información sobre la personalización en tiempo real, consulte Personalización en tiempo real. Para obtener más información sobre el registro de eventos en tiempo real, consulte Grabación de eventos en tiempo real para influir en las recomendaciones.
Mantenimiento de los generadores de recomendaciones de dominios
Amazon Personalize vuelve a entrenar automáticamente los modelos que respaldan sus generadores de recomendaciones cada 7 días. Se trata de un reentrenamiento completo que crea modelos completamente nuevos basados en la totalidad de los datos de sus conjuntos de datos. Si modifica las columnas utilizadas en el entrenamiento, Amazon Personalize inicia automáticamente un reentrenamiento completo de los modelos que respaldan al recomendador.
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Para los casos de uso Mejores opciones y Recomendaciones, Amazon Personalize actualiza su generador de recomendaciones para considerar nuevos elementos para recomendaciones. Las actualizaciones automáticas no son un reentrenamiento completo en el que el modelo aprende del comportamiento de sus usuarios. En cambio, las actualizaciones automáticas permiten a Amazon Personalize incluir sus nuevos elementos en las recomendaciones antes del siguiente reentrenamiento completo del recomendador. Para obtener más información acerca de las actualizaciones automáticas, consulte Actualizaciones automáticas.
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SI usa el caso de uso Tendencia ahora, Amazon Personalize evalúa automáticamente los datos de sus interacciones cada dos hora e identifica los elementos que son tendencia. No es necesario que espere al reentrenamiento de su recomendador.
Mientras el reentrenamiento del recomendador esté en curso, podrá seguir recibiendo recomendaciones de él. Hasta que se complete el reentrenamiento, el recomendador utilizará la configuración y los modelos anteriores. Para realizar un seguimiento de las actualizaciones, puede ver la marca temporal de la última actualización del recomendador en la página Detalles del generador de recomendaciones en la consola de Amazon Personalize. O bien, puede ver los detalles de latestRecommenderUpdate de la operación DescribeRecommender.
Mantenimiento de soluciones personalizadas
De forma predeterminada, todas las soluciones nuevas utilizan un entrenamiento automático para crear una nueva versión de la solución cada 7 días. El entrenamiento continúa hasta que elimines la solución.
Al crear una solución, le recomendamos que utilice la formación automática para gestionar la creación de versiones de la solución. Esto facilita el mantenimiento de la solución. Elimina la formación manual necesaria para que la solución aprenda de sus datos más recientes. Sin una formación automática, debe crear manualmente nuevas versiones de la solución para que la solución aprenda de sus datos más recientes. Para obtener más información sobre la configuración del entrenamiento automático, consulteConfiguración del entrenamiento automático.
La frecuencia de tus entrenamientos depende de las necesidades de tu empresa, de la receta que utilices y de la frecuencia con la que importes los datos. Para todas las recetas, te recomendamos que entrenes al menos una vez a la semana. Con el entrenamiento automático, esta es la frecuencia de entrenamiento predeterminada. Si añades nuevos elementos o acciones con frecuencia, es posible que desees tener una frecuencia de entrenamiento más alta, según tu receta.
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Si utilizas la opción Personalización de usuario v2, Personalización de usuario o La siguiente mejor acción, la solución se actualiza automáticamente para tener en cuenta nuevos elementos o acciones para recomendarlos. Las actualizaciones automáticas no son lo mismo que el entrenamiento automático. Una actualización automática no crea una versión de la solución completamente nueva y el modelo no aprende de los datos más recientes. Para mantener tu solución, tu frecuencia de entrenamiento debe seguir siendo de al menos una vez por semana. Para obtener más información sobre las actualizaciones automáticas, incluidas las directrices y los requisitos adicionales, consulteActualizaciones automáticas.
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Si usa Trending-Now, Amazon Personalize identifica automáticamente los elementos más populares en sus datos de interacciones durante un intervalo de tiempo configurable. Trending-Now puede recomendar los elementos que se hayan añadido desde el último entrenamiento mediante datos de interacciones masivas o en streaming. Tu frecuencia de entrenamiento debería seguir siendo, como mínimo, semanal. Para obtener más información, consulte Receta Trending-Now.
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Si no utilizas una receta con actualizaciones automáticas o la receta Trending-Now, Amazon Personalize considerará nuevos productos para recomendarlos solo después del siguiente entrenamiento. Por ejemplo, si utilizas la receta de productos similares y añades productos nuevos a diario, debes utilizar una frecuencia de entrenamiento diaria para que estos productos aparezcan en las recomendaciones ese mismo día.
