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Preparación para usar un modelo de recomendación con Amazon Pinpoint
Para funcionar con Amazon Pinpoint, se debe implementar un modelo de recomendación como una campaña de Amazon Personalize. Además, deben existir ciertas funciones y políticas AWS Identity and Access Management (IAM). Si desea mejorar las recomendaciones que Amazon Pinpoint recibe del modelo, también debe contar con una AWS Lambda función para procesar las recomendaciones.
Antes de configurar un modelo de recomendación en Amazon Pinpoint, trabaje con los equipos de desarrollo y ciencia de datos para diseñar y crear estos recursos. Además, trabaje con esos equipos para asegurarse de que el modelo cumpla con ciertos requisitos técnicos para trabajar con Amazon Pinpoint. Tras crear estos recursos, póngase en contacto con el administrador para asegurarse de que usted y Amazon Pinpoint puedan acceder a ellos. A medida que siga estos pasos, recopile la información que necesitará para configurar el modelo en Amazon Pinpoint.
Temas
Campañas de Amazon Personalize
Amazon Personalize está diseñado para ayudarle a crear modelos de aprendizaje automático (ML) que ofrezcan recomendaciones personalizadas en tiempo real a los clientes que utilizan sus aplicaciones. Servicio de AWS Amazon Personalize le guía a través del proceso de creación y entrenamiento de un modelo de machine learning, principalmente mediante una combinación de datos y una receta. Una receta es un algoritmo que está configurado para admitir un caso de uso específico, como predecir los elementos que van a gustarle a una persona y con los que va a interactuar.
Esta combinación de datos y una receta se conoce como solución. Una vez entrenada una solución, se convierte en una versión de solución. La versión de solución se prueba, se refina y se prepara para su uso. Cuando una versión de solución está lista para su uso, se implementa como una campaña de Amazon Personalize. A continuación, la campaña se utiliza para proporcionar recomendaciones personalizadas en tiempo real. Para obtener más información sobre Amazon Personalize, consulte la Guía para desarrolladores de Amazon Personalize.
Para que Amazon Pinpoint recupere recomendaciones de una campaña de Amazon Personalize, la campaña y sus componentes deben cumplir los siguientes requisitos:
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La receta tiene que ser una PERSONALIZATION receta USER_. Puede usar cualquier configuración de algoritmo compatible (hiperparámetros) para este tipo de receta. Para obtener información sobre este tipo de receta, consulte Uso de recetas predefinidas en la Guía para desarrolladores de Amazon Personalize.
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La solución debe entrenarse con un usuario IDs que pueda correlacionarse con el punto final IDs o el usuario IDs en los proyectos de Amazon Pinpoint. Amazon Pinpoint utiliza el campo
userIden Amazon Personalize para correlacionar los datos entre los usuarios de Amazon Personalize y los puntos de conexión o los usuarios de los proyectos de Amazon Pinpoint. -
La solución debe admitir el uso del GetRecommendationsfuncionamiento de Amazon Personalize RuntimeAPI.
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La campaña tiene que utilizar la versión de la solución de la que desea recuperar las recomendaciones.
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La campaña tiene que estar implementada y tener un estado activo.
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La campaña debe ejecutarse de la Región de AWS misma manera que los proyectos de Amazon Pinpoint que utilizarán sus recomendaciones. De lo contrario, Amazon Pinpoint no podrá recuperar recomendaciones de la campaña, lo que podría provocar un error en una actividad de campaña o recorrido de Amazon Pinpoint.
Además de estos requisitos, recomendamos configurar la campaña para que admita al menos 20 transacciones aprovisionadas por segundo.
A medida que trabaje con el equipo para implementar una campaña de Amazon Personalize que cumpla con los requisitos anteriores, asegúrese también de responder a las siguientes preguntas:
- ¿Qué campaña?
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Para configurar el modelo en Amazon Pinpoint, necesitará saber el nombre de la campaña Amazon Personalize de la que podrá obtener las recomendaciones. Más adelante, si trabajas con tu administrador para configurar manualmente el acceso a la campaña, también necesitarás saber el nombre del recurso de Amazon (ARN) de la campaña.
- ¿Qué tipo de ID?
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Al configurar el modelo en Amazon Pinpoint, puede elegir si desea asociar los usuarios de la campaña de Amazon Personalize a los puntos de conexión o a los usuarios de los proyectos de Amazon Pinpoint. Esto permite que el modelo proporcione recomendaciones que son verdaderamente específicas para un destinatario de mensaje concreto.
En una campaña de Amazon Personalize, cada usuario tiene un ID de usuario (
userIdoUSER_IDen función del contexto). Se trata de una secuencia de caracteres que identifica de forma única a un usuario concreto de la campaña. En un proyecto de Amazon Pinpoint, el destinatario de un mensaje puede tener dos tipos de: IDs-
ID de punto de conexión: es una secuencia de caracteres que identifica de forma exclusiva un destino al que puede enviar mensajes, como una dirección de correo electrónico, un número de teléfono móvil o un dispositivo móvil.
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ID de usuario: se trata de una secuencia de caracteres que identifica de forma única a un usuario concreto. Cada usuario se puede asociar a uno o varios puntos de enlace. Por ejemplo, si se comunica con un usuario por correo electrónico y una aplicación móvilSMS, el usuario podría estar asociado a tres puntos de enlace: uno para la dirección de correo electrónico del usuario, otro para el número de teléfono móvil del usuario y otro para el dispositivo móvil del usuario.
Cuando elija el tipo de Amazon Pinpoint ID para asociarlo al usuario de Amazon PersonalizeIDs, elija el tipo que utilice de forma más coherente en sus proyectos de Amazon Pinpoint. Si usted o la aplicación no han asignado un ID a un punto de conexión o usuario, Amazon Pinpoint no puede recuperar recomendaciones para el punto de conexión o usuario. Esto podría impedir que Amazon Pinpoint envíe mensajes al punto de conexión o al usuario. O bien, es posible que provoque que Amazon Pinpoint envíe mensajes que se muestran de formas inesperadas o no deseadas.
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- ¿Cuántas recomendaciones?
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Cada vez que Amazon Pinpoint recupera recomendaciones, Amazon Personalize devuelve una lista ordenada de recomendaciones para cada destinatario de un mensaje. Puede configurar Amazon Pinpoint para que recupere de 1 a 5 de estas recomendaciones para cada destinatario. Si elige una recomendación, Amazon Pinpoint recupera solo el primer elemento de la lista para cada destinatario, por ejemplo, la película más recomendada para un destinatario. Si elige dos recomendaciones, recupera solo el primer y segundo elemento de la lista para cada destinatario, por ejemplo, las dos películas más recomendadas para un destinatario. Y así sucesivamente.
Su elección para esta configuración depende principalmente de sus objetivos para los mensajes que incluyen recomendaciones del modelo. Sin embargo, también puede depender de cómo su equipo diseñó la solución y de la evaluación de su equipo del rendimiento de la solución. Por este motivo, trabaje con su equipo para asegurarse de elegir un número adecuado para esta configuración.
- ¿Qué contiene una recomendación?
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Cuando Amazon Pinpoint recupera recomendaciones, Amazon Personalize devuelve una lista ordenada de 1 a 5 elementos recomendados, en función del número de recomendaciones que elija recuperar para cada destinatario del mensaje. Cada elemento consta únicamente de texto, como un ID de producto o un título de película. Sin embargo, la naturaleza y el contenido de estos elementos puede variar de una campaña de Amazon Personalize a otra, en función del diseño de la solución subyacente y de la campaña.
Por lo tanto, es una buena idea preguntar a tu equipo exactamente qué contenido proporciona la campaña para los elementos recomendados. Su respuesta probablemente afectará a la forma en que diseñe los mensajes que utilizan las recomendaciones de la campaña. Si quieres mejorar el contenido que ofrece la campaña, también puedes optar por implementar una AWS Lambda función que pueda realizar esta tarea.
AWS Identity and Access Management funciones y políticas
AWS Identity and Access Management (IAM) es un AWS servicio que ayuda a los administradores a controlar el acceso a AWS los recursos. Para obtener más información sobre Amazon Pinpoint IAM y cómo funciona con Amazon Pinpoint, consulte Administración de identidad y acceso para Amazon Pinpoint en la Guía para desarrolladores de Amazon Pinpoint.
Cuando se configura un modelo de recomendación en Amazon Pinpoint, se especifica de qué campaña de Amazon Personalize se desea recuperar las recomendaciones. Para elegir la campaña, su administrador primero debe permitirle ver las campañas de su organización. Cuenta de AWS De lo contrario, la campaña no aparecerá en la lista de campañas entre las que puedes elegir. Si no ve la campaña en la lista, solicite al administrador que le proporcione este acceso.
Además, usted o su administrador deben crear un IAM rol y una política que permitan a Amazon Pinpoint recuperar las recomendaciones de las campañas de Amazon Personalize. Cuando configura un modelo de recomendación, puede elegir que Amazon Pinpoint cree este rol y la política automáticamente. Otra opción es que usted o el administrador creen este rol y esta política manualmente, antes de configurar el modelo de recomendación en Amazon Pinpoint. Para obtener información sobre cómo hacerlo, consulte la IAMfunción de recuperación de recomendaciones en la Guía para desarrolladores de Amazon Pinpoint.
AWS Lambda funciones
Para algunos modelos, es posible que desee mejorar las recomendaciones que Amazon Pinpoint recibe de Amazon Personalize. Por ejemplo, en lugar de incluir solo un valor recomendado (como un nombre de producto) en los mensajes, es posible que desee incluir contenido adicional (como el nombre, la descripción y la imagen de un producto) en los mensajes. Para ello, puede trabajar con su equipo para diseñar y crear una AWS Lambda función que transforme los datos de las recomendaciones en el contenido que desee.
AWS Lambda está diseñada para ayudar a las personas a ejecutar código sin aprovisionar ni administrar servidores. Servicio de AWS Usted o su equipo desarrollan y empaquetan el código y lo cargan AWS Lambda como una función Lambda. AWS Lambda a continuación, ejecuta la función cada vez que una aplicación o un servicio, como Amazon Pinpoint, invoca la función. Para obtener más información acerca de AWS Lambda, consulte la Guía para desarrolladores de AWS Lambda.
Cuando configura un modelo de recomendación en Amazon Pinpoint, especifica cómo desea que Amazon Pinpoint procese las recomendaciones que recibe. Una opción es usar una función de Lambda. Si desea utilizar una función de Lambda, trabaje con el equipo para:
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Definir lo que hace la función.
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Defina los atributos recomendados personalizados que desea que utilice la función cuando procese las recomendaciones. Esto incluye el número de atributos, el nombre y la finalidad de cada uno. Una función de Lambda puede usar hasta 10 atributos personalizados para cada destinatario del mensaje. Deberá introducir información sobre estos atributos cuando configure el modelo de recomendación en Amazon Pinpoint.
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Asegúrese de que la función esté alojada en el Región de AWS mismo lugar que los proyectos de Amazon Pinpoint que la utilizarán. De lo contrario, Amazon Pinpoint no podrá enviar datos de recomendación a la función, lo que podría provocar un error en una campaña o actividad de recorrido de Amazon Pinpoint.
Por último, trabaje con el administrador para crear una política que permita a Amazon Pinpoint invocar la función de Lambda cada vez que envíe mensajes que incluyan recomendaciones del modelo.
Para obtener información detallada sobre el uso de una función de Lambda para procesar recomendaciones, consulte Personalización de recomendaciones con AWS Lambda en la Guía para desarrolladores de Amazon Pinpoint.
