Configuration de l'exploration pour un recommandeur de domaine - Amazon Personalize

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Configuration de l'exploration pour un recommandeur de domaine

Pour nos cas Top picks for your d'Recommended for youutilisation, Amazon Personalize utilise l'exploration lorsqu'il recommande des articles. L'exploration consiste à tester différentes recommandations d'articles pour savoir comment les utilisateurs réagissent aux éléments avec très peu de données d'interaction. Vous pouvez configurer l'exploration avec les options suivantes :

  • Accent mis sur l'exploration d'éléments moins pertinents (poids d'exploration) — Configurez la quantité à explorer. Spécifiez une valeur décimale comprise entre 0 et 1. La valeur par défaut est 0,3. Plus la valeur est proche de 1, plus l'exploration est intense. Avec plus d'exploration, les recommandations incluent davantage d'éléments avec moins de données d'interactions entre les éléments ou de pertinence en fonction du comportement antérieur. À zéro, aucune exploration n'a lieu et les recommandations sont basées sur les données actuelles (pertinence).

  • Âge limite des objets d'exploration : spécifiez l'âge maximum des objets en jours depuis la dernière interaction entre tous les objets du jeu de données des interactions entre les objets. Cela définit la portée de l'exploration des objets en fonction de leur âge. Amazon Personalize détermine l'âge de l'article en fonction de son horodatage de création ou, si les données d'horodatage de création sont manquantes, des données relatives aux interactions entre les articles. Pour plus d'informations sur la façon dont Amazon Personalize détermine l'âge des articles, consultezDonnées d'horodatage de création.

    Pour augmenter le nombre d'articles pris en compte par Amazon Personalize lors de l'exploration, entrez une valeur supérieure. Le minimum est de 1 jour et la valeur par défaut est de 30 jours. Les recommandations peuvent inclure des articles dont l'âge est supérieur à l'âge limite que vous spécifiez. Cela est dû au fait que ces éléments sont pertinents pour l'utilisateur et que l'exploration ne les a pas identifiés.

Les exemples de code suivants montrent comment configurer l'exploration pour un recommandeur à l'aide du AWS CLI ou le AWS SDKs. Pour ce faire avec la console Amazon Personalize, vous devez spécifier la configuration d'exploration sur la page de configuration avancée lorsque vous créez le recommandeur. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Création de recommandeurs (console).

Le code suivant montre comment configurer l'exploration lorsque vous créez un recommandateur pour le cas Top picks for you d'utilisation. L'exemple utilise les valeurs par défaut.

Si vous possédez un jeu de données Items et que vous souhaitez avoir la possibilité d'inclure des métadonnées lorsque vous recevez des recommandations, mettez-le recommender-config à jour pour ajouter un enableMetadataWithRecommendations champ et définissez-le surtrue.

aws personalize create-recommender \
--name recommender name \
--dataset-group-arn dataset group ARN \
--recipe-arn arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-top-picks \
--recommender-config "{\"itemExplorationConfig\":{\"explorationWeight\":\"0.3\",\"explorationItemAgeCutOff\":\"30\"}}"

Pour nos cas Top picks for your d'Recommended for youutilisation, Amazon Personalize utilise l'exploration lorsqu'il recommande des articles. L'exploration consiste à tester différentes recommandations d'articles pour savoir comment les utilisateurs réagissent aux éléments avec très peu de données d'interaction. Vous pouvez configurer l'exploration avec les options suivantes :

  • Accent mis sur l'exploration d'éléments moins pertinents (poids d'exploration) — Configurez la quantité à explorer. Spécifiez une valeur décimale comprise entre 0 et 1. La valeur par défaut est 0,3. Plus la valeur est proche de 1, plus l'exploration est intense. Avec plus d'exploration, les recommandations incluent davantage d'éléments avec moins de données d'interactions entre les éléments ou de pertinence en fonction du comportement antérieur. À zéro, aucune exploration n'a lieu et les recommandations sont basées sur les données actuelles (pertinence).

  • Âge limite des objets d'exploration : spécifiez l'âge maximum des objets en jours depuis la dernière interaction entre tous les objets du jeu de données des interactions entre les objets. Cela définit la portée de l'exploration des objets en fonction de leur âge. Amazon Personalize détermine l'âge de l'article en fonction de son horodatage de création ou, si les données d'horodatage de création sont manquantes, des données relatives aux interactions entre les articles. Pour plus d'informations sur la façon dont Amazon Personalize détermine l'âge des articles, consultezDonnées d'horodatage de création.

    Pour augmenter le nombre d'articles pris en compte par Amazon Personalize lors de l'exploration, entrez une valeur supérieure. Le minimum est de 1 jour et la valeur par défaut est de 30 jours. Les recommandations peuvent inclure des articles dont l'âge est supérieur à l'âge limite que vous spécifiez. Cela est dû au fait que ces éléments sont pertinents pour l'utilisateur et que l'exploration ne les a pas identifiés.

Le code suivant montre comment configurer l'exploration lorsque vous créez un recommandateur. L'exemple utilise les valeurs par défaut.

SDK for Python (Boto3)
import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

create_recommender_response = personalize.create_recommender(
  name = 'recommender name',
  recipeArn = 'arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-top-picks',
  datasetGroupArn = 'dataset group ARN',
  recommenderConfig = {"itemExplorationConfig": {"explorationWeight": "0.3", "explorationItemAgeCutOff": "30"}}
)

recommender_arn = create_recommender_response['recommenderArn']

print('Recommender ARN:' + recommender_arn)
SDK for JavaScript v3
// Get service clients and commands using ES6 syntax.
import { CreateRecommenderCommand, PersonalizeClient } from
  "@aws-sdk/client-personalize";

// create personalizeClient
const personalizeClient = new PersonalizeClient({
  region: "REGION"
});

// set the recommender's parameters
export const createRecommenderParam = {
  name: "RECOMMENDER_NAME",                    /* required */
  recipeArn: "RECIPE_ARN",                     /* required */
  datasetGroupArn: "DATASET_GROUP_ARN",        /* required */
  recommenderConfig: {
    itemExplorationConfig: {
      explorationWeight: "0.3",
      explorationItemAgeCutOff: "30"
    }
  }
};

export const run = async () => {
  try {
    const response = await personalizeClient.send(new CreateRecommenderCommand(createRecommenderParam));
    console.log("Success", response);
    return response; // For unit tests.
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
};
run();