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Obtenir des recommandations d'articles par lots grâce à des ressources personnalisées
Grâce aux ressources personnalisées, vous pouvez obtenir des recommandations d'articles grâce à un flux de lots asynchrone. Par exemple, vous pouvez obtenir des recommandations de produits pour tous les utilisateurs d'une liste d'e-mails ou des item-to-itemsimilitudes dans un inventaire.
Pour obtenir des recommandations par lots pour des articles, vous devez utiliser une tâche d'inférence par lots. Une tâche d'inférence par lots est un outil qui importe vos données d'entrée par lots depuis un compartiment Amazon S3, utilise la version de votre solution personnalisée pour générer des recommandations d'articles, puis exporte les recommandations d'articles vers un compartiment Amazon S3. Selon la recette, vos données d'entrée sont une liste d'utilisateurs, ou d'éléments, ou une liste d'utilisateurs possédant chacun une collection d'éléments.
Si votre solution utilise la recette Articles similaires et que vous disposez d'un jeu de données d'articles contenant des données textuelles et des données de titre d'article, vous pouvez générer des recommandations par lots avec des thèmes pour chaque groupe d'articles. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Recommandations par lots avec des thèmes issus du générateur de contenu.
Une fois que vous avez créé une version de solution personnalisée, l'influence des nouvelles données sur les recommandations relatives aux articles par lots dépend de leur type, de la méthode d'importation et de la recette personnalisée que vous utilisez. Pour plus d'informations sur la manière dont les nouvelles données influencent les recommandations par lots, voirComment les nouvelles données influencent les recommandations par lots (ressources personnalisées).
Rubriques
- Flux de travail par lots
- Directives et exigences
- Notation du flux de travail par lots
- Recommandations par lots avec des thèmes issus du générateur de contenu
- Préparation des données d'entrée pour les recommandations par lots
- Création d'une tâche d'inférence par lots
- Exemples de résultats de tâches d'inférence par lots
Flux de travail par lots
Le flux de travail par lots est le suivant :
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Préparez et chargez vos données d'entrée JSON au format dans un compartiment Amazon S3. Le format de vos données d'entrée dépend de la recette que vous utilisez. Consultez Préparation des données d'entrée pour les recommandations par lots.
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Créez un emplacement distinct pour vos données de sortie, qu'il s'agisse d'un dossier ou d'un autre compartiment Amazon S3.
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Créez une tâche d'inférence par lots. Consultez Création d'une tâche d'inférence par lots.
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Lorsque l'inférence par lots est terminée, récupérez les recommandations relatives aux articles depuis votre emplacement de sortie dans Amazon S3.
Directives et exigences
Voici les directives et les exigences relatives à l'obtention de recommandations par lots :
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Votre rôle de IAM service Amazon Personalize doit être autorisé à lire et à ajouter des fichiers à vos compartiments Amazon S3. Pour plus d'informations sur l'octroi d'autorisations, consultezPolitique de rôle de service pour les flux de travail par lots. Pour plus d'informations sur les autorisations relatives aux compartiments, consultez les exemples de politiques utilisateur dans le manuel Amazon Simple Storage Service Developer Guide. Si vous utilisez AWS Key Management Service (AWS KMS) pour le chiffrement, vous devez autoriser Amazon Personalize et votre rôle de IAM service Amazon Personalize à utiliser votre clé. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Autoriser Amazon Personalize à utiliser votre AWS KMS clé.
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Vous devez créer une solution personnalisée et une version de solution avant de créer une tâche d'inférence par lots. Cependant, il n'est pas nécessaire de créer une campagne Amazon Personalize. Si vous avez créé un groupe de jeux de données de domaine, vous pouvez toujours créer des ressources personnalisées.
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Pour générer des thèmes avec des recommandations, vous devez utiliser la recette Similar-Items. Et vous devez disposer d'un jeu de données Items contenant des données textuelles et des données relatives au titre des articles. Pour plus d'informations sur les recommandations thématiques, consultezRecommandations par lots avec des thèmes issus du générateur de contenu.
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Vos données d'entrée doivent être formatées comme décrit dansPréparation des données d'entrée pour les segments d'utilisateurs.
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Vous ne pouvez pas obtenir de recommandations par lots avec les recettes Trending-Now ou Next-Best-Action.
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Si vous utilisez un filtre avec des paramètres d'espace réservé, vous devez inclure les valeurs des paramètres dans les données d'entrée d'un
filterValuesobjet. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Fournir des valeurs de filtre dans votre entrée JSON. -
Nous vous recommandons d'utiliser un emplacement différent pour vos données de sortie (un dossier ou un compartiment Amazon S3 différent) de celui de vos données d'entrée.
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Les recommandations par lots peuvent ne pas être exactement les mêmes que les recommandations en temps réel. Cela est dû au fait que les tâches d'inférence par lots prennent plus de temps à réaliser et ne prennent en compte les données disponibles que 15 minutes avant le début de la tâche.
Notation du flux de travail par lots
Les recommandations relatives aux lots incluent les scores suivants :
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À l'aide des recettes de personnalisation des utilisateurs et de classement personnalisé, Amazon Personalize calcule les scores de recommandation de travail par inférence par lots, comme décrit dans et. Comment fonctionne la notation des recommandations (ressources personnalisées) Comment fonctionne le classement personnalisé Vous pouvez consulter les scores dans le JSON fichier de sortie de la tâche d'inférence par lots.
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Avec la recette Similar-Items, si vous recevez des recommandations par lots thématiques, Amazon Personalize classe chaque ensemble d'articles connexes en fonction de la pertinence du thème pour chaque article. Chaque item inclut un score de 0 à 1. Plus le score est élevé, plus l'objet est étroitement lié au thème. Pour plus d'informations sur les recommandations avec des thèmes, consultezRecommandations par lots avec des thèmes issus du générateur de contenu.
