Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
Étape 4 : Obtenir des recommandations
En fonction de vos ressources, vous pouvez obtenir des recommandations en temps réel ou via un flux de travail par lots.
-
Grâce aux ressources personnalisées, vous pouvez obtenir des recommandations en temps réel ou des recommandations par lots. Pour obtenir des recommandations en temps réel, vous devez créer une campagne personnalisée avant de recevoir des recommandations. Pour les recommandations par lots, il n'est pas nécessaire de créer de campagne.
-
Lorsque des recommandations figurent dans un groupe de données de domaine, vous ne pouvez obtenir que des recommandations en temps réel.
Les rubriques suivantes expliquent comment et quand utiliser chaque type de recommandation.
Rubriques
Scores de recommandation
Grâce aux solutions personnalisées créées à l'aide des recettes User-Personalization-v2, User-Personalization, Personalized-Ranking-v2, Personalized-Ranking et PERSONALIZED_ACTIONS, Amazon Personalize inclut un score pour chaque article dans les recommandations. Ces scores représentent la certitude relative dont dispose Amazon Personalize quant à l'article ou à l'action que l'utilisateur sélectionnera ensuite. Des scores plus élevés représentent une plus grande certitude.
-
Pour plus d'informations sur les scores de User-Personalization-v2 et User-Personalization, consultez. Comment fonctionne la notation des recommandations (ressources personnalisées)
-
Pour plus d'informations sur les scores des recettes PERSONALIZED_ACTIONS, consultez. Comment fonctionne la notation des recommandations d'action
-
Pour plus d'informations sur les scores des recommandations de classement personnalisé V2 et de classement personnalisé, voir. Comment fonctionne le classement personnalisé
Pour les tâches d'inférence par lots, les scores des articles sont calculés comme décrit dans Comment fonctionne la notation des recommandations (ressources personnalisées) etComment fonctionne le classement personnalisé. Vous pouvez consulter les scores dans le fichier JSON de sortie de la tâche d'inférence par lots.
