Sélectionner vos préférences de cookies

Nous utilisons des cookies essentiels et des outils similaires qui sont nécessaires au fonctionnement de notre site et à la fourniture de nos services. Nous utilisons des cookies de performance pour collecter des statistiques anonymes afin de comprendre comment les clients utilisent notre site et d’apporter des améliorations. Les cookies essentiels ne peuvent pas être désactivés, mais vous pouvez cliquer sur « Personnaliser » ou « Refuser » pour refuser les cookies de performance.

Si vous êtes d’accord, AWS et les tiers approuvés utiliseront également des cookies pour fournir des fonctionnalités utiles au site, mémoriser vos préférences et afficher du contenu pertinent, y compris des publicités pertinentes. Pour accepter ou refuser tous les cookies non essentiels, cliquez sur « Accepter » ou « Refuser ». Pour effectuer des choix plus détaillés, cliquez sur « Personnaliser ».

Obtenir un classement personnalisé (ressources personnalisées)

Mode de mise au point
Obtenir un classement personnalisé (ressources personnalisées) - Amazon Personalize

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.

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.

Un classement personnalisé est une liste d'éléments recommandés ayant fait l'objet d'un nouveau classement pour un utilisateur spécifique. Pour obtenir des classements personnalisés, appelez l'opération GetPersonalizedRanking API ou obtenez des recommandations à partir d'une campagne dans la console.

Note

La solution utilisée pour la campagne doit avoir été créée à l'aide d'une recette de type PERSONALIZED_RANKING. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Choisir une recette.

Comment fonctionne le classement personnalisé

À l'instar des scores renvoyés par l'GetRecommendationsopération pour les solutions créées avec les recettes User-Personalization-v 2 et de personnalisation par l'utilisateur, la somme des GetPersonalizedRanking scores est égale à 1, mais seuls les éléments d'entrée reçoivent des scores et les scores de recommandation ont tendance à être plus élevés. Si un objet n'était pas présent lors du dernier entraînement, il reçoit un score de 0.

Mathématiquement, la fonction de notation pour GetPersonalizedRanking est identique àGetRecommendations, sauf qu'elle ne prend en compte que les éléments d'entrée. Cela signifie que des scores plus proches de 1 deviennent plus probables, car les choix pour diviser le score sont plus réduits :

Décrit la formule utilisée pour calculer les scores de chaque élément d'un classement.

Exemple de carnet de notes à classement personnalisé

Pour un exemple de bloc-notes Jupyter expliquant comment utiliser la recette de classement personnalisé, voir l'exemple de Personalize Ranking.

Sur cette page

ConfidentialitéConditions d'utilisation du sitePréférences de cookies
© 2025, Amazon Web Services, Inc. ou ses affiliés. Tous droits réservés.