Kasus penggunaan ECOMMERCE - Amazon Personalize
Paling banyak dilihatPenjual terbaikSering dibeli bersamaPelanggan yang melihat X juga melihatDirekomendasikan untuk Anda

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Kasus penggunaan ECOMMERCE

Bagian berikut mencantumkan persyaratan dan Nama Sumber Daya Amazon (ARN) untuk setiap kasus penggunaan ECOMMERCE. Untuk semua kasus penggunaan, data interaksi Anda harus memiliki yang berikut:

  • Minimal 1000 catatan interaksi item dari pengguna yang berinteraksi dengan item di katalog Anda. Interaksi ini dapat berasal dari impor massal, atau acara streaming, atau keduanya.

  • Minimal 25 ID pengguna unik dengan setidaknya dua interaksi item untuk masing-masing.

Untuk rekomendasi kualitas, kami sarankan Anda memiliki minimal 50.000 interaksi item dari setidaknya 1.000 pengguna dengan dua atau lebih interaksi item masing-masing.

catatan

Jika Anda menggunakan CreateRecommender API, berikan ARN yang tercantum di sini untuk resep ARN.

Paling banyak dilihat

Dapatkan rekomendasi untuk item populer berdasarkan berapa kali pelanggan Anda melihat item.

  • Resep ARN: arn:aws:personalize:::recipe/aws-ecomm-popular-items-by-views

  • GetRecommendations persyaratan:

    userId: Diperlukan

    itemId: Tidak digunakan

    inputList: NA

  • Kumpulan data yang digunakan saat pelatihan: Hanya kumpulan data interaksi Item (wajib)

  • Jenis acara yang diperlukan: Minimal, 1000 View acara.

Penjual terbaik

Dapatkan rekomendasi untuk item populer berdasarkan berapa kali pelanggan Anda membeli item.

  • Resep ARN: arn:aws:personalize:::recipe/aws-ecomm-popular-items-by-purchases

  • GetRecommendations persyaratan:

    userId: Diperlukan

    itemId: Tidak digunakan

    inputList: NA

  • Kumpulan data yang digunakan saat pelatihan: Hanya kumpulan data interaksi Item (wajib)

  • Jenis acara yang diperlukan: Minimal, 1000 Purchase acara.

Sering dibeli bersama

Dapatkan rekomendasi untuk barang yang sering dibeli pelanggan bersama dengan item yang Anda tentukan.

  • Resep ARN: arn:aws:personalize:::recipe/aws-ecomm-frequently-bought-together

  • GetRecommendations persyaratan:

    userId: Diperlukan hanya jika Anda memfilter berdasarkan CurrentUser

    itemId: Diperlukan

    inputList: NA

  • Kumpulan data yang digunakan saat pelatihan: Hanya kumpulan data interaksi Item (wajib)

  • Jenis acara yang diperlukan: Minimal, 1000 Purchase acara.

Pelanggan yang melihat X juga melihat

Dapatkan rekomendasi untuk item yang juga dilihat pelanggan berdasarkan item yang Anda tentukan. Dengan kasus penggunaan ini, Amazon Personalize secara otomatis memfilter item yang dibeli pengguna berdasarkan userID yang Anda tentukan dan peristiwa. Purchase Jika Anda menerapkan filter Anda sendiri, filter Anda diterapkan setelah item yang sudah dibeli pengguna disaring.

Saat memfilter, Amazon Personalize mempertimbangkan paling banyak 100 interaksi item per pengguna per jenis peristiwa. Ini berlaku untuk filter otomatis atau khusus apa pun. Anda dapat menggunakan konsol Service Quotas untuk meminta kenaikan batas ini. Untuk informasi selengkapnya, lihat bagian Meminta peningkatan kuota pada Panduan Pengguna Service Quotas. Jika Anda tidak mengimpor interaksi item untuk pengguna selama tiga bulan, filter Anda tidak lagi mempertimbangkan data historis pengguna. Untuk mempertimbangkan data ini, Anda harus mengimpor seluruh riwayat peristiwa pengguna lagi.

  • Resep ARN: arn:aws:personalize:::recipe/aws-ecomm-customers-who-viewed-x-also-viewed

  • GetRecommendations persyaratan:

    userId: Diperlukan

    itemId: Diperlukan

    inputList: NA

  • Kumpulan data yang digunakan saat pelatihan: Hanya kumpulan data interaksi Item (wajib)

  • Jenis acara yang diperlukan: Minimal, 1000 View acara.

  • Jenis acara yang direkomendasikan: Purchase acara.

Dapatkan rekomendasi yang dipersonalisasi untuk item berdasarkan pengguna yang Anda tentukan. Dengan kasus penggunaan ini, Amazon Personalize secara otomatis menyaring item yang dibeli pengguna berdasarkan userID yang Anda tentukan dan peristiwa. Purchase Jika Anda menerapkan filter Anda sendiri, filter Anda diterapkan setelah item yang sudah dibeli pengguna disaring.

Saat memfilter, Amazon Personalize mempertimbangkan paling banyak 100 interaksi item per pengguna per jenis peristiwa. Ini berlaku untuk filter otomatis atau khusus apa pun. Anda dapat menggunakan konsol Service Quotas untuk meminta kenaikan batas ini. Untuk informasi selengkapnya, lihat bagian Meminta peningkatan kuota pada Panduan Pengguna Service Quotas. Jika Anda tidak mengimpor interaksi item untuk pengguna selama tiga bulan, filter Anda tidak lagi mempertimbangkan data historis pengguna. Untuk mempertimbangkan data ini, Anda harus mengimpor seluruh riwayat peristiwa pengguna lagi.

Saat merekomendasikan item, kasus penggunaan real-time-personalizationdan eksplorasi ini digunakan. Dan itu menggunakan pembaruan otomatis untuk mempertimbangkan item baru untuk rekomendasi.

  • Resep ARN: arn:aws:personalize:::recipe/aws-ecomm-recommended-for-you

  • GetRecommendations persyaratan:

    userId: Diperlukan

    itemId: Tidak digunakan

    inputList: NA

  • Kumpulan data yang digunakan saat pelatihan:

    • Interaksi (wajib)

    • Item (opsional)

    • Pengguna (opsional)

  • Jumlah acara yang diperlukan: Minimal, 1000 acara.

  • Jenis acara yang direkomendasikan: View dan Purchase acara.

  • Parameter konfigurasi eksplorasi: Saat membuat pemberi rekomendasi, Anda dapat mengonfigurasi eksplorasi dengan yang berikut ini.

    • Penekanan pada penjelajahan item yang kurang relevan (bobot eksplorasi) - Konfigurasikan berapa banyak yang harus dijelajahi. Tentukan nilai desimal antara 0 hingga 1. Defaultnya adalah 0,3. Semakin dekat nilainya ke 1, semakin banyak eksplorasi. Dengan lebih banyak eksplorasi, rekomendasi mencakup lebih banyak item dengan lebih sedikit data interaksi item atau relevansi berdasarkan perilaku sebelumnya. Pada nol, tidak ada eksplorasi terjadi dan rekomendasi didasarkan pada data saat ini (relevansi).

    • Batas usia item eksplorasi - Tentukan usia item maksimum dalam beberapa hari sejak interaksi terbaru di semua item dalam kumpulan data interaksi item. Ini mendefinisikan ruang lingkup eksplorasi item berdasarkan usia item. Amazon Personalize menentukan usia item berdasarkan stempel waktu pembuatannya atau, jika data stempel waktu pembuatan tidak ada, data interaksi item. Untuk informasi selengkapnya cara Amazon Personalize menentukan usia item, lihat. Data stempel waktu pembuatan

      Untuk meningkatkan item yang dipertimbangkan Amazon Personalize selama eksplorasi, masukkan nilai yang lebih besar. Minimal adalah 1 hari dan defaultnya adalah 30 hari. Rekomendasi mungkin mencakup item yang lebih tua dari potongan usia item yang Anda tentukan. Ini karena item ini relevan dengan pengguna dan eksplorasi tidak mengidentifikasi mereka.