Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Kasus penggunaan VIDEO_ON_DEMAND
Bagian berikut mencantumkan persyaratan dan Nama Sumber Daya Amazon (ARN) untuk setiap kasus penggunaan VIDEO_ON_DEMAND. 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.
Karena Anda menonton X
Dapatkan rekomendasi untuk video yang juga ditonton pengguna lain berdasarkan video yang Anda tentukan. Dengan kasus penggunaan ini, Amazon Personalize secara otomatis memfilter video yang ditonton pengguna berdasarkan userID yang Anda tentukan dan peristiwa. Watch
Jika Anda menerapkan filter Anda sendiri, filter Anda diterapkan setelah video yang ditonton pengguna disaring.
Saat memfilter, Amazon Personalize mempertimbangkan paling banyak 100 interaksi item per pengguna per jenis peristiwa. Ini berlaku untuk filter otomatis atau kustom apa pun. Anda dapat menggunakan konsol Service Quotas
-
Resep ARN:
arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-because-you-watched-x
-
GetRecommendations Persyaratan API:
userId
: DiperlukanitemId
: Diperlukan -
Kumpulan data yang digunakan saat pelatihan: Hanya kumpulan data interaksi Item (wajib)
-
Jenis acara yang diperlukan: Minimal, 1000
Watch
acara.
Lebih seperti X
Dapatkan rekomendasi untuk video yang mirip dengan video yang Anda tentukan. Dengan kasus penggunaan ini, Amazon Personalize secara otomatis memfilter video yang ditonton pengguna berdasarkan userID yang Anda tentukan dan peristiwa. Watch
Jika Anda menerapkan filter Anda sendiri, filter Anda diterapkan setelah video yang ditonton pengguna disaring.
Saat memfilter, Amazon Personalize mempertimbangkan paling banyak 100 interaksi item per pengguna per jenis peristiwa. Ini berlaku untuk filter otomatis atau kustom apa pun. Anda dapat menggunakan konsol Service Quotas
-
Resep ARN:
arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-more-like-x
-
GetRecommendations Persyaratan API:
userId
: DiperlukanitemId
: Diperlukan -
Dataset yang digunakan saat pelatihan:
Interaksi (wajib)
Item (wajib)
-
Jumlah acara yang diperlukan: Minimal, 1000 acara jenis apa pun.
-
Jenis acara yang direkomendasikan:
Watch
danClick
acara.
Paling populer
Dapatkan rekomendasi untuk video yang telah ditonton oleh sebagian besar pengguna.
-
Resep ARN:
arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-most-popular
-
GetRecommendationspersyaratan:
userId
: DiperlukanitemId
: Tidak digunakan -
Kumpulan data yang digunakan saat pelatihan: Hanya kumpulan data interaksi Item (wajib)
-
Jenis acara yang diperlukan: Minimal, 1000
Watch
acara.
Tren sekarang
Dapatkan rekomendasi untuk video yang sedang tren saat ini. Video yang sedang tren adalah item yang dengan cepat menjadi lebih populer di kalangan pengguna Anda. Setiap dua jam, Amazon Personalize secara otomatis mengevaluasi data interaksi Anda dan mengidentifikasi item yang sedang tren.
-
Resep ARN:
arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-trending-now
-
GetRecommendations Persyaratan API:
userId
: Diperlukan hanya jika Anda memfilter berdasarkan CurrentUser atau berdasarkan item yang berinteraksi dengan penggunaitemId
: Tidak digunakan -
Kumpulan data yang digunakan saat pelatihan: Hanya kumpulan data interaksi Item (wajib)
-
Jumlah acara yang diperlukan: Minimal, 1000 acara jenis apa pun.
Pilihan teratas untuk Anda
Dapatkan rekomendasi konten yang dipersonalisasi untuk pengguna yang Anda tentukan. Dengan kasus penggunaan ini, Amazon Personalize secara otomatis memfilter video yang ditonton pengguna berdasarkan userID yang Anda tentukan dan peristiwa. Watch
Jika Anda menerapkan filter Anda sendiri, filter Anda diterapkan setelah video yang ditonton pengguna disaring.
Saat memfilter, Amazon Personalize mempertimbangkan paling banyak 100 interaksi item per pengguna per jenis peristiwa. Ini berlaku untuk filter otomatis atau kustom apa pun. Anda dapat menggunakan konsol Service Quotas
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-vod-top-picks
-
GetRecommendations persyaratan:
userId
: DiperlukanitemId
: Tidak digunakan -
Dataset yang digunakan saat pelatihan:
Interaksi (wajib)
Item (opsional)
Pengguna (opsional)
-
Jumlah acara yang diperlukan: Minimal, 1000 acara.
-
Jenis acara yang direkomendasikan:
Click
danWatch
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 mengidentifikasinya.
-