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

Mempersiapkan metadata tindakan untuk pelatihan

Tindakan adalah aktivitas penghasil keterlibatan atau pendapatan yang mungkin ingin Anda rekomendasikan kepada pengguna Anda. Tindakan mungkin termasuk menginstal aplikasi seluler Anda, melengkapi profil keanggotaan, bergabung dengan program loyalitas Anda, atau mendaftar untuk email promosi. Anda mengimpor data tentang tindakan Anda ke dalam kumpulan data Amazon Personalize Actions. Contoh data untuk tindakan termasuk ID unik untuk tindakan, nilai estimasi tindakan, atau stempel waktu kedaluwarsa tindakan.

Jika Anda menggunakan Next-Best-Action, Anda harus mengimpor metadata tindakan. Dengan resep ini, Amazon Personalize memprediksi tindakan terbaik berikutnya dari tindakan yang Anda impor ke kumpulan data Tindakan Anda. Tidak ada resep atau kasus penggunaan lain yang menggunakan metadata tindakan. Anda tidak dapat membuat kumpulan data Tindakan dalam grup kumpulan data domain.

Saat pelatihan, Amazon Personalize tidak menggunakan data tindakan string non-kategoris, seperti judul tindakan atau tag. Namun, mengimpor data ini masih dapat meningkatkan rekomendasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Data string non-kategoris.

Data tindakan massal Anda harus dalam file CSV. Setiap baris dalam file harus mewakili tindakan unik. Setelah Anda selesai mempersiapkan data Anda, Anda siap untuk membuat file JSON skema. File ini memberi tahu Amazon Personalize tentang struktur data Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat file JSON skema untuk skema Amazon Personalize.

Bagian berikut memberikan informasi selengkapnya tentang cara menyiapkan metadata tindakan Anda untuk Amazon Personalize. Untuk pedoman format data massal untuk semua jenis data, lihat pedoman format data massal

Persyaratan data tindakan

Berikut ini adalah persyaratan data tindakan untuk Amazon Personalize.

Data stempel waktu kedaluwarsa tindakan

Stempel waktu kedaluwarsa tindakan menentukan tanggal di mana suatu tindakan tidak lagi valid. Anda menyediakan data stempel waktu kedaluwarsa tindakan dalam format waktu epoch Unix, dalam hitungan detik. Jika suatu tindakan telah kedaluwarsa, Amazon Personalize tidak akan memasukkannya ke dalam rekomendasi.

Tentukan stempel waktu kedaluwarsa tindakan untuk tindakan Anda jika Anda ingin membatasi penampilannya dalam rekomendasi ke kerangka waktu tertentu. Misalnya, Anda mungkin memiliki aplikasi yang menjalankan drive keanggotaan selama bulan tertentu. Anda dapat menetapkan stempel waktu kedaluwarsa untuk tindakan pendaftaran untuk akhir bulan itu. Amazon Personalize secara otomatis berhenti merekomendasikan tindakan ini ketika tanggal ini tercapai.

Jika Anda menyetel stempel waktu kedaluwarsa ke waktu di masa lalu untuk tindakan baru, atau jika Anda memperbarui stempel waktu tindakan ke waktu sebelumnya, diperlukan waktu hingga 2 jam untuk menghapus tindakan dari rekomendasi.

Ulangi data frekuensi

Data frekuensi berulang menentukan berapa hari Amazon Personalize harus menunggu untuk merekomendasikan tindakan tertentu setelah pengguna berinteraksi dengannya, berdasarkan riwayat pengguna dalam kumpulan data interaksi Tindakan Anda. Anda menentukan frekuensi pengulangan tindakan dalam beberapa hari, dengan maksimum 30.

Misalnya, Anda mungkin memiliki aplikasi e-commerce di mana setiap pengguna membuat akun dan profil. Jika Anda memiliki complete profile tindakan dan Anda ingin menunggu seminggu setelah pengguna berinteraksi dengannya sebelum merekomendasikannya lagi, Anda akan menentukan 7 hari sebagai tindakan. REPEAT_FREQENCY Setelah 7 hari, Amazon Personalize mulai mempertimbangkan tindakan untuk rekomendasi.

Jika Anda tidak memberikan frekuensi pengulangan untuk suatu tindakan, Amazon Personalize tidak akan menetapkan batasan berapa kali muncul dalam rekomendasi.

Data nilai

Data nilai adalah nilai bisnis atau pentingnya setiap tindakan. Tindakan value dapat berupa 1 — 10, di mana 10 adalah tindakan paling berharga dalam kumpulan data Anda.

Misalnya, Anda mungkin memiliki dua tindakan, satu untuk mendaftar di langganan dasar Anda dan satu untuk mendaftar di layanan premium Anda. Untuk layanan dasar, Anda dapat menentukan nilai 5 dan untuk premi, nilai10.

Amazon Personalize menggunakan data nilai sebagai satu masukan saat menentukan tindakan terbaik untuk direkomendasikan kepada pengguna Anda. Misalnya, jika pengguna memiliki kemungkinan yang sama untuk mengambil satu tindakan atau lainnya, Amazon Personalize memberi peringkat tindakan dengan nilai tertinggi yang lebih tinggi dalam rekomendasi.

Data stempel waktu pembuatan

Amazon Personalize menggunakan data stempel waktu pembuatan (dalam format waktu epoch Unix, dalam hitungan detik) untuk menghitung usia tindakan dan menyesuaikan rekomendasi yang sesuai.

Jika Anda tidak memiliki data stempel waktu pembuatan, Amazon Personalize menyimpulkan informasi ini dari data interaksi tindakan apa pun. Ini menggunakan stempel waktu data interaksi tertua tindakan sebagai stempel waktu pembuatan tindakan. Jika suatu tindakan tidak memiliki data interaksi, stempel waktu pembuatannya ditetapkan sebagai stempel waktu interaksi terbaru dalam set pelatihan, dan Amazon Personalize menganggapnya sebagai tindakan baru.

Metadata kategoris

Amazon Personalize menggunakan metadata kategoris tentang tindakan, seperti musiman atau eksklusivitas tindakan, saat mengidentifikasi pola dasar yang mengungkapkan tindakan terbaik bagi pengguna Anda. Anda menentukan rentang nilai Anda sendiri berdasarkan kasus penggunaan Anda. Metadata kategoris bisa dalam bahasa apa pun.

Anda dapat mengimpor data kategoris dan menggunakannya untuk memfilter rekomendasi berdasarkan atribut tindakan. Untuk informasi tentang rekomendasi penyaringan, lihatMemfilter rekomendasi dan segmen pengguna.

Nilai kategoris dapat memiliki maksimal 1000 karakter. Jika Anda memiliki tindakan dengan nilai kategoris dengan lebih dari 1000 karakter, pekerjaan impor dataset Anda akan gagal.

Data string non-kategoris

Kecuali untuk tindakan IDs, Amazon Personalize tidak menggunakan data string non-kategoris saat pelatihan, seperti nama tindakan, kata kunci tentang tindakan, atau tag. Namun, Amazon Personalize dapat menggunakannya saat memfilter rekomendasi. Anda dapat membuat filter untuk menyertakan atau menghapus tindakan dari rekomendasi berdasarkan data string non-kategoris. Untuk informasi lebih lanjut tentang filter, lihat Memfilter rekomendasi dan segmen pengguna. Nilai non-kategoris dapat memiliki maksimum 1000 karakter.

Contoh metadata tindakan

Beberapa baris pertama metadata tindakan dalam file CSV mungkin terlihat seperti berikut.

ACTION_ID,VALUE,MEMBERSHIP_LEVEL,CREATION_TIMESTAMP,REPEAT_FREQUENCY
1,10,Deluxe|Premium,1510003267,7
2,5,Basic,1580003267,7
3,5,Preview,1590003267,3
4,10,Deluxe|Platinum,1560003267,4
...
...

ACTION_IDKolom diperlukan. MEMBERSHIP_LEVELKolom adalah bidang string kategoris. REPEAT_FREQUENCYBidang VALUECREATION_TIMESTAMP,, dan adalah kata kunci yang dicadangkan dengan jenis yang diperlukan.

Setelah Anda selesai mempersiapkan data Anda, Anda siap untuk membuat file JSON skema. File ini memberi tahu Amazon Personalize tentang struktur data Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat file JSON skema untuk skema Amazon Personalize. Seperti inilah tampilan file JSON skema untuk data sampel di atas.

{
  "type": "record",
  "name": "Actions",
  "namespace": "com.amazonaws.personalize.schema",
  "fields": [
    {
      "name": "ACTION_ID",
      "type": "string"
    },
    {
      "name": "VALUE",
      "type": [
        "null",
        "long"
      ]
    },
    
    {
      "name": "MEMBERSHIP_LEVEL",
      "type": [
        "null",
        "string"
      ],
      "categorical": true
    },
    
    {
      "name": "CREATION_TIMESTAMP",
      "type": "long"
    },
    {
      "name": "REPEAT_FREQUENCY",
      "type": [
        "long",
        "null"
      ]
    }
  ],
  "version": "1.0"
}