Preparazione dei dati di interazione delle azioni per l'allenamento - Amazon Personalize

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Preparazione dei dati di interazione delle azioni per l'allenamento

Se utilizzi la ricetta personalizzata Next-Best-Action, Amazon Personalize utilizza i dati sulle interazioni tra azioni per identificare l'interesse degli utenti e prevedere le azioni che probabilmente intraprenderanno. Un'interazione d'azione è un'interazione che coinvolge un utente e un'azione nel tuo set di dati Actions. Ad esempio, se nel set di dati Actions è presente un'azione di registrazione e un utente esegue questa azione, è necessario registrare l'ID dell'utente, l'ID dell'azione, il timestamp e, per il tipo di evento, il record. TAKEN

Importi le interazioni di azione in un set di dati sulle interazioni di Amazon Personalize Action. Puoi importare gli eventi di interazione tra azioni in blocco con un processo di importazione del set di dati oppure puoi trasmetterli in streaming in tempo reale con l'operazione. PutActionInteractions API Non puoi creare le prossime risorse di azione migliori, inclusi i set di dati Actions e Action Interactions, in un gruppo di set di dati di dominio.

I dati delle interazioni relative alle azioni di massa devono essere contenuti in un file. CSV Ogni riga del file deve rappresentare un'interazione unica tra un utente e un'azione. Dopo aver completato la preparazione dei dati, siete pronti per creare un JSON file di schema. Questo file indica ad Amazon Personalize la struttura dei tuoi dati. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di JSON file di schema per schemi Amazon Personalize.

Le seguenti sezioni forniscono ulteriori informazioni su come preparare i dati di interazione delle azioni per Amazon Personalize. Per le linee guida sul formato dei dati in blocco per tutti i tipi di dati, consulta le linee guida sul formato dei dati in blocco.

Azione, interazione, dati, requisiti

Non esiste un requisito minimo per i dati relativi alle interazioni tra azioni. Ti consigliamo di importarli per consigli sulle azioni di qualità. Se non disponi di dati sulle interazioni tra azioni, puoi creare un set di dati sulle interazioni Action vuoto e registrare le interazioni dei clienti con le azioni utilizzando l'PutActionInteractionsAPIoperazione.

I dati sulle interazioni di azione devono contenere almeno le seguenti colonne. Sei libero di aggiungere colonne personalizzate aggiuntive a seconda del tuo caso d'uso e dei tuoi dati.

  • USER_ID: l'identificatore univoco dell'utente che ha interagito con l'elemento. Ogni evento deve avere un _ID. USER Deve essere un string con una lunghezza massima di 256 caratteri.

  • ACTION_ID: l'identificatore univoco dell'elemento con cui l'utente ha interagito. Ogni evento deve avere un ID di elemento. Deve essere un string con una lunghezza massima di 256 caratteri.

  • TIMESTAMP— L'ora in cui si è verificato l'evento (nel formato Unix Epoch Time in secondi). Ogni interazione di azione deve avere un. TIMESTAMP Per ulteriori informazioni, consulta Dati relativi al timestamp.

  • EVENT_ TYPE — Se l'azione è stata eseguita, non eseguita o visualizzata. Ogni interazione di azione deve avere un tipo di evento. Per ulteriori informazioni, consulta Dati sul tipo di evento.

Fino a quando non importi i dati di interazione delle azioni, Amazon Personalize consiglia azioni senza personalizzazione e i punteggi di propensione sono 0,0. Un'azione avrà un punteggio dopo che l'azione avrà i seguenti punteggi:

  • Almeno 50 interazioni d'azione con il tipo di TAKEN evento.

  • Almeno 50 interazioni di azione con NOT _ TAKEN o il tipo di VIEWED evento.

Queste interazioni di azione devono essere presenti al corso di formazione sulla versione più recente della soluzione e devono avvenire entro un periodo di 6 settimane dall'ultimo timestamp di interazione nel set di dati sulle interazioni Action.

Dati sul tipo di evento

Amazon Personalize può utilizzare modelli nei dati relativi ai tipi di evento per identificare le azioni più probabili che gli utenti intraprenderanno. Ad esempio, se un cliente ignora spesso un'azione di sottoscrizione e-mail (indicata con il tipo di TAKEN evento NOT _), Amazon Personalize potrebbe modificare i consigli per includere meno azioni di questo tipo.

Puoi utilizzare solo i seguenti tipi di eventi per gli eventi di interazione con azioni. Amazon Personalize utilizza questi eventi per conoscere il tuo utente e calcolare le azioni successive da consigliare.

  • Intervenuto: registra gli eventi intrapresi quando un utente esegue un'azione consigliata.

  • Non eseguito: registra gli eventi Non eseguiti quando l'utente sceglie deliberatamente di non intraprendere l'azione dopo averli visualizzati. Ad esempio, se scelgono No quando mostri loro l'azione. Gli eventi Not Taked possono indicare che il cliente non è interessato all'azione.

  • Visualizzato: registra gli eventi visualizzati quando mostri a un utente un'azione prima che decida se intraprendere o meno un'azione. Amazon Personalize utilizza View events per conoscere gli interessi dei tuoi utenti. Ad esempio, se un utente visualizza un'azione ma non la esegue, potrebbe non essere interessato a questa azione in futuro.

Esempio di dati sulle interazioni tra azioni

Le prime righe di un CSV file con i dati di interazione delle azioni e tutte le colonne obbligatorie potrebbero avere il seguente aspetto.

USER_ID,ACTION_ID,EVENT_TYPE,TIMESTAMP 35,73,Viewed,1586731606 54,35,Not taken,1586731609 9,33,Viewed,1586735158 23,10,Taken,1586735697 27,11,Taken,1586735763 ... ...

Dopo aver completato la preparazione dei dati, sei pronto per creare un JSON file di schema. Questo file indica ad Amazon Personalize la struttura dei tuoi dati. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di JSON file di schema per schemi Amazon Personalize. Ecco come apparirebbe il JSON file di schema per i dati di esempio sopra riportati.

{ "type": "record", "name": "ActionInteractions", "namespace": "com.amazonaws.personalize.schema", "fields": [ { "name": "USER_ID", "type": "string" }, { "name": "ACTION_ID", "type": "string" }, { "name": "EVENT_TYPE", "type": "string" }, { "name": "TIMESTAMP", "type": "long" } ], "version": "1.0" }