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Come funziona il punteggio dei consigli (risorse personalizzate)
Con le ricette User-Personalization-v2 e User-Personalization, Amazon Personalize genera punteggi per gli articoli in base ai dati di interazione e ai metadati di un utente. Questi punteggi rappresentano la certezza relativa di Amazon Personalize sulla possibilità che l'utente interagisca con l'articolo successivo. I punteggi più alti rappresentano una maggiore certezza.
Nota
Amazon Personalize non mostra punteggi per i consigliatori di domini o per le ricette Similar-Items, SIMS o Popularity-Count. Per informazioni sui punteggi per i consigli di Personalized-Ranking, consulta. Come funzionano i punteggi di classifica personalizzati
Amazon Personalize genera punteggi per gli articoli l'uno rispetto all'altro su una scala da 0 a 1 (entrambi inclusi). Con User-Personalization-v2, Amazon Personalize genera punteggi per un sottoinsieme dei tuoi articoli. Con User-Personalization, Amazon Personalize assegna un punteggio a tutti gli articoli del tuo catalogo.
Se utilizzi User-Personalization-v2 e applichi un filtro ai consigli, a seconda del numero di consigli rimossi dal filtro, Amazon Personalize potrebbe aggiungere elementi segnaposto. Lo fa per soddisfare la tua richiesta di raccomandazione. numResults Si tratta di elementi popolari, basati sulla quantità di dati sulle interazioni, che soddisfano i criteri di filtro specificati. Non hanno un punteggio di rilevanza per l'utente.
Sia per User-Personalization-v2 che per User-Personalization, il totale di tutti i punteggi è uguale a 1. Ad esempio, se ricevi consigli sui film per un utente e ci sono tre film che appaiono nel set di dati Items e nel set di dati Interactions, i loro punteggi potrebbero essere, e. 0.6 0.3 0.1 Allo stesso modo, se hai 10.000 film nel tuo inventario, i film con il punteggio più alto potrebbero avere punteggi molto bassi (lo sarebbe il punteggio medio.001), ma, poiché il punteggio è relativo, i consigli sono comunque validi.
In termini matematici, i punteggi per ogni coppia di elementi utente (u, i) vengono calcolati secondo la seguente formula, dove exp è la funzione esponenziale, u we wi/jsono rispettivamente gli incorporamenti utente e elemento e la lettera greca sigma () rappresenta la somma di tutti gli elementi con punteggi:
