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ECOMMERCE のユースケース

次のセクションでは、各 ECOMMERCE ユースケースの要件と Amazon リソースネーム (ARN) を示します。すべてのユースケースで、インタラクションデータには以下が必要です。

質の高いレコメンデーションを行うには、1,000 人以上のユーザーからのアイテムインタラクションが少なくとも 50,000 件あり、それぞれ 2 回以上のアイテムインタラクションがあることが推奨されます。

閲覧数が最も多い

顧客があるアイテムを閲覧した回数に基づいて、人気のあるアイテムのレコメンデーションを取得します。

ベストセラー

顧客があるアイテムを購入した回数に基づいて、人気のあるアイテムのレコメンデーションを取得します。

よく一緒に購入されています

指定したアイテムに基づいて、顧客が頻繁に一緒に購入するアイテムのレコメンデーションを取得します。

X を閲覧したお客様はこちらも閲覧しました

指定したアイテムに基づいて、顧客がさらに閲覧したアイテムのレコメンデーションを取得します。このユースケースでは、Amazon Personalize は、指定した userId と Purchase イベントに基づいて、ユーザーが購入したアイテムを自動的にフィルタリングします。独自のフィルターを適用すると、ユーザーがすでに購入したアイテムがフィルターで除外された後にフィルターが適用されます。

フィルタリングの際に、Amazon Personalize はイベントタイプごとにユーザー 1 人あたり最大 100 件のアイテムインタラクションを考慮します。これはすべての自動フィルターまたはカスタムフィルターに適用されます。この制限の引き上げをリクエストするには、Service Quotas コンソールを使用します。詳細については、Service Quotas ユーザーガイドの「クォータ引き上げのリクエスト」を参照してください。ユーザーのアイテムインタラクションを 3 か月間インポートしない場合、フィルターはユーザーの履歴データを考慮しなくなります。このデータを考慮するには、ユーザーのイベント履歴全体を再度インポートする必要があります。

おすすめ

指定したユーザーに基づいて、アイテムに関してパーソナライズされたレコメンデーションを取得します。このユースケースでは、Amazon Personalize は、指定した userId と Purchase イベントに基づいて、ユーザーが購入したアイテムを自動的にフィルタリングします。独自のフィルタを適用すると、ユーザーがすでに購入したアイテムがフィルターで除外された後にフィルタが適用されます。

フィルタリングの際に、Amazon Personalize はイベントタイプごとにユーザー 1 人あたり最大 100 件のアイテムインタラクションを考慮します。これはすべての自動フィルターまたはカスタムフィルターに適用されます。この制限の引き上げをリクエストするには、Service Quotas コンソールを使用します。詳細については、Service Quotas ユーザーガイドの「クォータ引き上げのリクエスト」を参照してください。ユーザーのアイテムインタラクションを 3 か月間インポートしない場合、フィルターはユーザーの履歴データを考慮しなくなります。このデータを考慮するには、ユーザーのイベント履歴全体を再度インポートする必要があります。

アイテムをレコメンデーションする場合、このユースケースでは real-time-personalizationと 探索を使用します。また、自動更新機能を使って新しい商品をレコメンデーションの対象として検討します。