Next-Best-Action レシピ - Amazon Personalize

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Next-Best-Action レシピ

Next-Best-Action (aws-next-best-action) レシピは、ユーザーにとって次善のアクションを提案するリアルタイムのレコメンデーションを生成します。ユーザーにとって次善のアクションは、ユーザーが実行する可能性が最も高いアクションです。例えば、ロイヤルティプログラムへの登録、アプリのダウンロード、クレジットカードの申請などです。

Next-Best-Action を使用すると、ユーザーがアプリケーションを使用する際に、パーソナライズされたアクションのレコメンデーションを提供できます。ユーザーに適切なアクションを提案することにより、より多くのユーザーがアクションを実行できるようになります。推奨するアクションによっては、顧客のロイヤルティを高め、収益を増やし、アプリケーションのユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。パーソナライズしたアクションのレコメンデーションが e コマースアプリケーションでどのように役立つかを説明するユースケース例については、「ユースケースの例」を参照してください。

Amazon Personalize は、Actions データセットにインポートしたアクションから次善のアクションを予測します。アクションやアイテムとのやり取りに基づいて、ユーザーが実行する可能性が最も高いアクションを特定します。アクションデータにアクションの値が含まれている場合、Amazon Personalize はアクションの値を説明します。ユーザーが 2 つの異なるアクションを実行する可能性が同程度である場合、Amazon Personalize は値の大きい方のアクションを高くランク付けします。

ユーザーに対するリアルタイムのアクションレコメンデーションを取得すると、Amazon Personalize は、設定可能な期間 (action optimization period) 内にユーザーが実行する可能性が最も高いアクションのリストを返します。例えば、今後 14 日間にユーザーが実行する可能性が最も高いアクションなどです。リストは傾向スコアの降順でソートされます。このスコアは、ユーザーがアクションを実行する可能性を表します。

アクションインタラクションデータをインポートするまで、Amazon Personalize はパーソナライズなしでアクションを推奨し、傾向スコアは 0.0 です。アクションのスコアは、アクションが以下の値になった後に付けられます。

  • TAKEN イベントタイプのアクションインタラクションが 50 回以上。

  • NOT_TAKEN または VIEWED イベントタイプのアクションインタラクションが 50 回以上。

これらのアクションインタラクションは、最新のソリューションバージョントレーニング時に存在し、アクションインタラクションデータセットの最新のインタラクションタイムスタンプから 6 週間以内に発生している必要があります。

Next-Best-Action レシピが使用するデータの詳細については、「必須およびオプションのデータセット」を参照してください。

Next-Best-Action レシピを使用してソリューションを作成する場合、action optimization period 特微量化ハイパーパラメータを使用して Amazon Personalize がアクションを予測するときに使用する時間枠を設定できます。詳細については、「プロパティおよびハイパーパラメータ」を参照してください。

ユースケースの例

ユーザーに適切なアクションを提案することにより、より多くのユーザーがアクションを実行できるようになります。推奨するアクションによっては、顧客のロイヤルティを高め、収益を増やし、アプリケーションのユーザーエクスペリエンスを向上させることができる可能性があります。

例えば、次のさまざまなアクションを提案する e コマースアプリケーションがあるとします。

  • ロイヤルティプログラムのサブスクライブ

  • モバイルアプリのダウンロード

  • ジュエリーカテゴリで購入

  • ビューティーおよびグルーミングカテゴリで購入

あなたのサイトで頻繁に買い物していて、ジュエリー、ビューティーおよびグルーミングの購入アクションを繰り返し行っているユーザーがいるかもしれません。このユーザーの場合、Amazon Personalize のアクションのレコメンデーションとそのスコアには以下が含まれる可能性があります。

  • ロイヤルティプログラムのサブスクライブ

    傾向スコア - 1.00

  • ジュエリーカテゴリで購入

    傾向スコア - 0.86

  • ビューティーおよびグルーミングカテゴリで購入

    傾向スコア - 0.85

これらのアクションのレコメンデーションがあれば、ロイヤルティプログラムの登録をユーザーに促すことができます。このアクションは傾向スコアが最も高く、ユーザーが実行する可能性が最も高いアクションです。これは、ユーザーが頻繁にあなたの店舗で買い物し、ロイヤルティプログラムの特典を利用する可能性が高いためです。

レシピ機能

Next-Best-Action レシピでは、アクションレコメンデーションを生成する際に以下の Amazon Personalize レシピ機能を使用します。

  • リアルタイムのパーソナライゼーション: Amazon Personalize はリアルタイムのパーソナライゼーションを使用して、ユーザーの関心の高まりに応じてアクションのレコメンデーションを更新および調整します。詳細については、「リアルタイムパーソナライゼーション」を参照してください。

  • 探索: 探索では、レコメンデーションには新しいアクションやインタラクションデータの少ないアクションが含まれます。探索の詳細については、「探査」を参照してください。

  • 自動更新: Amazon Personalize は自動更新を使用して、2 時間ごとに最新モデル (ソリューションバージョン) を自動的に更新し、探索を介し新しいアクションをレコメンデーションに含めます。詳細については、「自動更新」を参照してください。

必須およびオプションのデータセット

Next-Best-Action レシピを使用するには、以下のデータセットを作成する必要があります。

  • Actions: アクションに関するデータ (値など) を Amazon Personalize Actions データセットにインポートします。

    アクションデータでは、アクションごとに EXPIRATION_TIMESTAMP を指定できます。アクションの有効期限が切れている場合、Amazon Personalize はそのアクションをレコメンデーションに含めません。アクションごとに REPEAT_FREQUENCY を指定することもできます。これは、ユーザーがアクションを操作した後、Amazon Personalize がアクションを再度推奨するまでの待ち時間を示しています。Actions データセットに保存できるデータについては、「Actions データセット」を参照してください。

  • アイテムインタラクション:アイテムインタラクションデータセットには、少なくとも 1000 件のアイテムインタラクションが必要です。Amazon Personalize はアイテムインタラクションを使用して、ユーザーの現在の状態と関心を把握します。アイテムインタラクションデータの詳細については、「アイテムインタラクションデータセット」を参照してください。

以下のデータセットはオプションです。

  • アクションインタラクションデータセット: アクションインタラクションは Actions データセット内のユーザーとアクションが関与するインタラクションです。実行済み、未実行、表示済みのアクションインタラクションをインポートできます。このデータはオプションですが、高品質のレコメンデーションをするためにアクションインタラクションデータをインポートすることをお勧めします。アクションインタラクションデータがない場合は、PutActionInteractions API オペレーションを使用して空のアクションインタラクションデータセットを作成し、顧客のアクションとのインタラクションを記録できます。

    アクションインタラクションデータをインポートするまで、Amazon Personalize はパーソナライズなしでアクションを推奨し、傾向スコアは 0.0 です。アクションのスコアは、アクションが以下の値になった後に付けられます。

    • TAKEN イベントタイプのアクションインタラクションが 50 回以上。

    • NOT_TAKEN または VIEWED イベントタイプのアクションインタラクションが 50 回以上。

    これらのアクションインタラクションは、最新のソリューションバージョントレーニング時に存在し、アクションインタラクションデータセットの最新のインタラクションタイムスタンプから 6 週間以内に発生している必要があります。

    インポートできるアクションインタラクションデータについては、「Action インタラクションデータセット」を参照してください。アクションインタラクションイベントの記録については、「リアルタイムのアクションインタラクションイベントの記録」を参照してください。

    注記

    Next-Best-Action では、Amazon Personalize は Action インタラクションデータセットのインプレッションデータやコンテキストメタデータを使用しません。

  • Users: Amazon Personalize は、ユーザーとその関心についてよりよく理解するために、Users データセット内のあらゆるデータを使用します。Users データセットのデータを使用して、アクションのレコメンデーションをフィルタリングすることもできます。インポートできるユーザーデータについては、「ユーザーデータセット」を参照してください。

  • Items: Amazon Personalize は、アイテムデータセット内のデータをアイテムインタラクションデータセットと共に使用して、アイテムの動作の関連性とパターンを識別します。これにより、Amazon Personalize はユーザーとその関心について理解しやすくなります。インポートできるアイテムデータについては、「製品データセット」を参照してください。

プロパティおよびハイパーパラメータ

Next-Best-Action レシピはハイパーパラメータ最適化をサポートしていません。Next-Best-Action レシピには、次のプロパティがあります。

  • 名前aws-next-best-action

  • レシピ Amazon リソースネーム (ARN)arn:aws:personalize:::recipe/aws-next-best-action

  • アルゴリズム ARNarn:aws:personalize:::algorithm/aws-next-best-action

次の表では、レシピの機能化ハイパーパラメータについて説明しています。 aws-next-best-action ハイパーパラメータは、モデルパフォーマンスを向上させるために調整できるアルゴリズムパラメータです。特徴化のハイパーパラメータは、トレーニングで使用するデータのフィルタリング方法を制御します。

このテーブルには、各ハイパーパラメータに関する以下の情報も含まれています。

  • 範囲: [下限、上限]

  • 値のタイプ: 整数、連続 (浮動小数点)、カテゴリ別 (ブール値、リスト、文字列)

  • HPO 調整可能: パラメータが HPO に参加できるかどうか

名前 説明
特徴化のハイパーパラメータ
action_optimization_period

Amazon Personalize がユーザーの次善のアクションを予測する際に使用する時間帯。例えば、今後 14 日間にユーザーが実行する可能性が最も高いアクションなどです。

アクションインタラクションデータがあまりない場合は、大きい値を指定します。どの値を指定すればよいかわからない場合は、デフォルトを使用してください。

デフォルト値: 14

範囲: [7, 28]

値の型: 整数

HPO 調整可能: いいえ