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Amazon Personalize でのリアルタイムのアイテムレコメンデーション

ユースケースまたはレシピでアイテムレコメンデーションが生成された場合、レコメンダーを作成したりキャンペーンを作成したりすると、ユーザー向けにパーソナライズされたアイテムや関連アイテムのレコメンデーションをリアルタイムで取得できます。

ドメインのユースケースまたはレシピが、ユースケースのトップピックや User-Personalization-v2 レシピなど、リアルタイムのパーソナライゼーション を提供する場合、Amazon Personalize は、カタログとのやり取りを記録する際に、ユーザーの最新のアクティビティに基づいてレコメンデーションを更新します。リアルタイムイベントの記録についての詳細は、「レコメンデーションに影響を与えるリアルタイムイベントの記録」を参照してください。

リアルタイムのアイテムレコメンデーションを取得すると、次のことができます。

レコメンデーションスコアリングの仕組み (カスタムリソース）

User-Personalization-v2 つの および User-Personalization レシピを使用すると、Amazon Personalize はユーザーのインタラクションデータとメタデータに基づいて項目のスコアを生成します。これらのスコアは、ユーザーが次に選択するアイテムがある、Amazon Personalize の相対的な確実性を表します。スコアが高いほど、確実性が高くなります。

Amazon Personalize は、0 から 1 までのスケールで (両方を含む）、互いに対する項目のスコアを生成します。 User-Personalization-v2 を使用すると、Amazon Personalize はアイテムのサブセットのスコアを生成します。User-Personalization を使用すると、Amazon Personalize はカタログ内のすべての項目をスコアリングします。

User-Personalization-v2 を使用してレコメンデーションにフィルターを適用する場合、フィルターが削除するレコメンデーションの数に応じて、Amazon Personalize はプレースホルダー項目を追加する場合があります。これは、レコメンデーションリクエストnumResultsの を満たすために行われます。これらの項目は、インタラクションデータの量に基づいて、フィルター基準を満たす人気のある項目です。ユーザーに関連するスコアはありません。

User-Personalization-v2 と User-Personalization の両方について、すべてのスコアの合計は 1 になります。例えば、ユーザーの映画レコメンデーションを取得し、アイテムデータセットとインタラクションデータセットに 3 つの映画が表示されている場合、スコアは、0.6、0.3、および になります0.1。同様に、インベントリに 10,000 本の映画がある場合、スコアの高い映画のスコアは非常に小さい可能性がありますが (平均スコアは .001）、スコアは相対的であるため、レコメンデーションは引き続き有効です。

数学用語では、各ユーザー項目ペア (u,i) のスコアは、次の式に従って計算されます。ここで、 exp は指数関数、w_u̅ と w_i/_j はユーザーと項目の埋め込みであり、ギリシャ文字のシグマ (Σ) はスコアを持つすべての項目の合計を表します。

User-Personalization-v2 の推奨理由

User-Personalization-v2 を使用する場合、モデルで通常推奨されない項目にはreasonリストが含まれます。これらの理由は、項目がレコメンデーションに含まれていた理由を示しています。考えられる理由は次のとおりです。