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 - Amazon Personalize

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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

イベントとは、ユーザーとカタログとのやり取りのことです。例えば、ユーザーがアイテムを購入したり、動画を視聴したり、クレジットカードへの申請やメンバーシッププログラムへの登録などのアクションを実行したり、アイテムとのやり取りです。

Amazon Personalize は、リアルタイムイベントデータのみ、履歴イベントデータのみ、または両方の組み合わせに基づいてレコメンデーションを作成できます。顧客がレコメンデーションを操作するときに、リアルタイムのイベントを記録します。これにより、インタラクションデータが蓄積され、データが最新の状態に保たれます。また、Amazon Personalize にユーザーの現在の関心を伝えることができるため、レコメンデーションの関連性が高まります。

ドメインのユースケースやカスタムレシピがリアルタイムのパーソナライズをサポートしている場合、Amazon Personalize はイベントをリアルタイムで使用して、ユーザーの関心の高まりに応じてレコメンデーションを更新および調整します。

リアルタイムイベントの記録方法は、インポートするインタラクションデータの種類によって異なります。

リアルタイムイベントがレコメンデーションに与える影響

レシピがリアルタイムのパーソナライズをサポートしている場合、レコメンダーまたはカスタムキャンペーンを作成すると、Amazon Personalize はインポートから数秒以内に既存の商品またはアクションについて新しく記録されたイベントデータを使用します。リアルタイムパーソナライゼーションをサポートしているユースケースとレシピは次のとおりです。

Trending-Now レシピを使用すると、Amazon Personalize は設定可能な間隔で新しいイベントデータの項目を自動的に検討します。新しいソリューションバージョンを作成する必要はありません。詳細については、「Trending-Now レシピ」を参照してください。

イベント内のアイテム、アクション、またはユーザーが新しい場合、Amazon Personalize がデータをどのように使用するかは、ユースケースまたはレシピによって異なります。詳細については、「リアルタイムイベントがレコメンデーションに与える影響」を参照してください。

匿名ユーザー向けのイベントの記録

重要

1 人のユーザーに対して sessionIduserId を持つイベントを少なくとも 1つ記録しないと、Amazon Personalize は sessionId のみに追跡されたアクティビティをトレーニング時に使用しません。また、トレーニングが完了すると、sessionId に追跡されたアクティビティに基づくレコメンデーションは行われなくなります。

ユーザーがアカウントを作成する前に、アイテムインタラクションまたはアクションインタラクションイベントを記録できます。匿名ユーザーのイベントを記録して、ログイン前とログイン後のイベントを含む継続的なイベント履歴を構築できます。これにより、Amazon Personalize はユーザーに関するより多くのインタラクションデータを提供し、より関連性の高いレコメンデーションを作成するのに役立ちます。

匿名ユーザー (ログインしていないユーザー) のイベントを記録するには、イベントごとに sessionId のみを指定します。アプリケーションは、ユーザーが最初にウェブサイトにアクセスしたとき、またはアプリケーションを使用したときに、一意の sessionId を生成します。セッション中のすべてのイベントで同じ sessionId を使用する必要があります。Amazon Personalize は、sessionId を使用して、ユーザーがログインする前にイベントをユーザーに関連付けます。

Amazon Personalize は、匿名ユーザーからのイベントを、userId に関連付けるまでトレーニングに使用しません。詳細については、「匿名ユーザー向けの継続的なイベント履歴の作成」を参照してください。

匿名ユーザーにリアルタイムのパーソナライゼーションを提供するには、 を GetRecommendationsまたは GetActionRecommendations リクエストuserIdsessionIdとして指定します。

  • PutEvents オペレーション および sessionId と userId を使用してアイテムインタラクションイベントを記録する方法を示すコードサンプルについては、「」を参照してください PutEvents オペレーションの使用

  • PutActionInteractions オペレーション および sessionId と userId を使用してアクションインタラクションイベントを記録する方法を示すコードサンプルについては、「」を参照してください PutActionInteractions オペレーションの使用

匿名ユーザー向けの継続的なイベント履歴の作成

匿名ユーザーのイベント履歴を作成し、Amazon Personalize がトレーニング時にそのイベントを使用できるようにするには、sessionIduserId の両方を使用して少なくとも 1 つのイベントを記録します。そうすれば、userId のイベントをいくつでも記録できます。userId を提供し始めると、sessionId は変わる可能性があります。次回の完全再トレーニング時に、Amazon Personalize は userId を元のユーザー履歴に追跡された匿名ユーザー履歴と関連付けます。sessionId

再トレーニングが完了すると、レコメンデーションは、匿名イベントからの sessionId と追跡されたアクティビティと、userId に追跡されたイベントの両方に基づいて行われます。

注記

ユーザーがアカウントを作成せず、Amazon Personalize にトレーニング時にそのデータを使用させたい場合は、sessionId をイベント内 userId として使用できます。ただし、ユーザーが最終的にアカウントを作成した場合、そのユーザーの匿名ブラウジングで発生したイベントを新しい userId に関連付けることはできません。

サードパーティーのイベント追跡サービス

以下のカスタマーデータプラットフォーム (CDP) は、アプリケーションからイベントデータを収集して、Amazon Personalize に送信するのに役立ちます。

  • Amplitude — Amplitude を使用してユーザーアクションを追跡し、ユーザーの行動を理解するのに役立ちます。Amplitude と Amazon Personalize の使用方法については、 AWS パートナーネットワーク (APN) のブログ記事「Amplitude と Amazon Personalize によるパーソナライゼーションの効果の測定」を参照してください。

  • mParticle — mParticle を使用してアプリからイベントデータを収集できます。mParticle と Amazon Personalize を使用してパーソナライズされた製品レコメンデーションを実装する方法を示す例については、「CDP の力を機械学習に活用する方法:パート 2」を参照してください。

  • セグメント — セグメントを使用してデータを Amazon Personalize に送信できます。セグメントと Amazon パーソナライズの統合についての詳細は、「Amazon Personalize デスティネーション」を参照してください。

サンプル実装

Amazon Personalize を使用してイベントトラッカーと PutEventsオペレーションを使用してユーザーのリアルタイムの動作に対応する方法を示すサンプル Jupyter Notebook については、amazon-personalize-samples GitHub リポジトリの getting_started フォルダの「2.View_Campaign_And_Interactions.ipynb」を参照してください。

レコメンデーションを操作するユーザーからイベントをストリーミングする方法を示す例については、Amazon Personalize サンプル GitHub リポジトリの「streaming_events」を参照してください。

Amazon Personalize リソースとクライアントアプリケーションの間にリアルタイム APIs「リアルタイムパーソナライゼーション APIs」を参照してください。 AWS GitHub このプロジェクトには、以下の実装方法が含まれています。

  • ユーザーコンテキストとユーザーイベントの収集

  • レスポンスキャッシュ

  • アイテムメタデータに基づくレコメンデーションのデコレーション

  • A/B テスト

  • API 認証