翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。
トレーニング後のデータセットのデータの更新
カタログが大きくなるにつれて、追加のトレーニングデータをデータセットにインポートします。これにより、Amazon Personalize のレコメンデーションの関連性を維持および改善できます。一括または個別のデータインポートオペレーションを使用して、より多くのデータをインポートできます。
-
個々のインポートでは、Amazon Personalize は新しいレコードをデータセットに追加します。個々のアイテム、ユーザー、またはアクションを更新するには、ID は同じ、属性が変更されたレコードをインポートします。1 つのインポート操作で最大 10 個のレコードをインポートできます。
レコードを個別にインポートする方法についての詳細は、「Amazon Personalize データセットへの個々のレコードのインポート」を参照してください。リアルタイムイベントの記録については、「」を参照してください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。
-
一括インポートでは、別のインポートジョブ を作成して、バルクデータ に追加または置き換えます。データセットのインポートジョブは、一括でインポートしたデータセット内の既存のデータを置き換えます。代わりに、ジョブのインポートモードを変更することで、新しいレコードを既存のデータに追加できます。
データセットのインポートジョブでアイテムインタラクションデータセットまたはアクションインタラクションデータセットにデータを追加するには、少なくとも 1,000 件の新しいインタラクションレコードまたはアクションインタラクションレコードが必要です。一括インポートの完了から 20 分以内に、Amazon Personalize は、データセットグループで作成したすべてのフィルターを、新しい一括データで更新します。この更新により、Amazon Personalize はユーザーのレコメンデーションをフィルタリングするときに最新のデータを使用できるようになります。
アイテムまたはユーザーデータセットを作成したら、そのスキーマを新規または既存のスキーマに置き換えることができます。データセットの作成後にデータ構造が変更された場合は、データセットのスキーマを置き換えることができます。例えば、Amazon Personalize にトレーニング中に考慮してほしいアイテムメタデータの新しい列が存在する場合があります。あるいは、レコメンデーションをフィルタリングする場合にのみ使用するデータ列を追加したい場合もあります。詳細については、「データセットのスキーマを置き換えて新しい列を追加する」を参照してください。
レコメンダーまたはカスタムソリューションバージョンを作成した後、新しいデータがレコメンデーションにどのように影響するかは、そのタイプ、インポート方法、使用するドメインユースケースまたはカスタムレシピによって異なります。以下のセクションでは、次のトレーニングの前に、新しいデータがリアルタイムレコメンデーションとバッチレコメンデーションにどのように影響するかについて説明します。
