レシピの選択 - Amazon Personalize
Amazon Personalize のユースケース別レシピの種類Amazon Personalize のレシピ利用可能な Amazon Personalize のレシピの表示

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レシピの選択

カスタムソリューションを作成するときに、レシピを指定し、トレーニングパラメーターを設定します。レシピは、特定のユースケース向けに準備された Amazon Personalize のアルゴリズムです。Amazon Personalize は、一般的なユースケースに基づいて、モデルをトレーニングするためのレシピを提供します。ソリューションのソリューションバージョンを作成すると、Amazon Personalize はレシピとトレーニング設定に基づいてソリューションバージョンを裏付けるモデルをトレーニングします。

Amazon Personalize のレシピは、トレーニング中に次を使用します。

  • データの事前定義済み属性

  • 事前定義済み特徴変換

  • 事前定義済みアルゴリズム

  • アルゴリズムの初期パラメータ設定

モデルを最適化するために、ソリューションの作成時にこれらのパラメータの多くを上書きできます。詳細については、「ハイパーパラメータと HPO」を参照してください。

トピック

Amazon Personalize のユースケース別レシピの種類

レシピを選択するには、まず以下からユースケースを選択し、対応するレシピタイプを書き留めます。

  • ユーザーへのアイテムのレコメンデーション (USER_PERSONALIZATION recipes)

    ユーザーにパーソナライズされたレコメンデーションを提供するには、USER_PERSONALIZATION recipe を使用してモデルをトレーニングします。パーソナライズされたレコメンデーションは、エンゲージメントとコンバージョンの向上に役立ちます。

  • ユーザーのアイテムのランク付け (PERSONALIZED_RANKING recipes)

    ユーザーの厳選されたリストまたは検索結果の順序をパーソナライズするには、PERSONALIZED_RANKING recipe を使用してモデルをトレーニングします。PERSONALIZED_RANKING recipe は、特定のユーザーの予測される関心レベルに基づいて入力項目のコレクションを再ランク付けすることで、パーソナライズされたリストを作成します。パーソナライズされたリストは、カスタマーエクスペリエンスを向上させ、顧客のロイヤルティとエンゲージメントを高めます。

  • トレンド商品や人気商品 (POPULAR_ITEMS recipes) のレコメンデーション

    トレンド商品や人気商品を推奨するには、POPULAR_ITEMS レシピを使用します。顧客が他のユーザーがやり取りしていることを高く評価している場合は、POPULAR_ITEMS を使用できます。一般的な用途としては、話題のソーシャルメディアコンテンツ、最新ニュース記事、最近のスポーツ動画を勧めることが挙げられます。

  • 類似アイテムのレコメンデーション (RELATED_ITEMS recipes)

    よく一緒に購入されるアイテムや他のユーザーも視聴している映画など、同様のアイテムをレコメンデーションするには、RELATED_ITEMS レシピを使用する必要があります。類似のアイテムを推奨すると、顧客がアイテムを見つけやすくなり、ユーザーのコンバージョン率を高めることができます。

  • 次善のアクション (PERSONALIZED_ACTIONS recipes) の推奨

    ロイヤルティプログラムへのサインアップやクレジットカードの申請など、ユーザーにリアルタイムで次の最適なアクションを提案するには、PERSONALIZED_ACTIONS レシピを使用する必要があります。次善のアクションをレコメンドすることにより、顧客ロイヤルティを高め、収益を増やし、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。

  • ユーザーセグメントの取得 (USER_SEGMENTATION recipes)

    特定の属性を持つアイテムを操作する可能性が最も高いユーザーなど、アイテム入力データに基づいてユーザーのセグメントを取得するには、USER_SEGMENTATION レシピを使用する必要があります。ユーザーセグメントを取得すると、アクションを実行する可能性に基づいて、さまざまなユーザーセグメントに対して、さまざまなアイテムのプロモーションを実施する高度なマーケティングキャンペーンを作成するのに役立ちます。

Amazon Personalize のレシピ

Amazon Personalize では、3 種類のレシピを利用できます。次の表に示すように、各タイプは、動作が異なるほかにレコメンデーションを取得する要件が異なります。

レシピタイプ recipe API API の要件
USER_PERSONALIZATION

User-Personalization-v2

User-Personalization

HRNN レシピ (レガシー)

HRNN-Metadata レシピ (レガシー)

HRNN-Coldstart レシピ (レガシー)

 GetRecommendations

userId: 必須

itemId: 使用されない

inputList: 該当なし
POPULAR_ITEMS

トレンド-ナウ

Popularity-Count

 GetRecommendations

userId: それを必要とするフィルターを適用する場合にのみ必要です。

itemId: 使用されない

inputList: 該当なし
PERSONALIZED_RANKING

Personalized-Ranking-v2

Personalized-Ranking

 GetPersonalizedRanking

userId: 必須

itemId: 該当なし

inputList: の itemIdのリスト
RELATED_ITEMS

Similar-Items

SIMS

 GetRecommendations

userId: それを必要とするフィルタを適用する場合にのみ必要です。

itemId: 必須

inputList: 該当なし
PERSONALIZED_ACTIONS

Next-Best-Action

 GetActionRecommendations

userId: 必須

actionId: 使用されない

itemId: 使用されない

inputList: 該当なし
USER_SEGMENTATION

Item-Affinity

Item-Attribute-Affinity

 CreateBatchSegmentJob

バッチワークフローの要件については、「バッチセグメントジョブを使用してユーザーセグメントを取得する」を参照してください。

利用可能な Amazon Personalize のレシピの表示

使用可能なレシピのリストを表示するには:

  • Amazon Personalize コンソールで、データセットグループを選択します。ナビゲーションペインから、[Solutions and recipes (ソリューションとレシピ)] を選択し、[Recipes (レシピ)] タブを選択します。

  • を使用して AWS SDK for Python (Boto3)、 ListRecipes を呼び出しますAPI。

  • で AWS CLI、次のコマンドを使用します。

    aws personalize list-recipes

SDK for Python (Boto3) を使用してレシピに関する情報を取得するには、 DescribeRecipe を呼び出しますAPI。を使用してレシピに関する情報を取得するには AWS CLI、次のコマンドを使用します。

aws personalize describe-recipe --recipe-arn recipe_arn