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Amazon Personalize에서 도메인 추천자 생성
Personalize 콘솔, AWS Command Line Interface (AWS CLI) 또는 AWS SDKs. 다음은 Amazon Personalize 콘솔을 사용하여 추천자를 생성하는 세부 단계와 필수 필드만 사용하여 추천자를 생성하는 방법을 보여주는 상세 단계입니다.
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추천 사항에서 메타데이터를 활성화하는 방법을 보여주는 코드 샘플은 추천에서 메타데이터 활성화 섹션을 참조하세요.
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추천자를 지원하는 모델을 훈련할 때 사용되는 열을 구성하는 방법을 보여주는 코드 샘플은 Amazon Personalize 도메인 추천자를 생성할 때 사용되는 열 구성 섹션을 참조하세요.
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사용 사례에 대한 탐색을 구성하는 방법을 보여주는 코드 샘플은 도메인 추천자에 대한 탐색 구성 섹션을 참조하세요.
추천 생성(콘솔)
중요
minRecommendationRequestsPerSecond
가 높으면 요금이 인상됩니다. minRecommendationRequestsPerSecond
(기본값)의 경우 1부터 시작하는 것이 좋습니다. CloudWatch 지표를 사용하여 사용량을 추적하고 필요에 따라 minRecommendationRequestsPerSecond
를 늘리세요. 자세한 내용은 초당 최소 추천 요청 수 및 Auto Scaling 단원을 참조하십시오.
Personalize 콘솔을 사용하여 각 사용 사례에 대한 추천을 생성합니다. 방금 도메인 데이터세트 그룹을 생성했고 이미 개요 페이지에 있는 경우, 3단계로 건너뛰세요.
추천을 생성하려면
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https://console.aws.amazon.com/acm-pca/home
에서 Personalize 콘솔을 열고 계정에 로그인합니다. -
데이터세트 그룹 페이지에서 도메인 데이터세트 그룹을 선택합니다.
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3단계에서 <도메인 이름> 추천자 사용을 선택하고 추천자 생성을 선택합니다.
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사용 사례 선택 페이지에서 추천을 생성하려는 사용 사례를 선택하고 각 사례에 추천 이름을 지정합니다. Personalize는 선택한 각 사용 사례에 대한 추천을 생성합니다. 사용 가능한 사용 사례는 도메인에 따라 다릅니다. 사용 사례 선택에 대한 자세한 내용은 사용 사례 선택단원을 참조하세요.
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다음을 선택합니다.
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고급 구성 페이지에서 비즈니스 니즈에 따라 각 추천을 구성하세요.
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추천 사용 사례에서 사용하는 각 데이터세트에 대해 Personalize가 추천을 지원하는 모델을 학습시킬 때 고려하는 열을 선택할 수 있습니다. 기본 설정으로 Personalize는 교육 시 사용할 수 있는 모든 열을 사용합니다. 자세한 내용은 Amazon Personalize 도메인 추천자를 생성할 때 사용되는 열 구성 단원을 참조하십시오.
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초당 최소 추천 요청을 수정하여 추천에 대한 새로운 최소 요청 용량을 지정할 수 있습니다.
minRecommendationRequestsPerSecond
가 높으면 요금이 인상됩니다. (기본값)의 경우 1부터 시작하는 것이 좋습니다. CloudWatch 지표를 사용하여 사용량을 추적하고 필요에 따라minRecommendationRequestsPerSecond
를 늘리세요. 자세한 정보는 초당 최소 추천 요청 수 및 Auto Scaling 섹션을 참조하세요. -
추천과 함께 항목 데이터 세트 메타데이터를 포함할 수 있도록 하려면 추천 결과에서 항목 메타데이터 반환을 선택합니다. 활성화한 경우 추천 또는 개인 맞춤형 순위 요청에 항목 데이터 세트의 열을 지정할 수 있습니다. Amazon Personalize는 추천 응답의 각 항목에 대해 이 데이터를 반환합니다.
메타데이터를 활성화하려면 메타데이터 열이 있는 항목 데이터 세트가 있어야 합니다.
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사용 사례의 경우, 원하는 대로 탐색 구성을 변경합니다. 탐색에는 상호작용 데이터가 거의 없는 항목에 대한 사용자의 반응을 알아보기 위해 다양한 항목 추천을 테스트하는 작업이 포함됩니다. 다음 필드를 사용하여 탐색을 구성하세요.-
관련성이 낮은 항목 탐색에 주목(탐색 가중치) — 탐색 범위를 설정합니다. 0과 1 사이에서 소수 값을 지정합니다. 기본값은 0.3입니다. 값이 1에 가까울수록 탐색이 더 많아집니다. 더 많이 탐색할수록 항목 상호 작용 데이터가 적거나 이전 행동을 기반으로 한 관련성이 낮은 항목이 더 많이 추천에 포함됩니다. 0이면 탐색이 수행되지 않으며 최신 데이터(관련성)를 기반으로 추천이 제공됩니다.
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탐색 항목 기간 제한 – 항목 상호 작용 데이터 세트의 모든 항목에서 최근 상호 작용이 발생한 이후 최대 항목 사용 기간(일)을 지정합니다. 이렇게 하면 항목 기간에 따른 항목 탐색 범위가 정의됩니다. Amazon Personalize는 생성 타임스탬프 또는 생성 타임스탬프 데이터가 누락된 경우 항목 상호 작용 데이터를 기반으로 항목 기간을 결정합니다. Personalize가 항목 기간을 결정하는 방법에 대한 자세한 내용은 생성 타임스탬프 데이터단원을 참조하세요.
Personalize가 탐색 중에 고려하는 항목을 늘리려면 더 큰 값을 입력합니다. 최소값은 1일이고, 기본값은 30일입니다. 지정한 항목 보관 기간 한도보다 오래된 항목이 추천에 포함될 수 있습니다. 이는 이러한 항목이 사용자와 관련이 있고 탐색에서 해당 항목을 식별할 수 없었기 때문입니다.
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태그의 경우, 원하는 태그를 추가할 수 있습니다. Personalize 리소스 태그 지정에 대한 자세한 내용은 Personalize 리소스에 태그 지정단원을 참조하세요.
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추천자 생성을 선택하여 각 사용 사례에 적합한 추천자를 생성합니다.
추천자 페이지에서 각 추천자의 상태를 모니터링할 수 있습니다. 추천 상태가 활성이면 신청서에서 이를 사용하여 추천을 받을 수 있습니다.
추천자 생성(AWS CLI)
다음 AWS CLI 코드를 사용하여 도메인 사용 사례에 대한 추천자를 생성합니다. 각 도메인 사용 사례에 대해 이 코드를 실행합니다. recipeArn
의 경우, 사용 사례를 위해 리소스 이름(ARN)을 제공합니다. 사용 가능한 사용 사례는 도메인에 따라 다릅니다. 사용 사례 및 ARN 목록은 사용 사례 선택단원을 참조하세요.
aws personalize create-recommender \ --name
recommender name
\ --dataset-group-arndataset group ARN
\ --recipe-arnrecipe ARN
추천자(AWS SDKs) 생성
다음 코드로 도메인 사용 사례에 맞는 추천을 생성합니다. 추천에 이름을 지정하고 도메인 데이터세트 그룹의 리소스 이름(ARN) 을 제공합니다. recipeArn
의 경우, 사용 사례에 맞는 ARN을 제공합니다. 각 도메인 사용 사례에 대해 이 코드를 실행합니다. 사용 가능한 사용 사례는 도메인에 따라 다릅니다. 사용 사례, ARN 및 요구 사항 목록은 사용 사례 선택단원을 참조하세요.