HRNN-메타데이터 레시피(레거시)

참고

레거시 HRNN 레시피는 더 이상 사용할 수 없습니다. 이 설명서는 참조용입니다.

레거시 HRNN 레시피보다 aws-user-personalizaton(사용자-개인 맞춤) 레시피를 사용하는 것이 좋습니다. 사용자-개인 맞춤은 HRNN 레시피가 제공하는 기능을 개선하고 통합한 레시피입니다. 자세한 내용은 사용자-개인 맞춤 레시피 단원을 참조하세요.

HRNN-메타데이터 레시피는 사용자가 상호작용할 항목을 예측합니다. 컨텍스트, 사용자 및 항목 메타데이터(각각 상호작용, 사용자, 항목 데이터 세트)에서 파생된 추가 기능이 있는 HRNN 레시피와 비슷합니다. HRNN-메타데이터는 고품질 메타데이터를 사용할 수 있을 때 비 메타데이터 모델보다 정확도가 더 높습니다. 이 레시피를 사용하려면 학습 시간이 더 필요할 수도 있습니다.

HRNN-메타데이터 레시피의 속성은 다음과 같습니다.

명칭 – aws-hrnn-metadata
레시피 Amazon 리소스 이름(ARN) - arn:aws:personalize:::recipe/aws-hrnn-metadata
알고리즘 ARN - arn:aws:personalize:::algorithm/aws-hrnn-metadata
특성 변환 ARN - arn:aws:personalize:::feature-transformation/featurize_metadata
레시피 유형 - USER_PERSONALIZATION

다음 표에서는 HRNN-메타데이터 레시피의 하이퍼파라미터를 설명합니다. 하이퍼파라미터는 모델 성능을 향상시키기 위해 조정할 수 있는 알고리즘 파라미터입니다. 알고리즘 하이퍼파라미터는 모델이 성능을 내는 방식을 제어합니다. 특성화 하이퍼파라미터는 학습에서 사용할 데이터를 필터링하는 방법을 제어합니다. 하이퍼파라미터에 대한 최적 값을 선택하는 과정을 하이퍼파라미터 최적화(HPO)라고 합니다. 자세한 내용은 하이퍼파라미터 및 HPO 단원을 참조하세요.

표에는 각 하이퍼파라미터에 대한 다음 정보도 표시됩니다.

범위: [하한, 상한]
값 형식: 정수, 연속(부동 소수점), 범주(부울, 목록, 문자열)
조정 가능한 HPO: 파라미터가 하이퍼파라미터 최적화(HPO)에 참여할 수 있습니까?

명칭	Description
알고리즘 하이퍼파라미터
`hidden_dimension`	모델에 사용된 숨겨진 변수 개수. 숨겨진 변수는 사용자의 구매 이력 및 항목 통계를 재생성하여 순위 점수를 생성합니다. 항목 상호 작용 데이터 세트에 더 복잡한 패턴이 포함되는 경우 더 많은 숨겨진 차원을 지정합니다. 더 많은 숨겨진 차원을 사용하는 데는 더 큰 데이터 세트와 더 많은 처리 시간이 필요합니다. 최적 값을 결정하려면 HPO를 사용합니다. HPO를 사용하려면 CreateSolution 및 CreateSolutionVersion 작업 호출 시 `performHPO`를 `true`로 설정합니다. 기본 값: 43 범위: [32, 256] 값 형식: 정수 HPO 조정 가능: 예
`bptt`	시간 기법을 통한 역전파를 사용할지 여부를 결정합니다. 시간을 기준으로 한 역전파는 반복 신경망 기반 알고리즘의 가중치를 업데이트하는 기법입니다. 장기 크레딧에 대한 `bptt`를 사용하여 지연된 보상을 초기 이벤트에 연결합니다. 예를 들어 지연된 보상은 여러 번 클릭 후 이루어진 구매일 수 있습니다. 초기 이벤트는 초기 클릭일 수 있습니다. 클릭과 같은 동일한 이벤트 유형 내에서도 장기 효과를 고려하고 전체 보상을 최대화하는 것이 좋습니다. 장기 효과를 고려하려면 더 큰 `bptt` 값을 사용합니다. 더 큰 `bptt` 값을 사용하는 데는 더 큰 데이터 세트와 더 많은 처리 시간이 필요합니다. 기본 값: 32 범위: [2, 32] 값 형식: 정수 HPO 조정 가능: 예
`recency_mask`	모델이 항목 상호 작용 데이터 세트의 최신 인기 트렌드를 고려해야 하는지 여부를 결정합니다. 최신 인기 트렌드에는 상호작용 이벤트 기본 패턴의 갑작스러운 변경이 포함될 수 있습니다. 최신 이벤트에 더 많은 가중치를 부여하는 모델을 학습시키려면 `recency_mask`를 `true`로 설정합니다. 지난 모든 상호작용에 동일한 가중치를 부여하는 모델을 학습시키려면 `recency_mask`를 `false`로 설정합니다. 동일한 가중치를 사용하여 좋은 추천을 받으려면 더 큰 학습 데이터 세트가 필요할 수 있습니다. 기본 값: `True` 범위: `True` 또는 `False` 값 형식: 부울 HPO 조정 가능: 예
특성화 하이퍼파라미터
`min_user_history_length_percentile`	모델 학습에 포함시킬 사용자 이력 길이의 최소 백분위수. 이력 길이는 사용자에 대한 데이터의 총 용량입니다. 이력 길이가 짧은 사용자의 백분율을 제외시키려면 `min_user_history_length_percentile`을 사용합니다. 이력 길이가 짧은 사용자는 사용자의 개인 요구나 필요 대신에 항목 인기 기반의 패턴을 종종 보입니다. 이 패턴을 제거하면 데이터의 기본 패턴에 더 많이 집중하며 모델을 학습시킬 수 있습니다. 히스토그램 또는 유사한 도구를 사용하여 사용자 이력 길이를 검토한 후 적절한 값을 선택합니다. 다수의 사용자를 유지하되 극단적 경우를 제거하는 값을 설정하는 것이 좋습니다. 예를 들어 `min__user_history_length_percentile to 0.05` 및 `max_user_history_length_percentile to 0.95`를 설정하면 이력 길이가 하위 또는 상위 5%에 해당하는 사용자를 제외한 모든 사용자가 포함됩니다. 기본 값: 0.0 범위: [0.0, 1.0] 값 형식: 부동 소수점 HPO 조정 가능: 아니요
`max_user_history_length_percentile`	모델 학습에 포함시킬 사용자 이력 길이의 최대 백분위수. 이력 길이는 사용자에 대한 데이터의 총 용량입니다. 이력 길이가 긴 사용자의 백분율을 제외시키려면 `max_user_history_length_percentile`을 사용합니다. 이러한 사용자의 데이터에는 노이즈가 포함되는 경향이 있기 때문입니다. 예를 들어 로봇은 자동화된 상호작용의 긴 목록을 포함할 수 있습니다. 이러한 사용자를 제거하는 경우 학습 시 노이즈가 제한됩니다. 히스토그램 또는 유사한 도구를 사용하여 사용자 이력 길이를 검토한 후 적절한 값을 선택합니다. 다수의 사용자를 유지하되 극단적 경우를 제거하는 값을 설정하는 것이 좋습니다. 예를 들어 `min__user_history_length_percentile to 0.05` 및 `max_user_history_length_percentile to 0.95`를 설정하면 이력 길이가 하위 또는 상위 5%에 해당하는 사용자를 제외한 모든 사용자가 포함됩니다. 기본 값: 0.99 범위: [0.0, 1.0] 값 형식: 부동 소수점 HPO 조정 가능: 아니요

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문서 규칙

HRNN

HRNN-Coldstart