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SIMS 레시피
참고
모든 RELATED_ITEMS 레시피는 상호작용 데이터를 사용합니다. 모델에 더 많은 하이퍼파라미터를 구성하려는 경우 SIMS를 선택합니다. 항목 메타데이터가 있고 Personalize에서 해당 메타데이터를 사용하여 유사한 항목을 찾도록 하려면 유사-항목 레시피를 선택합니다.
항목-항목 유사성(SIMS) 레시피는 협업 필터링을 사용하여 추천을 받을 때 지정한 항목과 가장 유사한 항목을 추천합니다. SIMS는 색상이나 가격 같은 항목 메타데이터가 아닌 항목 상호 작용 데이터 세트를 사용하여 유사성을 판단합니다. SIMS는 상호작용 데이터세트의 사용자 이력에서 해당 항목이 동시에 발생한 경우를 식별하여 유사한 항목을 추천합니다. 예를 들어 Personalize는 SIMS를 사용하여 고객이 자주 함께 구매하는 커피숍 항목이나 다른 사용자가 함께 본 영화를 추천할 수 있습니다.
유사한 항목 추천을 받으면 요청에 지정한 항목의 속성을 기준으로 항목을 필터링할 수 있습니다. 이렇게 하려면 필터에 CurrentItem.attribute 요소를 추가합니다. 예시는 item data filter examples에서 확인하십시오.
SIMS를 사용하려면 1,000개 이상의 고유한 과거 상호 작용과 이벤트 상호 작용(합산)이 포함된 항목 상호 작용 데이터 세트를 만들어야 합니다. SIMS는 추천을 생성할 때 사용자 또는 항목 데이터세트의 데이터를 사용하지 않습니다. 여전히 이러한 데이터세트의 데이터를 기반으로 추천을 필터링할 수 있습니다. 자세한 내용은 추천 및 사용자 세그먼트 필터링단원을 참조하세요.
항목에 대한 사용자 행동 데이터가 충분하지 않거나 제공한 항목 ID를 찾을 수 없는 경우 SIMS는 인기 있는 항목을 추천합니다. 솔루션 버전을 만든 후에는 솔루션 버전과 데이터를 최신 상태로 유지해야 합니다. SIMS를 사용하면 사용자의 최신 동작으로 모델을 업데이트하고 추천을 위한 새 항목을 고려하도록 Amazon Personalize에 대한 새 솔루션 버전을 수동으로 생성(모델 재학습)해야 합니다. 그런 다음 솔루션 버전을 사용하여 모든 캠페인을 업데이트해야 합니다. 자세한 내용은 추천 관련성 유지단원을 참조하세요.
SIMS 레시피의 속성은 다음과 같습니다.
-
명칭 –
aws-sims -
레시피 리소스 이름(ARN) -
arn:aws:personalize:::recipe/aws-sims -
알고리즘 ARN -
arn:aws:personalize:::algorithm/aws-sims -
특성 변환 ARN -
arn:aws:personalize:::feature-transformation/sims -
레시피 유형 -
RELATED_ITEMS
다음 표에서는 SIMS 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 HPO단원을 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 | 설명 |
|---|---|
| 알고리즘 하이퍼파라미터 | |
popularity_discount_factor |
인기도가 추천에 미치는 영향을 구성합니다. 더 인기 있는 항목을 포함시키려면 0에 가까운 값을 지정합니다. 인기도 강조를 줄이려면 1에 가까운 값을 지정합니다. 기본 값: 0.5 범위: [0.0, 1.0] 값 형식: 부동 소수점 HPO 조정 가능: 예 |
min_cointeraction_count |
항목 한 쌍 간의 유사성을 계산하는 데 필요한 최소 공동 상호작용의 수. 예를 들어 기본 값: 3 범위: [0, 10] 값 형식: 정수 HPO 조정 가능: 예 |
| 특성화 하이퍼파라미터 | |
min_user_history_length_percentile |
모델 학습에 포함시킬 사용자 이력 길이의 최소 백분위수. 이력 길이는 사용자에 대해 사용 가능한 데이터의 총 용량입니다. 이력 길이가 짧은 사용자의 백분율을 제외시키려면 기본 값: 0.005 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 대해 사용 가능한 데이터의 총 용량입니다. 이력 길이가 짧은 사용자의 백분율을 제외시키려면 예를 들어 기본 값: 0.995 범위: [0.0, 1.0] 값 형식: 부동 소수점 HPO 조정 가능: 아니요 |
min_item_interaction_count_percentile |
모델 학습에 포함시킬 항목 상호작용 수의 최대 백분위수. 상호작용의 이력이 짧은 항목의 백분율을 제외시키려면 기본 값: 0.01 범위: [0.0, 1.0] 값 형식: 부동 소수점 HPO 조정 가능: 아니요 |
max_item_interaction_count_percentile |
모델 학습에 포함시킬 항목 상호작용 수의 최소 백분위수. 상호작용의 이력이 긴 항목의 백분율을 제외시키려면 예를 들어 기본 값: 0.9 범위: [0.0, 1.0] 값 형식: 부동 소수점 HPO 조정 가능: 아니요 |
SIMS 샘플 노트북
SIMS 레시피의 사용 방법을 보여주는 Jupyter 노트북 샘플은 유사 항목 찾기 + HPO
