사용 사례 및 레시피 기능 - Personalize
실시간 개인 맞춤탐색자동 업데이트

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사용 사례 및 레시피 기능

일부 사용 사례 및 레시피의 경우 Personalize는 다음 기능을 사용하여 관련성이 더 높은 추천을 생성하고 항목 검색 및 참여를 개선합니다.

실시간 개인 맞춤

일부 사용 사례 및 레시피의 경우 Personalize는 실시간 개인 맞춤을 사용하여 사용자의 변화하는 관심에 따라 추천을 업데이트하고 조정합니다. 마지막 전체 교육에서 제공된 항목 또는 작업과의 상호 작용을 기록하면 사용자를 위한 추천을 업데이트합니다. 이러한 상호 작용을 이벤트 추적기 및 PutEvents 작업을 사용하여 기록하거나, 작업과의 상호 작용의 PutActionInteractions 경우 작업을 사용하여 기록합니다.

이벤트 기록에 대한 자세한 내용은 권장 사항에 영향을 미치기 위한 실시간 이벤트 기록단원을 참조하세요. 새로운 데이터가 실시간 개인 맞춤을 포함하여 실시간 추천에 영향을 미치는 방식에 대한 자세한 내용은 훈련 후 데이터셋의 데이터 업데이트단원을 참조하세요.

실시간 개인 맞춤을 지원하는 사용 사례 및 레시피는 다음과 같습니다.

탐색

일부 도메인 사용 사례 및 사용자 지정 레시피의 경우 Amazon Personalize는 항목을 추천할 때 탐색을 사용합니다. 탐색을 사용하면 추천에 새 항목 또는 작업, 상호 작용이 거의 없는 항목 또는 작업, 이전 행동을 기준으로 사용자와 관련성이 낮은 항목 또는 작업 등 일반적으로 사용자에게 추천될 가능성이 낮은 일부 항목 또는 작업이 포함됩니다. 이렇게 하면 카탈로그가 빠르게 변경되거나 뉴스 기사나 홍보와 같은 새 항목이 새로 만들어졌기 때문에 사용자에게 더 관련성이 높은 항목을 발견하고 참여도를 높일 수 있습니다.

탐색 구성

사용자 개인화-v2 레시피를 사용하는 경우 Amazon Personalize는 탐색 구성을 대신 처리하며 탐색을 통해 포함된 항목은 권장 사항 응답에 포함됩니다. Exploration Reason 새 항목이 권장 사항에 포함되도록 프로모션 필터를 사용하여 생성 타임스탬프를 기반으로 새 항목을 홍보할 수 있습니다. 프로모션에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오실시간 권장 사항에서 항목 승격.

탐색을 사용하는 다른 모든 사용 사례 또는 레시피의 경우, 추천 또는 사용자 지정 캠페인을 만들 때 또는 일괄 추론 작업 (사용자 지정 리소스) 을 만들 때 다음 필드를 사용하여 탐색을 구성할 수 있습니다.

  • 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.

  • 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.

탐색을 사용하는 사용 사례 및 레시피

탐색을 사용하는 각 사용 사례 또는 레시피에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.

자동 업데이트

일부 사용 사례 및 사용자 지정 레시피의 경우 Amazon Personalize는 추천자 또는 솔루션 버전을 자동으로 업데이트하여 추천을 위한 새 항목이나 조치를 고려합니다. 자동 업데이트에는 비용이 들지 않습니다. 자동 업데이트가 포함된 사용 사례 및 레시피 목록은 을 참조하십시오. 도메인 사용 사례 및 자동 업데이트가 포함된 맞춤형 레시피

자동 업데이트는 다음과 같이 작동합니다.

  • Amazon Personalize가 솔루션 버전 또는 추천자를 자동으로 업데이트하는 시기는 권장 사항을 받는 방법에 따라 달라집니다.

    • 실시간 추천을 위해 Amazon Personalize는 솔루션 버전 또는 추천자를 2시간마다 업데이트합니다.

    • 배치 항목 추천의 경우, 배치 추론 작업을 생성하고 솔루션에 대해 전체 학습된 최신 솔루션 버전을 지정하면 Personalize는 탐색 중에 새 항목을 고려하도록 솔루션 버전을 자동으로 업데이트합니다. 최신 솔루션 버전을 지정하지 않으면 업데이트는 발생하지 않습니다.

  • Amazon Personalize는 업데이트할 때마다 를 사용하여 권장 사항에 새 항목을 포함하기 시작합니다. 탐색 새 항목 또는 작업을 고려할 때 Amazon Personalize는 해당 항목에 대한 모든 메타데이터를 고려합니다. 그러나 이 데이터는 항목에 대한 상호 작용을 기록하고 완전히 재교육한 후에만 권장 사항에 더 큰 영향을 미칩니다.

  • 업데이트를 적용하려면 마지막 자동 업데이트 또는 재교육 이후 새로운 동작, 항목 또는 상호 작용 데이터를 제공해야 합니다.

  • Amazon Personalize는 75만 개의 아이템을 가져올 때까지 새 아이템을 고려합니다. 이는 교육 중에 고려되는 최대 품목 수입니다.

사용자 지정 리소스에 대한 추가 지침 및 요구 사항

사용자 지정 리소스를 사용하는 경우 자동 업데이트에 대한 지침 및 요구 사항은 다음과 같습니다.

  • 솔루션 버전은 캠페인에서 배포해야 합니다. 캠페인에서 업데이트된 솔루션 버전을 자동으로 사용합니다.

  • 자동 업데이트는 자동 학습과 다릅니다. 자동 업데이트는 완전히 새로운 솔루션 버전을 만들지 않습니다. 그리고 모델은 최신 데이터를 통해 학습하지 않습니다. 솔루션을 유지 관리하려면 자동 훈련 빈도가 여전히 1주 이상이어야 합니다.

  • 솔루션이 새 솔루션 버전을 자동으로 생성하거나 새 버전을 수동으로 생성한 후에는 캠페인에 배포했더라도 Amazon Personalize는 이전 솔루션 버전을 자동으로 업데이트하지 않습니다.

  • 2시간마다 빈도가 충분하지 않은 경우 User-Personalization을 사용하여 권장 사항에 새 항목을 UPDATE 포함하도록 trainingMode 설정한 상태로 솔루션 버전을 수동으로 생성할 수 있습니다. Personalize는 전체 학습된 최신 솔루션 버전만 자동으로 업데이트한다는 점을 명심하세요. 수동으로 업데이트된 솔루션 버전은 향후에 자동으로 업데이트되지 않습니다. 솔루션에서 자동 교육을 사용하는 경우 다음 솔루션 버전에서 자동 업데이트가 다시 시작됩니다. 그렇지 않은 경우 교육 모드를 로 FULL 설정한 상태에서 새 솔루션을 수동으로 만들어 캠페인에 배포하세요.

도메인 사용 사례 및 자동 업데이트가 포함된 맞춤형 레시피

자동 업데이트를 사용하는 각 사용 사례 또는 레시피에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.