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Como filtrar recomendações e segmentos de usuários
Ao obter recomendações com um recomendador de domínio ou uma campanha personalizada, é possível filtrar os resultados com base em critérios personalizados. Por exemplo, talvez você não queira recomendar produtos que um usuário já tenha comprado ou recomendar somente itens para uma determinada faixa etária.
Da mesma forma, com USER _ SEGMENTATION recipes, talvez você não queira incluir certos tipos de usuários nos segmentos de usuários. Ao filtrar seus resultados, você pode controlar os itens que serão recomendados aos usuários ou os usuários que serão incluídos nos segmentos.
Você pode criar, editar, excluir e aplicar filtros usando o console Amazon Personalize, o AWS Command Line Interface (AWS CLI) e o. AWS SDKs
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Para recomendações em tempo real, você aplica um filtro e especifica os valores dos parâmetros do filtro ao chamar as GetPersonalizedRanking operações GetRecommendations GetActionRecommendations, ou. Também é possível aplicar um filtro ao obter recomendações de uma campanha ou de um recomendador no console.
Ao obter recomendações de itens em tempo real com fórmulas ou casos de uso de itens personalizados ou relacionados, é possível especificar uma promoção na solicitação. Uma promoção usa um filtro para definir regras de negócios adicionais que se aplicam a um subconjunto configurável de itens recomendados. Para obter mais informações, consulte Promovendo itens em recomendações em tempo real.
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Para fluxos de trabalho em lote, você inclui qualquer valor de parâmetro de filtro em sua entradaJSON. Em seguida, você especifica o Amazon Resource Name (ARN) do filtro ao criar um trabalho de inferência em lote ou um trabalho de segmento em lote. Para obter mais informações, consulte Como filtrar recomendações em lote e segmentos de usuários (recursos personalizados).
Filtrar atualizações para novos registros
Para dados que você importa com PutActionInteractions as operações PutEvents ou, o Amazon Personalize atualiza todos os filtros no grupo de conjuntos de dados com os novos dados em segundos após a importação. Por exemplo, se seu filtro remover itens comprados das recomendações e você registrar um evento de compra para um usuário com a PutEvents operação, esse item será removido das recomendações futuras para esse usuário segundos após a gravação do evento.
Para todos os outros dados importados em massa ou individualmente, o Amazon Personalize atualiza todos os filtros no grupo de conjuntos de dados com os novos dados em até 20 minutos desde a última importação.
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