Como os novos dados influenciam as recomendações de lote (recursos personalizados)

Depois de criar uma versão personalizada da solução, a forma como os novos dados influenciam as recomendações em lote depende do tipo de dados, do método de importação e da receita personalizada que você usa.

Para segmentos de usuários, o Amazon Personalize gera segmentos usando somente os dados presentes no último treinamento completo da versão da solução. E o Amazon Personalize usa somente dados em massa que você importou com um modo de importação de FULL (substituindo dados existentes). Para obter mais informações sobre segmentos de usuários, consulteObtendo segmentos de usuários em lote com recursos personalizados.

Ao gerar recomendações de itens em lote, o Amazon Personalize considera todos os dados em massa presentes no momento da criação da última versão da solução. Esses dados podem ser importados com um modo de importação de FULL ouINCREMENTAL. Para que registros em massa mais recentes influenciem as recomendações em lote, você deve criar uma nova versão da solução e, em seguida, o trabalho de inferência em lote.

As seções a seguir explicam como as importações individuais influenciam as recomendações de itens em lote.

Novas interações

Se você usa uma RANKING receita USER _ PERSONALIZATION ou PERSONALIZED _, o Amazon Personalize considera os dados de interações de novos itens com itens e usuários existentes em cerca de 15 minutos a partir da importação dos dados. Esses itens e usuários devem estar presentes no treinamento mais recente. Para garantir que os eventos sejam considerados, recomendamos que você espere no mínimo 15 minutos antes de iniciar um trabalho de inferência em lote. Para todas as outras receitas e para eventos com novos itens ou usuários, você deve criar uma nova versão da solução para que os eventos transmitidos influenciem as recomendações de lote.

Novos usuários

Para usuários sem dados de interações, as recomendações são inicialmente apenas para itens populares. Se você usar uma RANKING receita USER _ PERSONALIZATION ou PERSONALIZED _ e registrar eventos para o usuário, suas recomendações poderão se tornar mais relevantes em cerca de 15 minutos após a importação, sem necessidade de treinamento adicional. Para garantir que os eventos sejam considerados, recomendamos que você espere no mínimo 15 minutos antes de iniciar um trabalho de inferência em lote. Para todas as outras fórmulas, você deve criar uma nova versão da solução para eventos transmitidos a fim de influenciar as recomendações em lote para usuários sem dados de interações.

Novos itens

Com o User-Personalization-v2 e o User-Personalization, quando você cria um trabalho de inferência em lote e especifica a versão mais recente da solução totalmente treinada para sua solução, o Amazon Personalize atualiza automaticamente a versão da solução para incluir novos itens nas recomendações com exploração. Se você não especificar a versão mais recente da solução, nenhuma atualização ocorrerá. Para qualquer outra fórmula, você deve criar uma nova versão da solução para que novos itens sejam apresentados nas recomendações em lote. Para obter mais informações sobre exploração, consulte Exploration (Exploração).