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Fórmula de SIMS
nota
Todas as fórmulas RELATED_ITEMS usam dados de interações. Escolha SIMS se quiser configurar mais hiperparâmetros para o modelo. Escolha Fórmula de itens semelhantes se você tem metadados de itens e quer que o Amazon Personalize use esses metadados para encontrar itens semelhantes.
A receita de Item-to-item semelhanças (SIMS) usa filtragem colaborativa para recomendar itens que são mais parecidos com um item que você especifica ao receber recomendações. A SIMS usa o conjunto de dados de interações com itens, não metadados de itens, como cor ou preço, para determinar a similaridade. O SIMS identifica a ocorrência simultânea do item nos históricos do usuário em seu conjunto de dados de interações para recomendar itens semelhantes. Por exemplo, com SIMS, o Amazon Personalize poderia recomendar itens de cafeteria que os clientes frequentemente compravam juntos ou filmes que diversos usuários também assistiam.
Ao obter recomendações de itens semelhantes, você pode filtrar os itens com base em um atributo do item especificado na sua solicitação. Para isso, adicione um elemento CurrentItem.attribute ao seu filtro. Para obter um exemplo, consulte item data filter examples.
Para usar a SIMS, é necessário criar um conjunto de dados de interações com itens com, pelo menos, mil interações históricas e com eventos exclusivas (combinadas). A SIMS não usa dados em um conjunto de dados de itens ou de usuários ao gerar recomendações. Você ainda pode filtrar recomendações com base nos dados desses conjuntos de dados. Para obter mais informações, consulte Como filtrar recomendações e segmentos de usuários.
Se não houver dados de comportamento do usuário suficientes para um item ou se o ID do item fornecido não for encontrado, a SIMS recomenda itens populares. Depois de criar uma versão da solução, mantenha a versão e os dados da solução atualizados. Com a SIMS, você deve criar manualmente uma nova versão da solução (treinar o modelo novamente) para o Amazon Personalize considerar novos itens para as recomendações e atualizar o modelo com o comportamento mais recente do seu usuário. Em seguida, será necessário atualizar qualquer campanha usando a versão da solução. Para obter mais informações, consulte Manter a relevância da recomendação.
A fórmula de SIMS tem as seguintes propriedades:
-
Nome:
aws-sims -
Fórmula nome do recurso da Amazon (ARN) –
arn:aws:personalize:::recipe/aws-sims -
ARN do algoritmo –
arn:aws:personalize:::algorithm/aws-sims -
ARN de transformação de atributos –
arn:aws:personalize:::feature-transformation/sims -
Tipo de fórmula –
RELATED_ITEMS
A tabela a seguir descreve os hiperparâmetros da fórmula de SIMS. Um hiperparâmetro é um parâmetro de algoritmo que pode ser ajustado para melhorar o desempenho do modelo. Os hiperparâmetros do algoritmo controlam o desempenho do modelo. Os hiperparâmetros de caracterização controlam como filtrar os dados a serem usados no treinamento. O processo de escolher o melhor valor para um hiperparâmetro é chamado de otimização de hiperparâmetros (HPO). Para obter mais informações, consulte Hiperparâmetros e HPO.
A tabela também fornece as seguintes informações para cada hiperparâmetro:
-
Intervalo: [limite inferior, limite superior]
-
Tipo de valor: inteiro, contínuo (float), categórico (booliano, lista, string)
-
HPO tunable (HPO ajustável): o parâmetro pode participar da otimização do hiperparâmetro (HPO)?
| Nome | Descrição |
|---|---|
| Hiperparâmetros de algoritmo | |
popularity_discount_factor |
Configure como a popularidade influencia as recomendações. Especifique um valor mais próximo de zero para incluir itens mais populares. Especifique um valor mais próximo de um para dar menos ênfase à popularidade. Valor padrão: 0.5 Intervalo: [0,0, 1,0] Tipo de valor: flutuante Ajustável de HPO: sim |
min_cointeraction_count |
O número mínimo de cointerações de que você precisa para calcular a semelhança entre um par de itens. Por exemplo, um valor de Valor padrão: 3 Intervalo: [0, 10] Tipo de valor: inteiro Ajustável de HPO: sim |
| Hiperparâmetros de caracterização | |
min_user_history_length_percentile |
O percentil mínimo dos comprimentos dos históricos de usuários para incluir no treinamento do modelo. O comprimento do histórico é a quantidade total de dados disponíveis de um usuário. Use Valor padrão: 0.005 Intervalo: [0,0, 1,0] Tipo de valor: flutuante HPO ajustável: não |
max_user_history_length_percentile |
O percentil máximo dos comprimentos dos históricos de usuários a ser incluído no treinamento do modelo. O comprimento do histórico é a quantidade total de dados disponíveis de um usuário. Use Por exemplo, Valor padrão: 0,995 Intervalo: [0,0, 1,0] Tipo de valor: flutuante HPO ajustável: não |
min_item_interaction_count_percentile |
O percentil mínimo de contagens de interações com itens para inclusão no treinamento do modelo. Use Valor padrão: 0,01 Intervalo: [0,0, 1,0] Tipo de valor: flutuante HPO ajustável: não |
max_item_interaction_count_percentile |
O percentil máximo de contagens de interações com itens para incluir no treinamento do modelo. Use Por exemplo, Valor padrão: 0.9 Intervalo: [0,0, 1,0] Tipo de valor: flutuante HPO ajustável: não |
Exemplo de bloco de notas de SIMS
Para ver um exemplo de bloco de anotações Jupyter que mostre como usar a fórmula SIMS, consulte Finding similar items + HPO
