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Recomendações de itens em tempo real no Amazon Personalize

Se seu caso de uso ou receita gerar recomendações de itens, depois de criar um recomendador ou criar uma campanha, você poderá obter recomendações de itens personalizados ou relacionados em tempo real para seus usuários.

Se seu caso de uso ou receita de domínio fornecer personalização em tempo real, como as principais opções para seu caso de uso ou a receita User-Personalization-v2, o Amazon Personalize atualiza as recomendações com base na atividade mais recente do seu usuário à medida que você registra suas interações com seu catálogo. Para obter mais informações sobre o registro de personalização ou eventos em tempo real, consulte Gravação de eventos em tempo real para influenciar as recomendações.

Ao receber recomendações de itens em tempo real, você pode fazer o seguinte:

Como funciona a pontuação de recomendações (recursos personalizados)

Com as receitas User-Personalization-v 2 e User-Personalization, o Amazon Personalize gera pontuações para itens com base nos dados e metadados de interação do usuário. Essas pontuações representam a certeza relativa que o Amazon Personalize tem quanto ao item com que o usuário vai interagir em seguida. As pontuações mais altas representam maior certeza.

O Amazon Personalize gera pontuações para itens em relação uns aos outros em uma escala de 0 a 1 (ambos inclusive). Com User-Personalization-v 2, o Amazon Personalize gera pontuações para um subconjunto dos seus itens. Com a personalização do usuário, o Amazon Personalize classifica todos os itens do seu catálogo.

Se você usar User-Personalization-v 2 e aplicar um filtro às recomendações, dependendo de quantas recomendações o filtro remove, o Amazon Personalize poderá adicionar itens de espaço reservado. Ele faz isso para atender à numResults sua solicitação de recomendação. Esses itens são itens populares, com base na quantidade de dados de interações, que satisfazem seus critérios de filtro. Eles não têm uma pontuação de relevância para o usuário.

Tanto para User-Personalization-v 2 quanto para Personalização do Usuário, o total de todas as pontuações é igual a 1. Por exemplo, se você estiver recebendo recomendações de filmes para um usuário e houver três filmes aparecendo no conjunto de dados Itens e no conjunto de dados Interações, suas pontuações podem ser 0.60.3, e. 0.1 Da mesma forma, se você tiver 10.000 filmes em seu inventário, os filmes com maior pontuação podem ter pontuações muito pequenas (a pontuação média seria.001), mas, como a pontuação é relativa, as recomendações ainda são válidas.

Em termos matemáticos, as pontuações para cada par de itens do usuário (u, i) são calculadas de acordo com a fórmula a seguir, onde exp é a função exponencial, w _u e w_i/_jsão incorporações do usuário e do item, respectivamente, e a letra grega sigma (σ) representa a soma de todos os itens com pontuações:

Motivos de recomendação com User-Personalization-v 2

Se você usar User-Personalization-v 2, os itens que o modelo normalmente não recomendaria incluem uma reason lista. Esses motivos explicam por que o item foi incluído nas recomendações. Os possíveis motivos incluem o seguinte: