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Gravar os eventos em tempo real para influenciar as recomendações

Evento é uma interação entre um usuário e o catálogo. Pode ser uma interação com um item, como um usuário comprando um item ou assistindo a um vídeo, ou pode ser uma ação, como solicitar um cartão de crédito ou se inscrever em um programa de associação.

O Amazon Personalize faz recomendações com base somente em dados de eventos em tempo real, somente em dados históricos de eventos ou em uma combinação de ambos. Registre eventos em tempo real à medida que os clientes interagem com as recomendações. Isso cria dados de interações e os mantém atualizados. Também informa o Amazon Personalize sobre os interesses atuais do usuário, o que pode melhorar a relevância das recomendações.

Se o caso de uso de domínio ou a fórmula personalizada for compatível com personalização em tempo real, o Amazon Personalize usará eventos em tempo real para atualizar e adaptar as recomendações de acordo com as mudanças de interesse dos usuários.

A forma de registrar eventos em tempo real depende do tipo de dados de interações que você está importando:

Como os eventos em tempo real influenciam as recomendações

Se a fórmula aceitar personalização em tempo real, depois de criar um recomendador ou uma campanha personalizada, o Amazon Personalize, em segundos após a importação, usará novos dados de eventos registrados para itens ou ações existentes. Os seguintes casos de uso e fórmulas aceitam personalização em tempo real:

Se você usar a fórmula Trending-Now, o Amazon Personalize vai considerar automaticamente itens de dados de eventos novos em intervalos configuráveis. Você não precisa criar uma versão da solução. Para obter mais informações, consulte Fórmula Trending-Now.

Se o item, a ação ou o usuário do evento for novo, a forma como o Amazon Personalize usa os dados vai depender do caso de uso ou da fórmula. Para obter mais informações, consulte Atualizar os dados em conjuntos de dados após o treinamento.

Como registrar eventos de usuários anônimos

É possível registrar eventos de interação com itens ou com ações para os usuários antes que eles criem uma conta. Registre eventos para usuários anônimos para construir um histórico contínuo de eventos com coisas que aconteceram antes e depois do login. Isso fornece ao Amazon Personalize mais dados de interações sobre usuários, o que ajuda a gerar recomendações mais relevantes.

Para registrar eventos de usuários anônimos (usuários que não fizeram login), especifique apenas um sessionId para cada evento. Seu aplicativo gera um sessionId exclusivo quando alguém visita seu site ou usa seu aplicativo pela primeira vez. Você deve usar o mesmo sessionId em todos os eventos durante a sessão. O Amazon Personalize usa o sessionId para associar eventos ao usuário antes que ele faça login.

O Amazon Personalize não usa eventos de usuários anônimos no treinamento até que sejam associados a um userId. Para obter mais informações, consulte Como criar um histórico contínuo de eventos de usuários anônimos.

Para fornecer personalização em tempo real para usuários anônimos, especifique o sessionID como o ID do usuário em sua solicitação. GetRecommendations GetActionRecommendations

Como criar um histórico contínuo de eventos de usuários anônimos

Para criar um histórico de eventos de um usuário anônimo e fazer com que o Amazon Personalize use os eventos no treinamento, registre no mínimo um evento com um sessionId e um userId. Com isso, você poderá registrar qualquer quantidade de eventos para o userId. Depois de começar a fornecer um userId, o sessionId pode mudar. Durante o próximo treinamento completo, o Amazon Personalize associa o userId ao histórico de usuários anônimos rastreados até o sessionId original.

Após a conclusão do novo treinamento, as recomendações passam a ter base nas atividades rastreadas tanto para o sessionId dos eventos anônimos quanto de quaisquer eventos rastreados conforme o userId deles.

Serviços de rastreamento de eventos de terceiros

As seguintes plataformas de dados do cliente (CDPs) podem ajudá-lo a coletar dados de eventos do seu aplicativo e enviá-los para o Amazon Personalize.

Exemplos de implementações

Para ver um exemplo de notebook Jupyter que mostra como usar o Amazon Personalize para reagir em tempo real ao comportamento dos usuários usando um rastreador de eventos e a operação, consulte 2.VIEW_CAMPAIGN_AND_INTERACTIONS.ipynb PutEvents na pasta getting_started do repositório. amazon-personalize-samples GitHub

Para ver um exemplo que mostra como transmitir eventos de usuários interagindo com recomendações, consulte streaming_events no repositório de amostras do Amazon Personalize. GitHub

Para obter um exemplo completo que contém o código-fonte e os arquivos de suporte para implantação em tempo real APIs que ficam entre os recursos do Amazon Personalize e os aplicativos do cliente, consulte Personalização em tempo real APIs no AWS repositório de amostras. GitHub Este projeto inclui como implementar o seguinte: