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Configurar um modelo de recomendação no Amazon Pinpoint
Um modelo de recomendação é um tipo de modelo de machine learning (ML) projetado para prever o que um determinado usuário preferirá de um determinado conjunto de produtos ou itens. Ele fornece essas informações como um conjunto de recomendações para o usuário. No Amazon Pinpoint, você pode usar esses modelos para enviar recomendações personalizadas para destinatários de mensagens com base nos atributos e no comportamento de cada destinatário.
Antes de usar um modelo de recomendação dessa forma, você deve configurar uma conexão entre o Amazon Pinpoint e a campanha Amazon Personalize que tenha o modelo a ser usado. Ao configurar a conexão, especifique como deseja recuperar e usar recomendações da campanha do Amazon Personalize. Você também adiciona configurações para atributos que armazenam temporariamente recomendações da campanha.
Antes de começar
Antes de configurar um modelo de recomendação no Amazon Pinpoint, revise as informações em Preparação para usar um modelo de recomendação com o Amazon Pinpoint. Isso ajudará você a reunir os recursos e as informações necessárias para configurar o modelo no Amazon Pinpoint.
Etapa 1: configurar o modelo
Para esta etapa, especifique de qual campanha do Amazon Personalize você deseja recuperar recomendações. Você também escolhe configurações que especificam como deseja recuperar e usar essas recomendações.
Como configurar um modelo de recomendação
Abra o console do Amazon Pinpoint em. https://console.aws.amazon.com/pinpoint/
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No painel de navegação, escolha Modelos de machine learning.
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Na página Modelos de machine learning escolha Adicionar modelo de recomendação.
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Em Detalhes do modelo, para Nome do modelo de recomendação, insira um nome para o modelo no Amazon Pinpoint. O nome deve começar com uma letra ou número. Ele pode conter até 128 caracteres. Os caracteres podem ser letras, números, sublinhados (_) ou hifens (-).
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(Opcional) Para a Recommender model description (Descrição do modelo de recomendação), insira uma breve descrição do modelo. A descrição pode conter até 128 caracteres. Os caracteres podem ser letras, números, espaços ou os seguintes símbolos: sublinhados (_), ponto e vírgula (;), parênteses (), vírgulas (,) e hífens (‐).
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Em Configuração do modelo, para IAMfunção, escolha a função AWS Identity and Access Management (IAM) que autoriza o Amazon Pinpoint a se conectar e recuperar recomendações da campanha Amazon Personalize que usa o modelo. Você tem as seguintes opções:
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Usar uma função existente — Escolha essa opção para usar uma IAM função que já existe para você Conta da AWS. Depois, na lista de funções, escolha o perfil desejado.
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Criar automaticamente uma função — Escolha essa opção para criar automaticamente uma IAM função que tenha as permissões necessárias. Depois, insira um nome para o perfil.
Outra opção é trabalhar com o administrador para criar o perfil manualmente. Para obter informações sobre como criar a função manualmente, consulte a IAMfunção para recuperar recomendações no Guia do desenvolvedor do Amazon Pinpoint.
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Em Modelo de recomendação, escolha a campanha do Amazon Personalize da qual você deseja recuperar recomendações.
Essa lista exibe todas as campanhas do Amazon Personalize que você tem permissão para acessar com as suas Conta da AWS no momento. Região da AWS Se a lista não incluir a campanha que você deseja, peça ao administrador que lhe dê acesso à campanha e verifique se você escolheu a IAM função correta na etapa anterior. Além disso, verifique se a campanha existe na atual Região da AWS.
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Em Configurações, para Identificador a ser usado para recomendações, especifique se deseja associar usuários exclusivos na campanha do Amazon Personalize a endpoints (ID de endpoint) ou usuários (ID de usuário) em seus projetos do Amazon Pinpoint.
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Em Número de recomendações por mensagem, escolha o número de itens recomendados que deseja recuperar para cada endpoint ou usuário em seus projetos do Amazon Pinpoint, dependendo de sua escolha na etapa anterior.
Essa configuração determina quantas recomendações o Amazon Pinpoint recupera e que você pode adicionar a mensagens individuais. Você pode recuperar até cinco itens recomendados. Se você escolher 1, o Amazon Pinpoint recuperará apenas o primeiro item da lista de recomendações para cada destinatário da mensagem, por exemplo, o filme mais altamente recomendado para um destinatário. Se você escolher 2, ele recuperará o primeiro e o segundo itens da lista para cada destinatário, por exemplo, os dois principais filmes recomendados para um destinatário. E assim por diante, para até cinco recomendações.
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Em Método de processamento, escolha uma das seguintes opções para especificar como você deseja que o Amazon Pinpoint processe as recomendações que recupera:
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Usar o valor retornado pelo modelo: com essa opção, as mensagens exibem o texto exato das recomendações fornecidas pela campanha do Amazon Personalize. Além disso, todas as recomendações para cada endpoint ou usuário são armazenadas temporariamente em um atributo recomendado padrão para cada endpoint ou usuário.
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Usar uma função do Lambda: com essa opção, as mensagens podem exibir recomendações aprimoradas em vez de ou além do texto das recomendações fornecidas pela campanha do Amazon Personalize. Se você escolher essa opção, o Amazon Pinpoint enviará recomendações para uma AWS Lambda função para processamento adicional, antes de enviar uma mensagem que inclua as recomendações. Além disso, você pode armazenar temporariamente recomendações em até 10 atributos recomendados personalizados para cada endpoint ou usuário.
Se você escolher essa opção, use também a lista de funções do Lambda para escolher a função que deseja usar. Essa lista exibe todas as funções do Lambda que você tem permissão para acessar com a sua Conta da AWS no momento. Região da AWS Se a lista não incluir a função desejada, peça ao administrador para dar acesso à função a você. Se a função ainda não existir, escolha Criar nova função do Lambda e trabalhe com a equipe de desenvolvimento para criar a função. Para obter mais informações, consulte Personalizar recomendações com o AWS Lambda no Guia do desenvolvedor do Amazon Pinpoint.
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Ao concluir a inserção dessas configurações, escolha Próximo para prosseguir para a próxima etapa: adicionar configurações de atributo para o modelo de recomendação.
Etapa 2: adicionar atributos ao modelo
Depois que escolher as configurações para conexão e recuperação de recomendações da campanha do Amazon Personalize, você estará pronto para inserir configurações para os atributos que armazenarão os dados. Essas opções variam dependendo do método de processamento escolhido na etapa anterior:
- Usar o valor retornado pelo modelo
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Se você escolher essa opção, as recomendações serão armazenadas temporariamente em um atributo. Esse é um atributo recomendado padrão para cada endpoint ou usuário, dependendo da opção que você escolheu para a configuração Identificador a ser usado para recomendações na etapa anterior. O nome subjacente desse atributo é
RecommendationItems.Em Nome para exibição, informe um nome descritivo para o atributo. Esse nome aparecerá no Localizador de atributos no editor de modelos quando você adicionar uma variável para o atributo a um modelo de mensagem. O nome pode conter até 25 caracteres. Os caracteres podem ser letras, números, espaços, sublinhados (_) ou hifens (-).
- Usar uma função do Lambda
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Se você escolher essa opção, poderá usar até 10 atributos para armazenar dados para cada recomendação. Esses são atributos personalizados recomendados para cada endpoint ou usuário, dependendo da opção que você escolheu para a configuração Identificador a ser usado para recomendações na etapa anterior. Por exemplo, se você recuperar uma recomendação de produto para cada endpoint ou usuário, a função do Lambda poderá processar a recomendação e adicionar os resultados a três atributos personalizados para a recomendação: o nome, o preço e a imagem do produto.
Para cada atributo personalizado que você deseja adicionar, escolha Adicionar atributo e faça o seguinte:
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Em Nome do atributo, insira um nome para o atributo. Esse nome, precedido pelo prefixo
Recommendations, aparecerá no editor de modelos depois que você adicionar uma variável para o atributo a um modelo de mensagem. O nome deve corresponder ao nome de um atributo que a função do Lambda usa para armazenar dados de recomendação.O nome precisa começar com uma letra ou número e pode conter até 50 caracteres. Os caracteres podem ser letras, números, sublinhados (_) ou hifens (-). Os nomes de atributos diferenciam maiúsculas de minúsculas e devem ser exclusivos.
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Em Nome para exibição, informe um nome descritivo para o atributo. Esse nome aparecerá no Localizador de atributos no editor de modelos quando você adicionar uma variável para o atributo a um modelo de mensagem. O nome precisa começar com uma letra ou um número e pode conter até 25 caracteres. Os caracteres podem ser letras, números, espaços, sublinhados (_) ou hifens (-).
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Ao concluir a inserção das configurações do atributo, escolha Próximo para prosseguir para a próxima etapa: revisão e publicação das definições da configuração do modelo de recomendação.
Etapa 3: revisar e publicar o modelo
Depois de concluir a inserção de todas as configurações para conexão e uso do modelo de recomendação, você estará pronto para revisar as configurações.
Ao terminar de revisar as configurações, escolha Publicar para salvá-las. Em seguida, o Amazon Pinpoint verificará as configurações para garantir que estejam corretas. Se alguma configuração estiver ausente ou incorreta, ele exibirá uma mensagem para cada erro para ajudar você a determinar quais configurações devem ser corrigidas. Se você precisar corrigir uma configuração, use o painel de navegação para ir diretamente para a página que contém a configuração.
Depois de publicar as configurações, você pode começar a usar recomendações em mensagens.
