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新数据如何影响批次推荐（自定义资源）

创建自定义解决方案版本后，新数据如何影响批次建议取决于数据的类型、导入方法和您使用的自定义配方。

对于用户细分，Amazon Personalize 仅使用上次完整解决方案版本培训中提供的数据来生成细分。而且，Amazon Personalize 仅使用您以导入模式FULL（替换现有数据）导入的批量数据。有关用户细分的更多信息，请参阅使用自定义资源获取批量用户细分。

在生成批量商品推荐时，Amazon Personalize 会考虑在创建最新解决方案版本时存在的所有批量数据。可以使用FULL或的导入模式导入此数据INCREMENTAL。要使较新的批量记录影响批量建议，您必须创建新的解决方案版本，然后创建批量推理作业。

以下各节说明了单个进口如何影响批量项目推荐。

新的交互

如果您使用 USER _ PERSONALIZATION 或 PERSONALIZED _ RANKING 配方，Amazon Personalize 会在数据导入后大约 15 分钟内考虑新商品与现有商品和用户的互动数据。这些物品和用户必须是在最近的培训中在场。为确保考虑事件，我们建议您至少等待 15 分钟，然后再开始批量推理作业。对于所有其他配方，以及有新物品或新用户的事件，您必须为直播活动创建新的解决方案版本以影响批次推荐。

新用户

对于没有互动数据的用户，推荐最初仅针对热门商品。如果您使用 USER _ PERSONALIZATION 或 PERSONALIZED _ RANKING 配方为用户记录事件，则在导入后大约 15 分钟内，他们的建议可能会变得更加相关，无需重新训练。为确保考虑事件，我们建议您至少等待 15 分钟，然后再开始批量推理作业。对于所有其他食谱，您必须为流事件创建新的解决方案版本，以影响用户的批量建议，而无需交互数据。

新物品

借助 Userpersonalization-v2 和用户个性化，当您创建批量推理任务并为解决方案指定经过全面培训的最新解决方案版本时，Amazon Personalizational 会自动更新解决方案版本，在探索推荐中加入新项目。如果您不指定最新解决方案版本，则不会进行更新。对于任何其他食谱，您都必须创建一个新的解决方案版本，以便在批量建议中包含新物品。有关浏览的更多信息，请参阅探索。