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Amazon Personalize 工作流程摘要
Amazon Personalize 工作流程如下:
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数据集组是存放 Amazon Personalize 资源的容器。您创建的数据集组的类型决定了您可以在 Amazon Personalize 工作流程的步骤 3 中创建的资源。
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使用域数据集组,您可以创建针对 VIDEO_ON_DEMAND 或 ECOMMERCE 域使用案例的推荐器。Amazon Personalize 管理这些推荐器的配置、训练和更新。如果您从域数据集组开始,则仍然可以添加自定义资源。您无法在域数据集组中创建次佳操作资源,包括操作和操作交互数据集。
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使用自定义数据集组,您只能创建自定义资源。其中包括解决方案、解决方案版本和市场活动。对于这些资源,您可以更好地控制配置、更新和再训练。
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您可以将交互、物品、用户、操作和操作交互记录导入到数据集(Amazon Personalize 数据容器)。您可以批量导入记录,也可以单独导入记录。当您导入批量数据时,您可以使用 Amazon SageMaker Data Wrangler 从 40 多个来源导入数据,并为亚马逊个性化做好准备。有关更多信息,请参阅 使用 Amazon Data Wrangler 准备和导入 SageMaker 数据。
将数据导入 Amazon Personalize 数据集后,您可以对其进行分析,将其导出到 Amazon S3 存储桶,对其进行更新,或者通过删除数据集将其删除。有关更多信息,请参阅 管理数据集中的训练数据。
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导入数据后,创建域推荐器(适用于域数据集组)或自定义资源(适用于自定义数据集组),以根据您的数据训练模型。使用这些资源生成建议。
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使用您的推荐器或自定义市场活动来获取建议。使用自定义数据集组,您还可以获得批量建议或用户细分。
首次完成 Amazon Personalize 工作流程后,确保数据保持最新状态,并定期重新训练任何自定义解决方案。这样,您的模型能够从用户的最新活动中学习,并维持和提高建议的相关性。有关更多信息,请参阅 维护建议相关性。