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选择食谱
当您创建自定义解决方案时,您需指定食谱并配置训练参数。食谱 是针对特定使用案例准备的 Amazon Personalize 算法。Amazon Personalize 根据常见使用案例为训练模型提供食谱。当您为解决方案创建解决方案版本时,Amazon Personalize 会根据食谱和训练配置训练支持该解决方案版本的模型。
Amazon Personalize 食谱在训练期间使用以下内容:
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数据的预定义属性
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预定义特征转换
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预定义算法
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算法的初始参数设置
为了优化模型,您可以在创建解决方案时覆盖上述多个参数。有关更多信息,请参阅 超参数和 HPO。
主题
按使用案例划分的 Amazon Personalize 食谱类型
要选择您的食谱,请先从以下内容中选择您的使用案例,并记下其对应的食谱类型。
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向用户推荐物品(USER_ PERSONALIZATION 食谱)
要向用户提供个性化推荐,请使用 USER _ PERSONALIZATION 配方训练您的模型。个性化建议有助于提高参与度和转化率。
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为用户对物品进行排名(PERSONALIZED_ RANKING 食谱)
要为用户个性化精选列表或搜索结果的顺序,请使用 PERSONALIZED _ recipe 训练您的模型RANKING。PERSONALIZED_ recip RANKING es 根据给定用户的预测兴趣水平对输入项集合进行重新排名,从而创建个性化列表。个性化列表可改善客户体验,提高客户忠诚度和参与度。
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推荐热门或热门商品(POPULAR_ ITEMS 食谱)
要推荐热门商品或热门商品,请使用 POPULAR _ ITEMS 食谱。ITEMS如果您的客户高度重视其他用户正在与之互动的内容,则可以使用 POPULAR _。常见用途包括推荐病毒式社交媒体内容、突发新闻文章或最近的体育视频。
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推荐类似的物品(RELATED_ ITEMS 食谱)
要推荐类似的物品,例如经常一起购买的物品或其他用户也看过的电影,你应该使用 RELATED _ ITEMS 食谱。推荐类似物品可以帮助您的客户发现物品,还可以提高用户转化率。
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推荐下一个最佳动作(PERSONALIZED_ ACTIONS 食谱)
要实时向用户推荐下一个最佳操作,例如注册忠诚度计划或申请信用卡,您应该使用 PERSONALIZED _ ACTIONS 食谱。建议下一个最佳操作可以提高客户忠诚度、创造更多收入并改善用户体验。
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获取用户细分(USER_ SEGMENTATION 菜谱)
要根据项目输入数据获取用户细分,例如最有可能与具有特定属性的项目进行交互的用户,您应该使用 USER _ SEGMENTATION 配方。获取用户细分可以帮助您创建高级市场活动,根据不同的用户细分采取行动的可能性,将不同的物品推广给这类用户细分。
Amazon Personalize 食谱
Amazon Personalize 提供以下类型的食谱。除了行为差异外,每种类型对获取推荐都有不同的要求,如下表所示。
食谱类型 | 配方 | API | API要求 |
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USER_PERSONALIZATION | GetRecommendations |
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POPULAR_ITEMS | GetRecommendations |
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PERSONALIZED_RANKING | GetPersonalizedRanking |
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RELATED_ITEMS | GetRecommendations |
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PERSONALIZED_ACTIONS | GetActionRecommendations |
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USER_SEGMENTATION | CreateBatchSegmentJob |
有关批量工作流程的要求,请参阅使用批量细分作业获取用户细分。 |
查看可用的 Amazon Personalize 食谱
查看可用配方列表:
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在 Amazon Personalize 控制台中,选择一个数据集组。在导航窗格中,选择解决方案和配方,然后选择配方选项卡。
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使用 AWS SDK for Python (Boto3),请致电ListRecipesAPI。
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使用 AWS CLI,请使用以下命令。
aws personalize list-recipes
要使用SDK适用于 Python (Boto3) 的方法获取有关配方的信息,请致电。DescribeRecipe API要获取有关食谱的信息,请使用 AWS CLI,请使用以下命令。
aws personalize describe-recipe --recipe-arn
recipe_arn