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為網域建議程式設定探索 - Amazon Personalize

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

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為網域建議程式設定探索

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對於 Top picks for your或 Recommended for you使用案例，Amazon Personalize 會在建議項目時使用探勘。探索涉及測試不同的項目建議，以了解使用者如何回應互動資料很少的項目。您可以使用下列項目設定探勘：

  • 強調探索相關性較低的項目 （探索權重） – 設定要探索多少。指定介於 0 到 1 之間的十進位值。預設值為 0.3。值越接近 1，探索越多。隨著探索次數的增加，建議包含更多項目，其項目互動資料或相關性較少，以先前的行為為基礎。在零時，不會進行探勘，建議是根據目前的資料 （相關性）。

  • 探勘項目存留期截止日 – 指定項目互動資料集中所有項目自上次互動以來的最大項目存留期天數。這會根據項目存留期定義項目探索的範圍。Amazon Personalize 會根據項目建立時間戳記，或如果缺少建立時間戳記資料，則決定項目互動資料。如需 Amazon Personalize 如何決定項目使用時間的詳細資訊，請參閱 建立時間戳記資料。

    若要增加 Amazon Personalize 在探索期間考量的項目，請輸入較大的值。最小值為 1 天，預設值為 30 天。建議可能包括比您指定的項目存留期截止還早的項目。這是因為這些項目與使用者相關，而探勘無法識別它們。

下列程式碼範例示範如何使用 AWS CLI 或 AWS SDKs 為推薦者設定探索。若要使用 Amazon Personalize 主控台執行此操作，請在建立建議程式時，在進階組態頁面上指定探索組態。如需詳細資訊，請參閱建立推薦者 （主控台）。

下列程式碼示範如何在建立Top picks for you使用案例的推薦者時設定探索。此範例使用預設值。

如果您有項目資料集，且希望 選項在取得建議時包含中繼資料，請更新 recommender-config以新增enableMetadataWithRecommendations欄位，並將其設定為 true。

aws personalize create-recommender \
--name recommender name \
--dataset-group-arn dataset group ARN \
--recipe-arn arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-top-picks \
--recommender-config "{\"itemExplorationConfig\":{\"explorationWeight\":\"0.3\",\"explorationItemAgeCutOff\":\"30\"}}"

設定探勘 (AWS CLI)

下列程式碼示範如何在建立Top picks for you使用案例的推薦者時設定探索。此範例使用預設值。

如果您有項目資料集，且希望 選項在取得建議時包含中繼資料，請更新 recommender-config以新增enableMetadataWithRecommendations欄位，並將其設定為 true。

aws personalize create-recommender \
--name recommender name \
--dataset-group-arn dataset group ARN \
--recipe-arn arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-top-picks \
--recommender-config "{\"itemExplorationConfig\":{\"explorationWeight\":\"0.3\",\"explorationItemAgeCutOff\":\"30\"}}"

對於 Top picks for your或 Recommended for you使用案例，Amazon Personalize 會在建議項目時使用探勘。探索涉及測試不同的項目建議，以了解使用者如何回應互動資料很少的項目。您可以使用下列項目設定探勘：

  • 強調探索相關性較低的項目 （探索權重） – 設定要探索多少。指定介於 0 到 1 之間的十進位值。預設值為 0.3。值越接近 1，探索越多。隨著探索次數的增加，建議包含更多項目，其項目互動資料或相關性較少，以先前的行為為基礎。在零時，不會進行探勘，建議是根據目前的資料 （相關性）。

  • 探勘項目存留期截止日 – 指定項目互動資料集中所有項目自上次互動以來的最大項目存留期天數。這會根據項目存留期定義項目探索的範圍。Amazon Personalize 會根據項目建立時間戳記，或如果缺少建立時間戳記資料，則決定項目互動資料。如需 Amazon Personalize 如何決定項目使用時間的詳細資訊，請參閱 建立時間戳記資料。

    若要增加 Amazon Personalize 在探索期間考量的項目，請輸入較大的值。最小值為 1 天，預設值為 30 天。建議可能包括比您指定的項目存留期截止還早的項目。這是因為這些項目與使用者相關，而探勘無法識別它們。

下列程式碼示範如何在建立推薦者時設定探勘。此範例使用預設值。

SDK for Python (Boto3)
import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

create_recommender_response = personalize.create_recommender(
  name = 'recommender name',
  recipeArn = 'arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-top-picks',
  datasetGroupArn = 'dataset group ARN',
  recommenderConfig = {"itemExplorationConfig": {"explorationWeight": "0.3", "explorationItemAgeCutOff": "30"}}
)

recommender_arn = create_recommender_response['recommenderArn']

print('Recommender ARN:' + recommender_arn)
SDK for JavaScript v3
// Get service clients and commands using ES6 syntax.
import { CreateRecommenderCommand, PersonalizeClient } from
  "@aws-sdk/client-personalize";

// create personalizeClient
const personalizeClient = new PersonalizeClient({
  region: "REGION"
});

// set the recommender's parameters
export const createRecommenderParam = {
  name: "RECOMMENDER_NAME",                    /* required */
  recipeArn: "RECIPE_ARN",                     /* required */
  datasetGroupArn: "DATASET_GROUP_ARN",        /* required */
  recommenderConfig: {
    itemExplorationConfig: {
      explorationWeight: "0.3",
      explorationItemAgeCutOff: "30"
    }
  }
};

export const run = async () => {
  try {
    const response = await personalizeClient.send(new CreateRecommenderCommand(createRecommenderParam));
    console.log("Success", response);
    return response; // For unit tests.
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
};
run();

對於 Top picks for your或 Recommended for you使用案例，Amazon Personalize 會在建議項目時使用探勘。探索涉及測試不同的項目建議，以了解使用者如何回應互動資料很少的項目。您可以使用下列項目設定探勘：

  • 強調探索相關性較低的項目 （探索權重） – 設定要探索多少。指定介於 0 到 1 之間的十進位值。預設值為 0.3。值越接近 1，探索越多。隨著探索次數的增加，建議包含更多項目，其項目互動資料或相關性較少，以先前的行為為基礎。在零時，不會進行探勘，建議是根據目前的資料 （相關性）。

  • 探勘項目存留期截止日 – 指定項目互動資料集中所有項目自上次互動以來的最大項目存留期天數。這會根據項目存留期定義項目探索的範圍。Amazon Personalize 會根據項目建立時間戳記，或如果缺少建立時間戳記資料，則決定項目互動資料。如需 Amazon Personalize 如何決定項目使用時間的詳細資訊，請參閱 建立時間戳記資料。

    若要增加 Amazon Personalize 在探索期間考量的項目，請輸入較大的值。最小值為 1 天，預設值為 30 天。建議可能包括比您指定的項目存留期截止還早的項目。這是因為這些項目與使用者相關，而探勘無法識別它們。

下列程式碼示範如何在建立推薦者時設定探勘。此範例使用預設值。

SDK for Python (Boto3)
import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

create_recommender_response = personalize.create_recommender(
  name = 'recommender name',
  recipeArn = 'arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-top-picks',
  datasetGroupArn = 'dataset group ARN',
  recommenderConfig = {"itemExplorationConfig": {"explorationWeight": "0.3", "explorationItemAgeCutOff": "30"}}
)

recommender_arn = create_recommender_response['recommenderArn']

print('Recommender ARN:' + recommender_arn)
SDK for JavaScript v3
// Get service clients and commands using ES6 syntax.
import { CreateRecommenderCommand, PersonalizeClient } from
  "@aws-sdk/client-personalize";

// create personalizeClient
const personalizeClient = new PersonalizeClient({
  region: "REGION"
});

// set the recommender's parameters
export const createRecommenderParam = {
  name: "RECOMMENDER_NAME",                    /* required */
  recipeArn: "RECIPE_ARN",                     /* required */
  datasetGroupArn: "DATASET_GROUP_ARN",        /* required */
  recommenderConfig: {
    itemExplorationConfig: {
      explorationWeight: "0.3",
      explorationItemAgeCutOff: "30"
    }
  }
};

export const run = async () => {
  try {
    const response = await personalizeClient.send(new CreateRecommenderCommand(createRecommenderParam));
    console.log("Success", response);
    return response; // For unit tests.
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
};
run();
anchoranchor
import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

create_recommender_response = personalize.create_recommender(
  name = 'recommender name',
  recipeArn = 'arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-top-picks',
  datasetGroupArn = 'dataset group ARN',
  recommenderConfig = {"itemExplorationConfig": {"explorationWeight": "0.3", "explorationItemAgeCutOff": "30"}}
)

recommender_arn = create_recommender_response['recommenderArn']

print('Recommender ARN:' + recommender_arn)

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