HRNN 元數據配方（舊版） - Amazon Personalize

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HRNN 元數據配方（舊版）

注意

舊版 HRNN 配方已不再可用。本文件僅供參考。

我們建議使用 aws-user-personalizaton （用戶個性化）配方而不是傳統的 HRNN 配方。用戶個性化改進並統一 HRNN 配方提供的功能。如需詳細資訊，請參閱用戶個性化配方。

HRNN-Metadata 配方預測使用者將與其互動的項目。其與 HRNN 配方類似，但多了衍生自情境、使用者和項目中繼資料 (分別來自互動、使用者和項目資料集) 的其他功能。當有大量的中繼資料可用時，HRNN-Metadata 可提供優於非中繼資料模型的準確性優點。使用此配方可能需要更長的訓練時間。

HRNN-Metadata 配方具有下列屬性：

  • 名稱 – aws-hrnn-metadata

  • 食譜 Amazon 資源名稱（ARN）— arn:aws:personalize:::recipe/aws-hrnn-metadata

  • 算法 ARN — arn:aws:personalize:::algorithm/aws-hrnn-metadata

  • 功能轉換 ARN — arn:aws:personalize:::feature-transformation/featurize_metadata

  • 食譜類型 — USER_PERSONALIZATION

下表說明 HRNN-Metadata 配方的超參數。超參數 是一種演算法參數，您可以調整以改善模型效能。演算法超參數可控制模型的執行方式。特徵化超參數可控制如何篩選要在訓練中使用的資料。選擇超參數最佳值的程序稱為超參數最佳化 (HPO)。如需詳細資訊，請參閱超參數和 HPO。

該表格也提供每個超參數的下列資訊：

  • 範圍：[下限、上限]

  • 值類型：整數、連續 (浮點數)、分類 (布林值、清單、字串)

  • HPO 可調整：參數可以參與超參數最佳化 (HPO) 嗎？

名稱 描述
演算法超參數
hidden_dimension

模型中使用的隱藏變數數量。隱藏變數 會重新建立使用者的購買歷史記錄和項目統計資料，以產生排名分數。如果項目互動資料集包含較複雜的模式，請指定更多隱藏維度。使用更多隱藏維度需要更大的資料集和更多時間處理。若要決定最佳值，請使用 HPO。若要使用 HPO，請在呼叫 CreateSolution 和 CreateSolutionVersion 操作時將 performHPO 設定為 true。

預設值：43

範圍：[32, 256]

值類型：整數

HPO 可調整：是
bptt

決定是否透過時間技術使用反向傳播。透過時間的反向傳播 是一種遞歸神經網路演算法中權重的技術。使用 bptt 做為長期信用來連接早期事件的延遲獎勵。例如，延遲獎勵可以是按幾下滑鼠後的購買。早期事件可以是初始的按一下。即使在相同的事件類型中 (例如按一下)，最好還是考慮長期效果，並將總獎勵最大化。若要考慮長期效果，請使用較大的 bptt 值。使用更大的 bptt 值需要更大的資料集和更多時間來處理。

預設值：32

範圍：[2, 32]

值類型：整數

HPO 可調整：是
recency_mask

決定模型是否應考慮項目互動資料集中的最新人氣趨勢。最新的熱門趨勢可能包括互動事件基礎模式的突然變化。若要訓練模型更多加權最近的事件，請將 recency_mask 設定為 true。若要訓練模型將過去的互動加權同等，請將 recency_mask 設定為 false。若要使用同等權重來獲得良好的建議，您可能需要較大的訓練資料集。

預設值：True

範圍：True 或 False

值類型：布林值

HPO 可調整：是
特徵化超參數
min_user_history_length_percentile

要包含在模型訓練中的使用者歷史記錄長度的最小百分位數。歷史記錄長度 是有關使用者的資料總量。使用 min_user_history_length_percentile 排除歷史記錄長度較短的使用者百分比。歷史記錄短的使用者通常根據項目熱門程度顯示模式，而不是使用者的個人需求或想要顯示模式。移除它們可以訓練模型更專注於資料中的基礎模式。檢閱使用者歷史記錄長度後，請使用長條圖或類似的工具，選擇適當的值。我們建議設定保留大部分使用者的值，但移除邊緣案例。

例如，設定 min__user_history_length_percentile to 0.05 和 max_user_history_length_percentile to 0.95 包含所有使用者，歷史記錄長度底部或頂端 5% 的使用者除外。

預設值：0.0

範圍：[0.0, 1.0]

值類型：浮點數

HPO 可調整：否
max_user_history_length_percentile

要包含在模型訓練中的使用者歷史記錄長度的最大百分位數。歷史記錄長度 是有關使用者的資料總量。使用 max_user_history_length_percentile 排除歷史記錄長度較長的使用者百分比，因為這些使用者的資料往往包含雜訊。例如，機器人可能有一長串的自動化互動。移除這些使用者會限制訓練中的噪音。使用長條圖或類似工具檢閱使用者歷史記錄長度後，請選擇適當的值。我們建議設定保留大部分使用者的值，但移除邊緣案例。

例如，設定 min__user_history_length_percentile to 0.05 和 max_user_history_length_percentile to 0.95 包含所有使用者，歷史記錄長度底部或頂端 5% 的使用者除外。

預設值：0.99

範圍：[0.0, 1.0]

值類型：浮點數

HPO 可調整：否