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趨勢-現在食譜

趨勢-現在配方 (AWS-趨勢-現在) 生成正在迅速變得更受用戶更受歡迎的項目的建議. 如果受歡迎的項目與您的客戶更相關，則可以使用趨勢-現在配方。例如，您的客戶可能非常重視其他用戶與之互動的內容。常見用途包括推薦病毒社交媒體內容，突發新聞文章或最近的體育視頻。

趨勢-現在通過計算每個項目在可配置的時間間隔內的互動增加來自動識別最熱門的趨勢項目。增加率最高的項目被視為趨勢項目。時間是根據 Item 互動資料集中的時間戳記資料而定。考慮的項目來自您大量匯入的互動資料，並以增量方式匯入。您不必為 Trending Now 手動建立新的解決方案版本，即可考慮互動資料中的新項目。

您可以在建立解決方案時提供 a 來指定Trend discovery frequency時間間隔。例如，如果您30 minutes針對Trend discovery frequency每 30 分鐘的資料指定，Amazon Personalize 會識別自上次評估以來互動增加率最高的項目。可能的頻率包括 30 分鐘、1 小時、3 小時和 1 天。選擇與互動資料分佈保持一致的頻率。在您選擇的間隔內遺失資料可能會降低建議的準確性。如果您在過去兩個時間間隔內匯入零互動，Amazon Personalize 只會建議熱門商品，而不建議趨勢項目。

使用趨勢-現在，您可以在 Amazon Personalize 控制台的「測試活動」頁面上調用GetRecommendations操作或獲得建議。Amazon Personalize 化返回最熱門的項目。只有userId在應用需要它的過濾器時，才傳遞請求。使用 GetRecommendations API，您可以設定隨參數傳回的趨勢項目numResults數量。您無法使用趨勢-現在配方獲得批量建議。

若要使用趨勢-現在，您必須建立一個項目互動資料集，其中包含至少 1000 個唯一的歷史和事件互動 (在依 eventType 篩選後 eventValueThreshold，如果有提供的話)。產生趨勢項目建議時，趨勢現在不會使用「項目」或「使用者」資料集中的資料。不過，您仍然可以根據這些資料集中的資料篩選建議。如需詳細資訊，請參閱 篩選建議和使用者區段。

屬性和超參數

趨勢-現在配方具有以下屬性：

如需詳細資訊，請參閱 選擇一個食譜。

下表說明「趨勢-現在」方案的超參數。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。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：

創建一個解決方案（SDK for Python (Boto3)）

下列程式碼會示範如何使用適用 SDK for Python (Boto3) 建立具有趨勢現在方案的解決方案。可能的值trend_discovery_frequency為30 minutes1 hour、3 hours、和1 day。如需使用主控台建立解決方案的詳細資訊，請參閱建立解決方案 (主控台)。

import boto3
            
personalize = boto3.client("personalize")

create_solution_response = personalize_client.create_solution(
    name="solution name",
    recipeArn="arn:aws:personalize:::recipe/aws-trending-now",
    datasetGroupArn="dataset group ARN",
    solutionConfig={
        "featureTransformationParameters": {
            "trend_discovery_frequency": "1 hour"
         }
    }
)
print(create_solution_response['solutionArn'])

筆記本範例

如需示範如何使用現在趨勢方法的 Jupyter 筆記本的範例，請參閱 Amazon Personalize 範例儲存庫中的趨勢 _now_example. ipynb。 GitHub