على المستوى الأساسي، تتعلم تقنية التعلم الآلي (ML) من البيانات لإجراء التنبؤات. تستخدم الشركات بياناتها مع خدمة التخصيص التي تدعم التعلم الآلي لتحسين تجربة عملائها. يتيح هذا النهج للشركات استخدام البيانات لاستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ والمساعدة في زيادة إيراداتها وولاء علامتها التجارية.
تخصيص أمازون يعمل على تسريع التحول الرقمي الخاص بك باستخدام التعلم الآلي، مما يسهل دمج التوصيات المخصصة في مواقع الويب والتطبيقات وأنظمة التسويق عبر البريد الإلكتروني الحالية والمزيد. يتيح Amazon Personalize للمطورين تنفيذ محرك تخصيص مخصص بسرعة، دون الحاجة إلى خبرة في تعلم الآلة. توفر Amazon Personalize البنية التحتية اللازمة وتدير مسار التعلم الآلي (ML) بالكامل، بما في ذلك معالجة البيانات وتحديد الميزات واستخدام الخوارزميات الأكثر ملاءمة والتدريب على النماذج وتحسينها واستضافتها. تتلقى النتائج من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API) وتدفع فقط مقابل ما تستخدمه، بدون حد أدنى للرسوم أو التزامات مسبقة.
وظيفة التصميم المعماري بالقرب من التوصيات المخصصة في الوقت الفعلي باستخدام Amazon Personalize يوضح كيفية تصميم التوصيات المخصصة في الوقت الفعلي باستخدام Amazon Personalize و خدمات بيانات AWS المصممة لهذا الغرض. في هذا المنشور، نوجهك عبر التنفيذ المرجعي لنظام التوصيات المخصص في الوقت الفعلي باستخدام Amazon Personalize.
حل نظرة عامة
يتم تنفيذ حل التوصيات الشخصية في الوقت الحقيقي باستخدام تخصيص أمازون, خدمة Amazon Simple Storage (Amazon S3), الأمازون كينسيس دفق البيانات, AWS لامداو بوابة أمازون API.
يتم تنفيذ العمارة على النحو التالي:
- إعداد البيانات - ابدأ ب إنشاء مجموعة بياناتوالمخططات و قواعد البيانات تمثل عناصرك وتفاعلاتك وبيانات المستخدم.
- درب النموذج – بعد استيراد بياناتك، حدد الوصفة المطابقة لحالة الاستخدام الخاصة بك، ثم إنشاء حل لتدريب نموذج من خلال إنشاء نسخة الحل. عندما يصبح إصدار الحل الخاص بك جاهزًا، يمكنك إنشاء حملة لإصدار الحل الخاص بك.
- احصل على توصيات قريبة من الوقت الفعلي – عندما يكون لديك حملة، يمكنك دمج المكالمات للحملة في التطبيق الخاص بك. هذا هو المكان الذي يدعو إلى احصل على توصيات or احصل على تصنيف شخصي تم تصميم واجهات برمجة التطبيقات لطلب توصيات في الوقت الفعلي تقريبًا من Amazon Personalize.
لمزيد من المعلومات ، راجع التصميم المعماري بالقرب من التوصيات المخصصة في الوقت الفعلي باستخدام Amazon Personalize.
يوضح الرسم البياني التالي بنية الحل.
تطبيق
نعرض هذا التنفيذ من خلال حالة استخدام حول تقديم توصيات الأفلام في الوقت الفعلي إلى المستخدم النهائي استنادًا إلى تفاعلاته مع قاعدة بيانات الأفلام بمرور الوقت.
ويتم تنفيذ الحل باستخدام الخطوات التالية:
- المتطلب السابق (إعداد البيانات)
- قم بإعداد بيئة التطوير الخاصة بك
- انشر الحل
- إنشاء إصدار الحل
- قم بإنشاء حملة
- إنشاء أداة تعقب الأحداث
- الحصول على توصيات
- استيعاب التفاعلات في الوقت الحقيقي
- التحقق من صحة التوصيات في الوقت الحقيقي
- تنظيف
المتطلبات الأساسية المسبقة
قبل أن تبدأ ، تأكد من توفر المتطلبات الأساسية التالية لديك:
- قم بإعداد بيانات التدريب الخاصة بك - قم بإعداد البيانات وتحميلها إلى حاوية S3 باستخدام تعليمات. بالنسبة لحالة الاستخدام المحددة هذه، ستقوم بتحميل بيانات التفاعلات وبيانات العناصر. التفاعل هو حدث تقوم بتسجيله ثم استيراده كبيانات تدريب. يقوم Amazon Personalize بإنشاء توصيات تعتمد بشكل أساسي على بيانات التفاعلات التي تستوردها إلى مجموعة بيانات التفاعلات. يمكنك تسجيل أنواع أحداث متعددة، مثل النقر أو المشاهدة أو الإعجاب. على الرغم من أن النموذج الذي تم إنشاؤه بواسطة Amazon Personalize يمكن أن يقترح بناءً على تفاعلات المستخدم السابقة، إلا أنه يمكن تحسين جودة هذه الاقتراحات عندما يمتلك النموذج بيانات حول الارتباطات بين المستخدمين أو العناصر. إذا تعامل المستخدم مع أفلام مصنفة على أنها دراما في مجموعة بيانات العنصر، فسوف يقترح Amazon Personalize أفلامًا (عناصر) من نفس النوع.
- قم بإعداد بيئة التطوير الخاصة بك - تثبيت واجهة سطر أوامر AWS (AWS CLI).
- قم بتكوين CLI باستخدام حساب Amazon الخاص بك - قم بتكوين AWS CLI بمعلومات حساب AWS الخاص بك.
- تثبيت وبدء تشغيل AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)
انشر الحل
لنشر الحل، قم بما يلي:
إنشاء إصدار الحل
يشير الحل إلى مجموعة من وصفة Amazon Personalize والمعلمات المخصصة وإصدار واحد أو أكثر من الحلول (النماذج المدربة). عندما تقوم بنشر مشروع CDK في الخطوة السابقة، يتم إنشاء حل باستخدام وصفة تخصيص المستخدم لك تلقائيًا. يشير إصدار الحل إلى نموذج تعلم آلي مُدرب. إنشاء نسخة الحل للتنفيذ.
قم بإنشاء حملة
تنشر الحملة إصدارًا للحل (نموذجًا مُدربًا) مزودًا بقدرة المعاملات المتوفرة لإنشاء توصيات في الوقت الفعلي. إنشاء حملة للتنفيذ.
إنشاء أداة تعقب الأحداث
يمكن لـ Amazon Personalize تقديم توصيات بناءً على بيانات الأحداث في الوقت الفعلي فقط، أو بيانات الأحداث التاريخية فقط، أو كليهما. قم بتسجيل الأحداث في الوقت الفعلي لإنشاء بيانات التفاعلات الخاصة بك والسماح لـ Amazon Personalize بالتعلم من أحدث أنشطة المستخدم الخاص بك. يؤدي هذا إلى إبقاء بياناتك محدثة ويحسن أهمية توصيات Amazon Personalize. قبل أن تتمكن من تسجيل الأحداث، يجب عليك إنشاء أداة تعقب الأحداث. يقوم متتبع الأحداث بتوجيه بيانات الأحداث الجديدة إلى مجموعة بيانات التفاعلات في مجموعة مجموعة البيانات الخاصة بك. إنشاء و تعقب الحدث للتنفيذ.
الحصول على توصيات
في حالة الاستخدام هذه، تتكون مجموعة بيانات التفاعل من معرفات الأفلام. وبالتالي، ستتكون التوصيات المقدمة للمستخدم من معرفات الأفلام التي تتوافق بشكل وثيق مع تفضيلاته الشخصية، والتي يتم تحديدها من خلال تفاعلاته التاريخية. يمكنك استخدام ال getRecommendations
واجهة برمجة التطبيقات (API) لاسترداد التوصيات المخصصة للمستخدم عن طريق إرسال ما يرتبط بها userID
, عدد نتائج التوصيات التي تحتاجها للمستخدم وكذلك ARN للحملة. يمكنك العثور على حملة ARN في قائمة وحدة تحكم Amazon Personalize.
على سبيل المثال، سيقوم الطلب التالي باسترداد 5 توصيات للمستخدم الذي userId
هو 429:
الرد على الطلب سيكون:
العناصر التي يتم إرجاعها بواسطة استدعاء واجهة برمجة التطبيقات (API) هي الأفلام التي توصي بها Amazon Personalize للمستخدم بناءً على تفاعلاته التاريخية.
تمثل قيم الدرجات المقدمة في هذا السياق أرقام الفاصلة العائمة التي تتراوح بين صفر و1.0. تتوافق هذه القيم مع الحملة الحالية والوصفات المرتبطة بها لحالة الاستخدام هذه. يتم تحديدها بناءً على الدرجات الجماعية المخصصة لجميع العناصر الموجودة في مجموعة البيانات الشاملة الخاصة بك.
استيعاب التفاعلات في الوقت الحقيقي
في المثال السابق، تم الحصول على توصيات للمستخدم بمعرف 429 بناءً على تفاعلاته التاريخية مع قاعدة بيانات الأفلام. بالنسبة للتوصيات في الوقت الفعلي، يجب استيعاب تفاعلات المستخدم مع العناصر في Amazon Personalize في الوقت الفعلي. يتم استيعاب هذه التفاعلات في نظام التوصيات من خلال Amazon Personalize تعقب الأحداث. نوع التفاعل، ويسمى أيضًا EventType
، يتم تقديمه بواسطة العمود الذي يحمل نفس الاسم في مجموعة بيانات التفاعل (EVENT_TYPE
). في هذا المثال، يمكن أن تكون الأحداث من النوع "مشاهدة" أو "نقر"، ولكن يمكن أن يكون لديك أنواع الأحداث الخاصة بك وفقًا لاحتياجات تطبيقك.
في هذا المثال، تتلقى واجهة برمجة التطبيقات المكشوفة التي تنشئ أحداث المستخدمين مع العناصر معلمة "التفاعلات" التي تتوافق مع عدد الأحداث (interactions
) للمستخدم (UserId
) بعنصر واحد (itemId
) الآن. ال trackingId
يمكن العثور على المعلمة في وحدة تحكم Amazon Personalize وفي استجابة إنشاء طلب Event Tracker.
يوضح هذا المثال ملف putEvent
الطلب: إنشاء تفاعل واحد من نوع النقر، بمعرف عنصر "1" لمعرف المستخدم "185"، باستخدام الطابع الزمني الحالي. لاحظ أنه في مرحلة الإنتاج، يجب تعيين "sentAt" على وقت تفاعل المستخدم. في المثال التالي، قمنا بتعيين هذا على النقطة الزمنية بتنسيق وقت العصر عندما كتبنا طلب واجهة برمجة التطبيقات (API) لهذا المنشور. يتم إرسال الأحداث إلى Amazon Kinesis Data Streams من خلال بوابة API، ولهذا السبب تحتاج إلى إرسال اسم الدفق ومعلمات PartitionKey.
سوف تتلقى رد تأكيد مشابه لما يلي:
التحقق من صحة التوصيات في الوقت الحقيقي
نظرًا لتحديث مجموعة بيانات التفاعل، سيتم تحديث التوصيات تلقائيًا لمراعاة التفاعلات الجديدة. للتحقق من صحة التوصيات المحدثة في الوقت الفعلي، يمكنك الاتصال بـ getRecommendations API مرة أخرى لنفس معرف المستخدم 429، ويجب أن تكون النتيجة مختلفة عن النتيجة السابقة. تظهر النتائج التالية توصية جديدة بمعرف 594 والتوصيات ذات المعرف 16 و596 و153 و261 غيرت درجاتها. جلبت هذه العناصر نوع الفيلم الجديد ("الرسوم المتحركة|الأطفال|الدراما|الخيال|الموسيقي") إلى أعلى 5 توصيات.
طلب:
رد:
يوضح الرد أن التوصية المقدمة من Amazon Personalize قد تم تحديثها في الوقت الفعلي.
تنظيف
لتجنب الرسوم غير الضرورية، قم بتنظيف تنفيذ الحل باستخدام تنظيف الموارد.
وفي الختام
في هذا المنشور، أوضحنا لك كيفية تنفيذ نظام توصيات مخصص في الوقت الفعلي باستخدام Amazon Personalize. تم تنفيذ التفاعلات مع Amazon Personalize لاستيعاب التفاعلات في الوقت الفعلي والحصول على التوصيات من خلال أداة سطر أوامر تسمى curl ولكن يمكن دمج استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات هذه في تطبيق أعمال واستخلاص نفس النتيجة.
لاختيار وصفة جديدة لحالة الاستخدام الخاصة بك، راجع التخصيص في الوقت الحقيقي. لقياس تأثير التوصيات المقدمة من Amazon Personalize، راجع قياس تأثير التوصيات.
حول المؤلف
كريستيان ماركيز هو مهندس تطبيقات سحابية أول. يتمتع بخبرة واسعة في تصميم وبناء وتقديم البرامج على مستوى المؤسسة والأنظمة ذات التحميل العالي والأنظمة الموزعة والتطبيقات السحابية الأصلية. يتمتع بخبرة في لغات برمجة الواجهة الخلفية والأمامية، بالإضافة إلى تصميم النظام وتنفيذ ممارسات DevOps. وهو يساعد العملاء بشكل فعال في بناء وتأمين حلول سحابية مبتكرة، وحل مشكلات أعمالهم وتحقيق أهداف أعمالهم.
أناند كوماندورو هو أحد كبار مهندسي السحابة في AWS. انضم إلى مؤسسة AWS Professional Services في عام 2021 ويساعد العملاء على إنشاء تطبيقات سحابية أصلية على سحابة AWS. يتمتع بخبرة تزيد عن 20 عامًا في إنشاء البرامج ومبدأ القيادة المفضل لديه في Amazon هو "القادة على حق كثيرا."
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/implement-real-time-personalized-recommendations-using-amazon-personalize/
- :لديها
- :يكون
- :أين
- $ UP
- 1
- 100
- 11
- 150
- 16
- 17
- 20
- 20 سنة
- 200
- 2021
- 24
- 49
- 7
- 8
- a
- من نحن
- يسرع
- وفقا
- حسابي
- تحقيق
- فعالة
- بنشاط
- نشاط
- بعد
- مرة أخرى
- خوارزميات
- محاذاة
- الكل
- السماح
- يسمح
- أيضا
- بالرغم ان
- أمازون
- أمازون كينسيس
- تخصيص أمازون
- أمازون ويب سيرفيسز
- من بين
- an
- و
- API
- واجهات برمجة التطبيقات
- تطبيق
- التطبيقات
- نهج
- مناسب
- هندسة معمارية
- هي
- AS
- تعيين
- يساعد
- أسوشيتد
- جمعيات
- At
- محاولات
- تلقائيا
- تجنب
- AWS
- الخدمات المهنية AWS
- الخلفية
- على أساس
- الأساسية
- BE
- كان
- قبل
- ما بين
- التمهيد
- على حد سواء
- العلامة تجارية
- جلبت
- نساعدك في بناء
- ابني
- الأعمال
- الأعمال
- لكن
- by
- دعوة
- تسمى
- دعوات
- الحملات
- CAN
- الطاقة الإنتاجية
- حقيبة
- غير
- اسعارنا محددة من قبل وزارة العمل
- اختار
- نظيف
- انقر
- عن كثب
- سحابة
- جماعي
- عمود
- مجموعة
- الالتزامات
- تتألف
- شامل
- تأكيد
- بناء على ذلك
- نظر
- كنسولات
- سياق الكلام
- يتوافق
- خلق
- خلق
- خلق
- حالياًّ
- زبون
- تجربة العملاء
- العملاء
- حسب الطلب
- البيانات
- تحضير البيانات
- قاعدة البيانات
- تقديم
- شرح
- نشر
- ينشر
- استخلاص
- تصميم
- تصميم
- سطح المكتب
- مصمم
- المطورين
- التطوير التجاري
- مختلف
- رقمي
- التحول الرقمي
- يوجه
- وزعت
- الانظمة الموزعة
- do
- دراما
- أسهل
- العنصر
- رفع
- البريد الإلكتروني
- التسويق عبر البريد الإلكتروني
- تمكن
- النهاية
- مخطوب
- محرك
- تعزيز
- مستوى المؤسسة
- كامل
- البيئة
- عصر
- الحدث/الفعالية
- أحداث
- مثال
- أعدم
- القائمة
- الخبره في مجال الغطس
- خبرة
- مكشوف
- المفضلة—الحقيبة
- المميزات
- الرسوم الدراسية
- متابعيك
- متابعات
- في حالة
- شكل
- وجدت
- جديد
- تبدأ من
- الواجهة
- بوابة
- توليد
- يولد
- توليد
- نوع
- دولار فقط واحصل على خصم XNUMX% على جميع
- معطى
- الأهداف
- تجمع
- النمو
- يملك
- he
- مساعدة
- يساعد
- مرتفع
- له
- تاريخي
- استضافة
- كيفية
- كيفية
- HTML
- HTTPS
- ID
- تحديد
- IDS
- if
- يوضح
- التأثير
- تنفيذ
- التنفيذ
- نفذت
- استيراد
- استيراد
- يحسن
- in
- بما فيه
- معلومات
- البنية التحتية
- مبتكرة
- رؤى
- دمج
- المتكاملة
- تفاعل
- التفاعلات
- السطح البيني
- إلى
- IT
- العناصر
- انها
- انضم
- JPG
- يحتفظ
- تيارات بيانات Kinesis
- اللغات
- القيادة
- تعلم
- تعلم
- يتعلم
- مستوى
- مثل
- خط
- تحميل
- الكثير
- الوفاء
- آلة
- آلة التعلم
- صنع
- جعل
- القيام ب
- يدير
- التسويق
- مطابقة
- قياس
- القائمة
- الرسالة
- الحد الأدنى
- ML
- نموذج
- عارضات ازياء
- الأكثر من ذلك
- أكثر
- فيلم
- أفلام
- متعدد
- يجب
- الاسم
- محلي
- قرب
- ضروري
- حاجة
- إحتياجات
- جديد
- لا
- الآن
- عدد
- أرقام
- تم الحصول عليها
- of
- on
- ONE
- فقط
- تحسين
- or
- منظمة
- خارج
- نتيجة
- على مدى
- الخاصة
- المعلمة
- المعلمات
- خاص
- الماضي
- الشخصية
- التخصيص
- إضفاء الطابع الشخصي
- مخصصه
- خط أنابيب
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- البوينت
- تمتلك
- منشور
- الممارسات
- تنبؤات
- التفضيلات
- إعداد
- الشروط
- يقدم
- قدم
- سابق
- في المقام الأول
- مبدأ
- مشاكل
- معالجة
- الإنتــاج
- محترف
- برمجة وتطوير
- لغات البرمجة
- تنفيذ المشاريع
- المقدمة
- جودة
- بسرعة
- نطاق
- استعداد
- في الوقت الحقيقي
- تسلم
- يتلقى
- الأخيرة
- وصفة
- توصية مجاناً
- ساندي خ. ميليك
- توصي
- سجل
- الرجوع
- مرجع
- يشير
- مدى صلة
- مستودع
- مثل
- تمثل
- طلب
- استجابة
- نتيجة
- النتائج
- إيرادات
- حق
- نفسه
- أحرز هدفاً
- تأمين
- إرسال
- إرسال
- كبير
- أرسلت
- الخدمة
- خدماتنا
- طقم
- ينبغي
- إظهار
- أظهرت
- يظهر
- مماثل
- الاشارات
- عزباء
- تطبيقات الكمبيوتر
- حل
- الحلول
- حل
- كومة
- بداية
- بدأت
- خطوة
- خطوات
- تخزين
- تيارات
- بنجاح
- هذه
- اقترح
- بالتأكيد
- نظام
- أنظمة
- تكنولوجيا
- أن
- •
- من مشاركة
- then
- تشبه
- هم
- عبر
- الوقت
- الطابع الزمني
- إلى
- أداة
- تيشرت
- 5 الأعلى
- قطار
- متدرب
- قادة الإيمان
- صفقة
- تحول
- نوع
- أنواع
- غير ضروري
- تحديث
- تحميل
- تستخدم
- حالة الاستخدام
- مستخدم
- المستخدمين
- استخدام
- التحقق من صحة
- القيم
- كبير
- الإصدار
- الإصدارات
- سير
- وكان
- شاهد
- we
- الويب
- خدمات ويب
- المواقع
- حسن
- كان
- ابحث عن
- متى
- التي
- لمن
- لماذا
- سوف
- مع
- بدون
- كتب
- سنوات
- أنت
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- زفيرنت
- صفر