Amazon Kişiselleştir artık popülerlik ayarlamasını mümkün kılıyor Benzer Öğeler tarifi (aws-similar-items
). Benzer Öğeler, kullanıcının seçtiği öğeye benzer öneriler oluşturarak, tüm kullanıcıların önceki davranışlarına ve öğe meta verilerine dayanarak kullanıcıların kataloğunuzdaki yeni öğeleri keşfetmesine yardımcı olur. Daha önce bu yetenek yalnızca aşağıdakiler için mevcuttu: SIMS, diğeri Related_Items
Tarifi Amazon Personalize'da bulabilirsiniz.
Her müşterinin ürün kataloğu ve kullanıcıların bu katalogla etkileşimde bulunma şekli, işletmelerine özeldir. Benzer ürünleri önerirken, bazı müşteriler kullanıcı etkileşimi olasılığını arttırdığı için popüler ürünlere daha fazla vurgu yapmak isteyebilir, bazıları ise seçilen öğeye daha benzer ancak daha az yaygın olan önerileri öne çıkarmak için popüler öğelerin önemini azaltmak isteyebilir. bilinen. Bu lansman, popülerliğin Benzer Öğeler önerilerini etkileme derecesi üzerinde daha fazla kontrol sahibi olmanızı sağlar; böylece modeli, özel iş ihtiyaçlarınızı karşılayacak şekilde ayarlayabilirsiniz.
Bu yazıda, Benzer Ürünler tarifinin popülerliğini nasıl ayarlayacağınızı göstereceğiz. Daha popüler öğeleri dahil etmek için sıfıra yakın bir değer belirleriz ve popülerliğe daha az vurgu yapmak için 1'e yakın bir değer belirleriz.
Örnek kullanım durumları
Bu yeni özelliğin etkisini daha ayrıntılı olarak keşfetmek için iki örneği inceleyelim. [1]
İlk olarak Disney'in 1994 yapımı Aslan Kral filmine benzer öneriler bulmak için Benzer Öğeler tarifini kullandık (IMDB kaydı). Popülerlik indirimi 0 olarak ayarlandığında Amazon Personalize, görülme sıklığı yüksek (popüler) filmleri önerir. Bu örnekte veri setinde 7 kez geçen Seven filmi (diğer adıyla Se19,295en) 3.0. sırada tavsiye ediliyor.
Aslan Kral tavsiyeleri için popülerlik indirimini 0.4 değerine ayarladığımızda Seven filminin sıralamasının 4.0'a düştüğünü görüyoruz. Ayrıca Bebek, Güzel ve Çirkin, Aladdin, Pamuk Prenses ve Yedi Cüceler gibi Çocuk türünden filmlerin, veri kümesindeki genel popülaritelerinin daha düşük olmasına rağmen daha yüksek sıralarda önerildiğini görüyoruz.
Başka bir örneği inceleyelim. Disney ve Pixar'ın 1995 yapımı Oyuncak Hikayesi filmine benzer öneriler bulmak için Benzer Öğeler tarifini kullandık (IMDB kaydı). Popülerlik indirimi 0 olarak ayarlandığında Amazon Personalize, veri kümesinde görülme sıklığı yüksek olan filmleri önerir. Bu örnekte veri setinde 12 kez geçen Twelve Monkeys (diğer adıyla 6,678 Monkeys) filminin 5.0. sırada önerildiğini görüyoruz.
Oyuncak Hikayesi önerileri için popülerlik indirimini 0.4 değerine ayarladığımızda On İki Maymun sıralamasının artık ilk 10'da önerilmediğini görüyoruz. Ayrıca Aladdin, Oyuncak Hikayesi 2 ve A gibi Çocuk türünden filmler de görüyoruz. Bug's Life, veri kümesindeki genel popülaritesinin düşük olmasına rağmen daha yüksek bir sıralamada tavsiye ediliyor.
Daha popüler içeriğe daha fazla vurgu yapmak, kullanıcıların öğe önerileriyle etkileşimde bulunma olasılığını artırmaya yardımcı olabilir. Popülerliğe yapılan vurgunun azaltılması, sorgulanan öğeyle daha alakalı görünen ancak kullanıcılar arasında daha az popüler olan önerilerin ortaya çıkmasına neden olabilir. Belirli bir kişiselleştirme kampanyası için iş ihtiyaçlarınızı karşılamak amacıyla popülerliğe verilen önemin derecesini ayarlayabilirsiniz.
Popülerlik ayarlamasını uygulayın
Benzer Öğeler tarifinin popülerliğini ayarlamak için popularity_discount_factor
hiperparametre aracılığıyla AWS Yönetim Konsolu, AWS SDK'ları veya AWS Komut Satırı Arayüzü (AWS CLI'si).
AWS SDK aracılığıyla popülerlik indirim faktörünü 0.5'e ayarlayan örnek kod aşağıdadır:
Aşağıdaki ekran görüntüsü Amazon Personalize konsolunda popülerlik indirim faktörünün 0.3'e ayarlanmasını göstermektedir.
Sonuç
Popülerlik ayarıyla artık popülerliğin ürün önerilerini ne ölçüde etkilediğini kontrol etmek için Amazon Personalize'daki Benzer Ürünler tarifini daha da hassaslaştırabilirsiniz. Bu, son kullanıcı deneyiminin tanımlanması ve Benzer Öğeler önerilerinize nelerin dahil edilip nelerin hariç tutulduğu konusunda size daha fazla kontrol sağlar.
Benzer Öğeler tarifi için popülerlik ayarının nasıl uygulanacağı hakkında daha fazla ayrıntı için bkz. belgeleme.
Referanslar
[1] Maxwell Harper ve Joseph A. Konstan. 2015. MovieLens Veri Kümeleri: Tarih ve Bağlam. Etkileşimli Akıllı Sistemlerde ACM İşlemleri (TiiS) 5, 4, Makale 19 (Aralık 2015), 19 sayfa. DOI=http://dx.doi.org/10.1145/2827872
Yazarlar Hakkında
Julia McCombs Clark Amazon Personalize ekibinde Kıdemli Teknik Ürün Yöneticisidir.
Nihal Hariş Amazon Personalize ekibinde Yazılım Geliştirme Mühendisidir.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- EVM Finans. Merkezi Olmayan Finans için Birleşik Arayüz. Buradan Erişin.
- Kuantum Medya Grubu. IR/PR Güçlendirilmiş. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-popularity-tuning-for-similar-items-in-amazon-personalize/
- :dır-dir
- 1
- 10
- 12
- 1994
- 2015
- 50
- 7
- a
- ACM
- Alaaddin
- Türkiye
- Ayrıca
- Amazon
- Amazon Kişiselleştir
- Amazon Web Servisleri
- ve
- Başka
- ARE
- göre
- At
- mevcut
- AWS
- merkezli
- BE
- Güzellik
- Çünkü
- iş
- fakat
- Kampanya
- CAN
- katalog
- Çocuk
- yakın
- kod
- konsolos
- içerik
- bağlam
- kontrol
- Müşteriler
- veri kümeleri
- Aralık
- tanımlarken
- derece
- Rağmen
- ayrıntı
- ayrıntılar
- gelişme
- İndirim
- keşfetmek
- Disney
- Damlalar
- vurgu
- sağlar
- meşgul
- mühendis
- örnek
- örnekler
- hariç
- deneyim
- keşfetmek
- faktör
- Özellikler(Hazırlık aşamasında)
- bulmak
- takip etme
- İçin
- Sıklık
- itibaren
- daha fazla
- üretir
- almak
- verir
- büyük
- Var
- yardım et
- yardım
- okuyun
- Yüksek
- daha yüksek
- tarih
- Ne kadar
- Nasıl Yapılır
- HTML
- http
- HTTPS
- darbe
- uygulamak
- önem
- in
- dahil
- dahil
- Artırmak
- Akıllı
- etkileşim
- etkileşim
- interaktif
- tanıtım
- IT
- ürün
- ONUN
- jpg
- King
- bilinen
- başlatmak
- az
- hayat
- sevmek
- çizgi
- uzun
- alt
- yönetim
- müdür
- Maksvel
- Mayıs..
- Neden
- Metadata
- model
- Daha
- film
- filmler
- ihtiyaçlar
- yeni
- yok hayır
- şimdi
- oluştu
- of
- on
- bir tek
- or
- Diğer
- Diğer
- tekrar
- tüm
- belirli
- Kişiselleştirme
- kişiselleştirmek
- yer
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- Popüler
- popülerlik
- Çivi
- tercihli
- önceki
- Önceden
- PLATFORM
- ürün müdürü
- yemek tarifi
- tavsiyeler
- Tavsiye edilen
- tavsiye
- önerir
- azaltarak
- arıtmak
- uygun
- yanıt
- yorum
- sdk
- SDK'lar
- görmek
- görünmek
- seçilmiş
- Hizmetler
- set
- ayar
- Yedi
- şov
- Gösteriler
- benzer
- kar
- So
- Yazılım
- yazılım geliştirme
- biraz
- özel
- Öykü
- yüzey
- Sistemler
- takım
- Teknik
- o
- The
- ve bazı Asya
- onlar
- Re-Tweet
- zamanlar
- için
- üst
- Üst 10
- işlemler
- iki
- benzersiz
- kullanım
- Kullanılmış
- kullanıcı
- kullanıcılar
- değer
- üzerinden
- istemek
- oldu
- Yol..
- we
- ağ
- web hizmetleri
- Ne
- Nedir
- ne zaman
- hangi
- süre
- beyaz
- geniş ölçüde
- irade
- ile
- içinde
- Sen
- zefirnet
- sıfır