Амазонка персоналізувати тепер дозволяє налаштовувати популярність для свого Рецепт схожих предметів (aws-similar-items
). Similar-Items генерує рекомендації, схожі на елемент, який вибирає користувач, допомагаючи користувачам знаходити нові елементи у вашому каталозі на основі попередньої поведінки всіх користувачів і метаданих елементів. Раніше ця можливість була доступна лише для SIMS, інші Related_Items
рецепт в Amazon Personalize.
Кожен каталог товарів клієнта та спосіб взаємодії користувачів з ним є унікальними для їхнього бізнесу. Рекомендуючи подібні товари, деякі клієнти можуть приділяти більше уваги популярним речам, оскільки вони підвищують вірогідність взаємодії з користувачем, тоді як інші, можливо, захочуть зменшити акцент на популярних товарах, щоб отримати рекомендації, які більше схожі на вибраний товар, але менш поширені. відомий. Цей запуск дає вам більше контролю над ступенем впливу популярності на рекомендації щодо схожих предметів, тож ви можете налаштувати модель відповідно до потреб свого бізнесу.
У цій публікації ми покажемо вам, як підвищити популярність рецепту «Схожі предмети». Ми вказуємо значення, ближче до нуля, щоб включити популярніші товари, і вказуємо значення, ближче до 1, щоб менше акцентувати увагу на популярності.
Приклади використання
Щоб детальніше дослідити вплив цієї нової функції, розглянемо два приклади. [1]
Спочатку ми використали рецепт схожих предметів, щоб знайти рекомендації, подібні до фільму Діснея 1994 року Король Лев (Запис IMDB). Якщо для знижки популярності встановлено значення 0, Amazon Personalize рекомендує фільми, які мають високу частоту появи (є популярними). У цьому прикладі фільм «Сім» (він же Se7en), який з’явився в наборі даних 19,295 3.0 разів, рекомендований на рівні XNUMX.
Налаштувавши знижку популярності на значення 0.4 для рекомендацій Короля Лева, ми бачимо, що рейтинг фільму Сім падає до 4.0. Ми також бачимо, що фільми з дитячого жанру, як-от «Крихітко», «Красуня і чудовисько», «Аладдін» і «Білосніжка та сім гномів», рекомендовані на вищому рівні, незважаючи на їх нижчу загальну популярність у наборі даних.
Давайте розглянемо інший приклад. Ми використали рецепт подібних предметів, щоб знайти рекомендації, подібні до фільму Дісней і Піксар 1995 року Історія іграшок (Запис IMDB). Якщо для знижки популярності встановлено значення 0, Amazon Personalize рекомендує фільми, які мають високу частоту появи в наборі даних. У цьому прикладі ми бачимо, що фільм «Дванадцять мавп» (він же «12 мавп»), який з’явився в наборі даних 6,678 разів, рекомендований на рівні 5.0.
Налаштувавши знижку популярності на значення 0.4 для рекомендацій «Історія іграшок», ми бачимо, що ранг «Дванадцяти мавп» більше не рекомендується в топ-10. Ми також бачимо фільми з жанру «Діти», як-от «Аладдін», «Історія іграшок 2» і «А». Bug's Life рекомендовано на вищому ранзі, незважаючи на нижчу загальну популярність у наборі даних.
Більший акцент на більш популярному вмісті може допомогти збільшити ймовірність того, що користувачі зацікавляться рекомендаціями товарів. Зменшення акценту на популярності може призвести до появи рекомендацій, які здаються більш релевантними запитуваному елементу, але можуть бути менш популярними серед користувачів. Ви можете налаштувати ступінь важливості популярності, щоб відповідати вашим бізнес-потребам для конкретної кампанії персоналізації.
Впровадити налаштування популярності
Щоб підвищити популярність рецепта Similar-Items, налаштуйте popularity_discount_factor
гіперпараметр через Консоль управління AWS, AWS SDK або Інтерфейс командного рядка AWS (AWS CLI).
Нижче наведено зразок коду, який встановлює коефіцієнт знижки популярності на 0.5 через AWS SDK:
На наступному знімку екрана показано встановлення коефіцієнта знижки популярності на 0.3 на консолі Amazon Personalize.
Висновок
Завдяки налаштуванню популярності тепер ви можете ще більше вдосконалити рецепт схожих предметів у Amazon Personalize, щоб контролювати ступінь впливу популярності на рекомендації щодо товарів. Це дає вам більший контроль над визначенням досвіду кінцевого користувача та того, що включено або виключено у ваших рекомендаціях щодо схожих предметів.
Щоб дізнатися більше про те, як застосувати налаштування популярності для рецепта «Схожі предмети», зверніться до документація.
посилання
[1] Максвелл Харпер і Джозеф А. Констан. 2015. Набори даних MovieLens: історія та контекст. Транзакції ACM щодо інтерактивних інтелектуальних систем (TiiS) 5, 4, стаття 19 (грудень 2015), 19 сторінок. DOI=http://dx.doi.org/10.1145/2827872
Про авторів
Джулія МакКомбс Кларк є старшим менеджером із технічних продуктів у команді Amazon Personalize.
Ніхал Харіш є інженером з розробки програмного забезпечення в команді Amazon Personalize.
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- EVM Фінанси. Уніфікований інтерфейс для децентралізованих фінансів. Доступ тут.
- Quantum Media Group. ІЧ/ПР посилений. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- джерело: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-popularity-tuning-for-similar-items-in-amazon-personalize/
- :є
- 1
- 10
- 12
- 1994
- 2015
- 50
- 7
- a
- ACM
- Aladdin
- ВСІ
- Також
- Amazon
- Амазонка персоналізувати
- Amazon Web Services
- та
- Інший
- ЕСТЬ
- стаття
- At
- доступний
- AWS
- заснований
- BE
- Краса
- оскільки
- бізнес
- але
- Кампанія
- CAN
- каталог
- діти
- ближче
- код
- Консоль
- зміст
- контекст
- контроль
- Клієнти
- набори даних
- Грудень
- визначаючи
- Ступінь
- Незважаючи на
- деталь
- деталі
- розробка
- Знижка
- відкрити
- Disney
- краплі
- акцент
- дозволяє
- займатися
- інженер
- приклад
- Приклади
- виключений
- досвід
- дослідити
- фактор
- особливість
- знайти
- після
- для
- частота
- від
- далі
- генерує
- отримати
- дає
- великий
- Мати
- допомога
- допомогу
- тут
- Високий
- вище
- історія
- Як
- How To
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- Impact
- здійснювати
- значення
- in
- включати
- включені
- Augmenter
- Розумний
- взаємодіяти
- взаємодія
- інтерактивний
- введення
- IT
- пунктів
- ЙОГО
- JPG
- King
- відомий
- запуск
- менше
- життя
- як
- Лінія
- довше
- знизити
- управління
- менеджер
- Максвелл
- Може..
- Зустрічатися
- метадані
- модель
- більше
- фільм
- кіно
- потреби
- Нові
- немає
- зараз
- сталося
- of
- on
- тільки
- or
- Інше
- інші
- над
- загальний
- приватність
- Втілення
- Уособлювати
- місце
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- популярний
- популярність
- пошта
- переважним
- попередній
- раніше
- Product
- менеджер по продукції
- рецепт
- рекомендації
- рекомендований
- рекомендуючи
- рекомендує
- зниження
- удосконалювати
- доречний
- відповідь
- огляд
- Sdk
- sdks
- побачити
- здається
- обраний
- Послуги
- комплект
- установка
- сім
- Показувати
- Шоу
- аналогічний
- сніг
- So
- Софтвер
- розробка програмного забезпечення
- деякі
- конкретний
- Історія
- поверхню
- Systems
- команда
- технічний
- Що
- Команда
- їх
- вони
- це
- times
- до
- топ
- Кращі 10
- Transactions
- два
- створеного
- використання
- використовуваний
- користувач
- користувачі
- значення
- через
- хотіти
- було
- шлях..
- we
- Web
- веб-сервіси
- Що
- Що таке
- коли
- який
- в той час як
- білий
- широко
- волі
- з
- в
- Ти
- вашу
- зефірнет
- нуль