通过 Amazon Personalize 和 Amazon OpenSearch Service 集成个性化您的搜索结果 | 亚马逊网络服务

亚马逊个性化 推出了新的集成 亚马逊开放搜索服务 这使您能够为每个用户个性化搜索结果并帮助预测他们的搜索需求。 OpenSearch Service 中的 Amazon Personalize 搜索排名插件允许您利用 Amazon Personalize 提供的深度学习功能来提高最终用户的网站和应用程序搜索参与度和转化率。 自我管理的 OpenSearch 也提供此功能。

搜索对于吸引用户至关重要，因为它会带来寻求特定产品或类别的个人的高意向流量。 此前，由于基础设施限制或缺乏 ML 专业知识，客户发现利用此流量并向用户提供相关搜索结果具有挑战性。 这导致用户无法找到他们正在搜索的项目的情况增加。 借助 Amazon Personalize 搜索排名插件，OpenSearch Service 2.9.0 版或更高版本的客户可以超越传统的关键字匹配方法，并根据个人用户的兴趣、上下文和过去的实时互动来提升其搜索结果中的相关项目。 您还可以微调每个搜索查询的个性化级别，以确保灵活性和对搜索体验的控制。

AWS 合作伙伴喜欢 认识到 对于 Amazon Personalize 搜索排名插件将为他们的媒体和零售客户带来的个性化可能性感到兴奋。

“事实证明，Amazon Personalize 以其经济高效且简化的实施方式对许多企业产生了巨大影响。 随着 Amazon OpenSearch Service 中新的 Amazon Personalize 搜索排名插件的发布，我们现在可以快速部署并对搜索结果实施实时用户个性化。 我们非常有信心它将改善客户体验和满意度，并将转化率和点击率提高两到三倍。 个性化搜索是一个差异化因素，尤其是对于媒体和零售平台而言。 我们非常高兴能够成为 AWS 此版本的发布合作伙伴，并期待帮助企业提供由 Amazon Personalize 提供支持的个性化搜索解决方案。”

– Andy Huang，Cognizant Servian 人工智能/机器学习主管。

在这篇文章中，我们将向您展示搜索结果如何根据用户进行个性化，以及当您调整个性化权重时它们如何变化。 我们指定一个接近于 1 的值来减少对个性化的重视，并指定一个接近于 XNUMX 的值来根据更高级别的个性化对搜索结果进行重新排名。

示例用例

为了更详细地探讨这一新功能的影响，让我们回顾一下使用来自 零售示范店.

首先，我们使用 OpenSearch 服务获取搜索查询“Grooming”的搜索结果。 当个性化权重设置为 0.0 时，不会发生个性化。 如下表所示，OpenSearch Service 的搜索结果前 XNUMX 位显示了对女性性别亲和力较高的美容单品（参见 Gender_Affinity 列，其中 M 代表男性和 F 代表女性）。

假设一个用户的性别 M （男性）使用与“Grooming”相同的查询执行搜索。 当个性化权重设置为 0.3 时，对男性具有性别亲和力的项目的排名会得到微妙的提升。 在此示例中，Premium Men's Razor 最初在 OpenSearch Service 上表中排名第 6，在更新后的表中提升至排名 2。 同样，Razor Brand for Men 尽管是上表中排名最低的产品，但排名较高（排名第 6）。

接下来，我们将个性化权重微调为 0.8，以获得更加个性化的“Grooming”搜索结果。 在下表中，搜索结果中排名前四的商品非常适合男士。 高级男士剃须刀和男士剃须刀品牌的排名进一步上升。 我们还看到其他美容产品，例如 Minimalistic Razor 和 Fusion5 Razers for Men，出现在搜索结果的顶部，尽管它们在我们的第一个查询中排名较低。

有关如何使用OpenSearch服务实现个性化搜索的更多详细信息，请参阅 个性化 OpenSearch 的搜索结果.

结论

借助新的 Amazon Personalize 搜索排名插件，自我管理的 OpenSearch 和 OpenSearch Service v2.9 及更高版本的客户可以通过包含来自每个用户的历史记录、上下文和偏好的信号来提升搜索结果中的相关项目。 该插件使您能够更好地控制每个用户和查询类型的个性化级别，并改善用户的整体搜索体验。

有关 Amazon Personalize 的更多详细信息，请参阅 亚马逊个性化开发人员指南.

作者简介

什里娅·夏尔马 是一位高级技术产品经理，在 Amazon Personalize 团队中负责 AWS AI/ML。 她拥有计算机科学工程、技术咨询和数据分析背景

克坦库卡尼 是 Amazon Personalize 团队的一名软件开发工程师，专注于大规模构建由 AI 驱动的推荐系统。 业余时间，他喜欢读书和旅行。

普拉尚·米什拉 是 Amazon Personalize 团队的软件开发工程师。

布拉尼斯拉夫·克维顿 是 AWS AI 实验室的首席科学家。 他提出、分析和应用算法，这些算法可以增量学习、实时运行，并随着观测数量的增加收敛到接近最优的解决方案。

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• Sumber: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/personalize-your-search-results-with-amazon-personalize-and-amazon-opensearch-service-integration/