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电子商务用例
以下部分列出了每个电子商务用例的要求和Amazon 资源名称（ARN）。对于所有用例，您的交互数据必须包含以下内容：
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1000 条来自批量或单次导入或两者兼而有之的互动数据记录。
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25 个独立用户，每个用户至少有 2 次互动。
注意
如果您使用CreateRecommender API，请为配方 ARN 提供此处列出的 ARN。
最常访问的
根据您的客户浏览某件商品的次数获取热门商品推荐。
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食谱 ARN: arn: aws: personalize:: recipe/ byaws-ecomm-popular-items-view
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GetRecommendations 要求：
userId：必需itemId：未使用inputList：不适用 -
必需的数据集：互动
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必需的事件类型：至少 1000 个
View事件。
最受节流的
根据您的客户购买商品的次数获取热门商品推荐。
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食谱 ARN: arn: aws: personalize:: recipe/ byaws-ecomm-popular-items-purchas
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GetRecommendations 要求：
userId：必需itemId：未使用inputList：不适用 -
必需的数据集：互动
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必需的事件类型：至少 1000 个
Purchase事件。
经常一起买
获取买家经常一起购买的商品以及您指定的商品的推荐。
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食谱 ARN: arn: aws: personalize:: recipe/aws-ecomm-frequently-bought-together
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GetRecommendations 要求：
userId: 仅当您按以下条件筛选时才为必填项 CurrentUseritemId：必需inputList：不适用 -
必需的数据集：互动
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必需的事件类型：至少 1000 个
Purchase事件。
查看 X 的客户还查看了
根据您指定的商品，获取买家还查看过的商品推荐。在此用例中，Amazon Personalize 会根据您指定的userId 和Purchase事件自动筛选用户购买的商品。
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食谱 ARN: arn: aws: personalize:: recipe/aws-ecomm-customers-who-viewed-x-also-viewed
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GetRecommendations 要求：
userId：必需itemId：必需inputList：不适用 -
必需的数据集：互动
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必需的事件类型：至少 1000 个
View事件。 -
推荐的事件类型：
Purchase事件。
为你推荐
根据您指定的用户获取商品的个性化推荐。在此用例中，Amazon Personalize 会根据您指定的userId 和Purchase事件自动筛选用户购买的商品。为了获得更好的性能，请将Purchase事件与所需View事件一起包括在内。
在推荐物品时，此用例使用探索。探索包括测试不同的物品推荐，以了解用户如何对交互数据很少的物品做出反应。您可以在创建推荐器时配置探索。
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食谱 ARN: arn: aws: personalize:: recipe/aws-ecomm-recommended-for-you
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GetRecommendations 要求：
userId：必需itemId：未使用inputList：不适用 -
必需的数据集：互动
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所需事件数：至少 1000 个事件。
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推荐的事件类型：
View和Purchase事件。 -
探索配置参数：创建推荐器时，可以使用以下内容配置探索。
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重点探索不太相关的项目（对于 API，这在中称为 ExplorationWeightRecommenderConfig）：配置要探索的内容。可以指定 0 到 1 之间的十进制值。默认值为 0.3。该值越接近 1，探索次数越多。通过更多的探索，推荐的项目越多，交互数据或相关性越少。为零时，不进行任何探索，建议基于当前数据（相关性）。
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探索物品年龄截止时间：指定自上次交互以来的最大物品寿命（以天为单位）。这定义了物品探索的范围。例如，如果您输入 10，则 Amazon Personalize 探索仅包含自数据集中上次互动以来 10 天内的交互数据的商品。
要增加 Amazon Personalize 在探索期间考虑的物品数量，请输入更大的值。最小值为 1 天，默认值为 30 天。推荐可能包括没有来自此时间范围之外的交互数据的项目。这是因为这些物品与用户相关，而探索并未识别出它们。
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