常见问题 - Amazon Personalize
数据导入和管理创建解决方案和解决方案版本（自定义数据集组）模型部署（自定义数据集组活动）建议筛选建议
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本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

常见问题

以下是与 Amazon Personalize 化中导入数据、培训、模型部署、推荐和筛选器相关的常见问题的答案。

有关更多问题和答案，请参阅Amazon Personalize 备忘表中的Amazon Personalize 样品存储库。

数据导入和管理

如何更新项目或用户的属性？

使用 Amazon Personalize 化控制台或PutItems要么PutUsers操作导入具有相同项目 ID 但具有修改属性的项目或用户。

如何删除项目或用户？

Amazon Personalize 化不支持删除特定商品或用户。要确保项目或用户不会出现在推荐中，请使用筛选器排除项目。有关更多信息，请参阅 筛选推荐和用户细分。

如何删除架构？

您只能使用DeleteSchemaoperation. 您不能使用 Amazon Personalize 控制台删除架构。

创建解决方案和解决方案版本（自定义数据集组）

应该使用什么食谱？

Amazon Personalize 配方因使用案例而定。有关将用例与食谱匹配的信息，请参阅确定您的使用案例. 这些区域有：Amazon Personalize 备忘表还包括使用案例和食谱信息。

我应该多久重新训练我的模型？

随着目录的增长以及用户与物品交互，再培训有助于保持建议的相关性。再培训频率取决于您的业务需求和使用的配方。对于大多数工作负载，我们建议每周创建一个新的解决方案版本，培训模式FULL. 这将根据数据集组中数据集中的所有训练数据创建一个新的解决方案版本。

有关更多信息，请参阅 保持推荐相关性。

我应该使用 AutoML 吗？

不，相反，我们建议您将使用案例与不同的 Amazon Personalize 化食谱进行匹配，然后选择食谱。有关将用例与食谱匹配的信息，请参阅确定您的使用案例. 有关食谱的完整列表，请参阅第 1 步：选择配方.

模型部署（自定义数据集组活动）

如何为广告活动设置最大交易吞吐量？

您只能为广告系列设置最低吞吐量。在创建 Amazon Personalize 广告系列时，您需指定专用的交易容量，用于为您的应用程序用户创建实时建议。如果你的 TPS 增加超过minProvisionedTPS，Amazon Personalize 化会自动向上和向下扩展预配置容量，但永远不会低于minProvisionedTPS. 有关更多信息，请参阅 每秒最小预配置事务数和 auto-scaling。

我如何监控我的广告活动的成本？

Amazon Personalize 化监控器项目为 Amazon Personalize 化广告系列提供了 CloudWatch 控制面板、自定义指标、利用率警报和成本优化 请参阅Amazon Personalize 监控中的Amazon Personalize 样品存储库。

建议

我如何判断我的 Amazon Personalize 化模型是否生成了质量建议？

使用离线和在线指标评估解决方案版本的性能（请参阅第 4 步：使用指标评估解决方案版本) 和在线测试（例如 A/B 测试）。有关测试的更多信息，请参阅使用 A/B 测试来衡量由 Amazon Personalize 化生成的建议的有效性

如何删除我的批量推理作业？为什么它的状态为 “活跃”？

您不能删除批量推理作业。何时批量推理作业的状态为活跃，作业已完成。您可以在输出 Amazon S3 存储桶或文件夹中访问您的推荐。任务完成后，您不会从批量推理作业中产生额外费用。但是，对于输入和输出数据存储，您可能会从 Amazon S3 等其他服务中产生额外费用。

为什么我的 SIM 支持的广告活动会根据元数据推荐不相似的项目？

SIMS 使用互动数据集来确定相似性，而不是颜色或价格等项目元数据。SIMS 标识交互数据集中的用户历史记录中该项目的共同出现情况，以推荐类似的项目。有关更多信息，请参阅 SIMS 配方。

我可以通过单个 GetRecommendations ject API 操作获得 500 多件商品吗？

500 个是您可以在单个中检索的最大项目数GetRecommendations. 此值无法增加。

筛选建议

为什么我的推荐没有按预期过滤？

此情况可能是由于多个原因引发的：

  • 过滤器表达式的格式或语法可能存在问题。有关筛选条件表达式格式的例子，请参阅筛选表达式示例.

  • 在筛选时，Amazon Personalize 化会考虑用户最多 200 次历史互动，最多可考虑 100 个直播互动。

  • 解决方案配置可能会影响筛选器 设置事件值阈值可以排除某些事件（请参阅选择用于训练的交互数据) 和max_user_history_length_percentile和min_user_history_length_percentile超参数也可能会影响过滤器：的数量历史互动Amazon Personalize 化考虑用户取决于max_user_history_length_percentile和min_user_history_length_percentile您在训练前定义的超参数。

有关更多信息，请参阅 筛选推荐和用户细分。

我怎样才能从推荐中删除已购买的商品？

添加Purchased你的数据的事件类型属性，记录购买使用的事件PutItems操作，并使用筛选器从推荐中删除购买的商品。例如：

EXCLUDE ItemID WHERE Interactions.EVENT_TYPE IN ("purchased")