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新数据如何影响实时建议
创建推荐版本或自定义解决方案版本后，新数据如何影响实时推荐取决于其类型、导入方法以及您使用的域用例或自定义配方。以下各节说明了在下一次训练之前，新数据如何影响实时推荐。
培训可以是推荐人的每周自动培训，也可以是自动或手动创建解决方案版本。要使用用户个性化进行手动培训，必须将设置trainingMode为。FULL
有关新记录如何影响批量建议的信息，请参阅获取批量建议。有关新记录如何影响批量细分作业的信息，请参阅获取用户细分。
新的交互
新交互是您在最近一次训练之后导入的项目或动作交互。
对于实时数据和批量数据，如果互动涉及新项目或操作，Amazon Personalize 可能会考虑将其作为推荐，而无需培训。有关更多信息，请参阅新物品或新操作。
实时事件
对于具有实时个性化功能的用例和食谱，Amazon Personalize 在为同一用户生成推荐时，会立即使用用户与现有项目或操作（最新培训中显示的记录）之间的实时互动。有关实时个性化的更多信息，请参阅实时个性化。
对于任何不具有实时个性化功能的域用例和自定义配方（例如推荐类似项目），您的模型只有在训练后才能从实时互动数据中学习。
批量交互
对于批量交互，对于增量和完整数据集导入作业，您的模型只有在下次训练后才能从批量项目交互或操作交互数据中学习。批量数据不用于更新实时个性化建议。
有关更新现有批量数据的更多信息，请参阅更新现有的批量数据。
新物品
新物品是您在最近一次训练后导入的物品。可以来自交互数据或物品数据集中的物品元数据。
考虑在建议中加入新物品，如下所示：
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对于您的首选和为您推荐的域名案例、用户个性化-v2、用户个性化或 Next-Best-Action 食谱，Amazon Personalize 每两小时自动更新一次模型。每次更新后，Amazon Personalize 都会在探索过程中考虑推荐新商品。在考虑新物品时，Amazon Personalize 会考虑该物品的所有元数据。但是，只有在您记录了项目的互动并训练了新模型之后，这些数据才会对推荐产生更大的影响。有关更新的信息，请参阅自动更新。
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如果您使用当前趋势 使用案例，则 Amazon Personalize 会每两小时自动评估一次您的交互数据，并识别热门物品。你不必等着推荐人开始训练。如果您使用 Trending-Now 配方，Amazon Personalize 会自动在可配置的时间间隔内考虑所有新商品，无需培训。有关配置时间间隔的信息，请参阅 Trending-Now 食谱。
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如果您不使用 Trending-Now 食谱，或者您的用例或食谱不支持自动更新，那么 Amazon Personalize 将仅在下次培训之后考虑新商品。
新用户
新用户是指您在最新培训后导入的用户。可以来自交互数据或用户数据集中的用户元数据。对于新的匿名用户（没有 userId 的用户），您可以通过 sessionId 为用户记录事件，Amazon Personalize 将在用户登录之前将事件与用户关联。有关更多信息，请参阅 为匿名用户记录事件。
Amazon Personalize 会按如下方式为新用户生成建议：
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如果您使用当前当前趋势域使用案例或 Trending-Now 自定义食谱，则新用户会立即收到热门物品的建议。如果您使用 Popularity-Count 食谱，则新用户会立即收到交互次数最多的物品的建议。
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对于为用户提供个性化建议的食谱或使用案例，针对新用户的建议基于现有用户的早期交互历史记录。系统更有可能将这些现有用户与之交互的第一批物品或操作推荐给新用户。对于 User-Personalization 或 Personalized-Ranking 食谱，如果您将
recency_mask设置为true，则建议还包括基于交互数据中最新流行趋势的物品。
以下内容可以增加建议对新用户的相关性：
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交互数据 - 提高新用户建议相关性的主要方法是从他们与物品的交互中导入数据。有关新交互数据如何影响建议的信息，请参阅新的交互。
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用户元数据 - 导入用户元数据（例如 GENDER 或 MEMBERSHIP_STATUS）可以改善建议。要使元数据影响建议，您必须等待域推荐器的每周自动再训练完成。或者，您必须手动创建新的解决方案版本。
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上下文元数据 - 如果您的使用案例或配方支持上下文元数据，并且您的物品交互数据集包含上下文数据的元数据字段，则您可以在请求建议时提供用户的上下文。这不需要再训练。有关更多信息，请参阅 利用上下文元数据提高建议的相关性。
新操作
新动作是您自上次训练以来导入的操作。它们可以来自操作交互数据，也可以来自操作数据集中的操作。
借助 Next-Best-Action 配方，Amazon Personalize 每两小时自动更新一次解决方案版本。每次更新后，Amazon Personalize 都会在浏览过程中考虑推荐新操作。在考虑新操作时，Amazon Personalize 会考虑该操作的所有元数据。但是，只有在您记录了操作的操作交互并进行了完全再训练之后，这些数据才会对建议产生更大的影响。有关更新的信息，请参阅自动更新