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# HRNN-Coldstart 食谱（旧版）
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**注意**  
旧版 HRNN 食谱不再可用。此文档仅供参考。  
 我们建议使用 aws-user-personalization (User-Personalization) 食谱，而不是旧版 HRNN 食谱。User-Personalization 改进并统一了 HRNN 食谱提供的功能。有关更多信息，请参阅 [User-Personalization 食谱](native-recipe-new-item-USER_PERSONALIZATION.md)。

当您经常添加新物品和交互并希望立即获得有关这些物品的建议时，可以使用 HRNN-Coldstart 食谱来预测用户将与之交互的物品。HRNN 冷启动配方类似于 [HRNN 元数据](native-recipe-hrnn-metadata.md)配方，但它允许您获取有关新物品的建议。

此外，当您由于最近的流行趋势或由于交互可能极不寻常并且在训练中引入噪音而希望从训练物品中排除具有长交互列表的物品时，也可以使用 HRNN 冷启动配方。使用 HRNN 冷启动，您可以筛选掉相关性较弱的物品以创建用于训练的子集。该物品子集称为*冷物品*，是在物品交互数据集中具有相关交互事件的物品。如果物品符合以下条件，则该物品被视为冷物品：
+ 交互数量少于指定的最大交互数量。您在配方的 `cold_start_max_interactions` 超参数中指定此值。
+ 相对持续时间短于最大持续时间。您在配方的 `cold_start_max_duration` 超参数中指定此值。

要减少冷物品的数量，请为 `cold_start_max_interactions` 或 `cold_start_max_duration` 设置较低的值。要增加冷物品的数量，请为 `cold_start_max_interactions` 或 `cold_start_max_duration` 设置较大的值。



HRNN-Coldstart 具有以下冷物品限制：
+ `Maximum cold start items`：80,000
+ `Minimum cold start items`：100

如果冷物品的数量超出此范围，则尝试创建解决方案将失败。

HRNN-Coldstart 配方具有以下属性：
+  **名称** – `aws-hrnn-coldstart`
+  **食谱 Amazon 资源名称 (ARN)** - `arn:aws:personalize:::recipe/aws-hrnn-coldstart`
+  **算法 ARN** - `arn:aws:personalize:::algorithm/aws-hrnn-coldstart`
+  **特征转换 ARN** - `arn:aws:personalize:::feature-transformation/featurize_coldstart`
+  **食谱类型** - `USER_PERSONALIZATION`

有关更多信息，请参阅 [选择食谱](working-with-predefined-recipes.md)。

下表描述 HRNN-Coldstart 配方的超参数。*超参数* 是一个算法参数，您可以调整该参数以提高模型性能。算法超参数控制模型的执行方式。特征化超参数控制如何筛选训练中使用的数据。为超参数选择最佳值的过程称为超参数优化 (HPO)。有关更多信息，请参阅 [超级参数和 HPO](customizing-solution-config-hpo.md)。

该表还为每个超参数提供以下信息：
+ **范围**：[上界, 下界]
+ **值类型**：Integer、Continuous（浮点数）、Categorical（布尔值、列表、字符串）
+ **可调 HPO**：该参数是否可以参与 HPO？

[See the AWS documentation website for more details](http://docs.amazonaws.cn/personalize/latest/dg/native-recipe-hrnn-coldstart.html)