个性化排名 v2 食谱 - Amazon Personalize
配方特征必需和可选数据集属性和超参数
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个性化排名 v2 食谱

个性化排名 v2 配方生成物品的个性化排名。个性化排名是根据特定用户的相关性重新排名的推荐项目列表。如果您有一系列已订购的物品（例如搜索结果、推广或精选列表），且想要为每位用户提供个性化重新排名，则此食谱非常有用。

个性化排名-v2 可以在物品交互和物品数据集中的多达 500 万个物品上进行训练。而且它以更低的延迟生成更准确的排名Personalized-Ranking。

使用 personalized-ranking-v2 时，您可以在 API 操作中指定要排名的项目。GetPersonalizedRanking如果您指定没有互动数据的商品，Amazon Personalize 将在 GetPersonalizedRanking API 响应中退回这些没有推荐分数的商品。

此方法使用基于转换器的架构来训练一个模型，该模型可以学习上下文并跟踪数据中的关系和模式。变形金刚是一种神经网络架构，可将输入序列转换或更改为输出序列。对于 Amazon Personalize，输入序列是用户在您的数据中的商品互动历史记录。输出顺序是他们的个性化推荐。有关变形金刚的更多信息，请参阅人工智能中的变形金刚是什么？ 在 Amazon 云计算概念中心中。

personalized-ranking-v2 使用的定价模式与其他食谱不同。有关定价的更多信息，请参阅 Amazon Personalize 定价。

配方特征

personalized-ranking-v2 在对商品进行排名时使用以下 Amazon Personalize 食谱功能

  • 实时个性化 — 通过实时个性化设置，Amazon Personalize 可以根据用户不断变化的兴趣更新和调整商品推荐。有关更多信息，请参阅 实时个性化。

  • 带有推荐的元数据 — 使用个性化排名-v2 配方，如果您的商品数据集至少包含一列元数据，则广告系列可以自动选择在推荐结果中包含商品元数据。您没有手动为广告活动启用元数据。您可以使用元数据来丰富用户界面中的建议，例如将电影的类型添加到轮播中。有关更多信息，请参阅 推荐中的商品元数据。

必需和可选数据集

要使用 Personalized-ranking-v2，您必须创建物品交互数据集并导入至少 1000 个物品互动。Amazon Personalize 主要根据商品互动数据生成排名。个性化排名-v2 可以在物品交互和物品数据集中训练多达 500 万个物品。

借助 personalized-ranking-v2，Amazon Personalize 可以使用包含以下内容的商品互动数据：

  • 事件类型和事件值数据 — Amazon Personalize 使用事件类型数据（例如点击或观看事件类型），通过用户行为中的任何模式来识别用户的意图和兴趣。此外，您还可以在训练前使用事件类型和事件值数据筛选记录。有关更多信息，请参阅 事件类型和事件值数据。

    注意

    使用 personalized-ranking-v2，您的训练费用将基于您的互动数据，然后再按事件类型或值进行筛选。有关定价的更多信息，请参阅 Amazon Personalize 定价。

  • 情境元数据-情境元数据是您在事件发生时在用户环境中收集的互动数据，例如他们的位置或设备类型。有关更多信息，请参阅 上下文元数据。

以下数据集是可选的，可以改进建议：

  • 用户数据集 — Amazon Personalize 可以使用您的用户数据集中的数据来更好地了解您的用户及其兴趣。您也可以使用用户数据集中的数据来筛选推荐。有关您可以导入的用户数据的信息，请参阅用户数据集。

  • 商品数据集 — Amazon Personalize 可以使用您的商品数据集中的数据来识别其行为中的联系和模式。这有助于 Amazon Personalize 了解您的用户及其兴趣。您也可以使用 Items 数据集中的数据来筛选推荐。有关您可以导入的物品数据的信息，请参阅物品数据集。

属性和超参数

个性化排名 v2 配方具有以下特性：

  • 名称 – aws-personalized-ranking-v2

  • 食谱 Amazon 资源名称 (ARN) - arn:aws:personalize:::recipe/aws-personalized-ranking-v2

  • 算法 ARN - arn:aws:personalize:::algorithm/aws-personalized-ranking-v2

有关更多信息，请参阅 选择食谱。

下表描述了 personalized-ranking-v2 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。为超参数选择最佳值的过程称为超参数优化 (HPO)。在 personalized-ranking-v2 中，如果你开启自动训练，Amazon Personalize 会每 90 天自动执行 HPO。如果没有自动训练，就不会发生 HPO。

该表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）

名称 描述
算法超参数
apply_recency_bias

确定模型是否应为项目交互数据集中最新的项目交互数据赋予更多权重。最新的互动数据可能包括互动事件底层模式的突然变化。

要训练一个使最近事件具有更高权重的模型，请将 apply_recency_bias 设置为 true。要训练一个使所有过往交互占相同权重的模型，请将 apply_recency_bias 设置为 false。

默认值：true

范围：true 或 false

值类型：布尔值

HPO 可调：否