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# Personalized-Ranking 食谱
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**重要**  
我们建议使用 [Personalized-Ranking-v2](native-recipe-personalized-ranking-v2.md) 配方。它可以通过更快的训练考虑多达 500 万个物品，并以更低的延迟生成更准确的排名。

Personalized-Ranking 食谱可生成物品的个性化排名。*个性化排名* 是为特定用户重新排名的推荐物品的列表。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。例如，通过 Personalized-Ranking，Amazon Personalize 可以对您通过 [OpenSearch](personalize-opensearch.md) 生成的搜索结果重新排名。

为了训练模型，Personalized-Ranking 配方使用物品交互数据集中的数据，以及（如果您创建了这些数据集）数据集组中的物品数据集和用户数据集（这些数据集是可选项）。使用 Personalized-Ranking，您的物品数据集可以包含[非结构化文本元数据](items-datasets.md#text-data)，物品交互数据集可以包含[上下文元数据](interactions-datasets.md#interactions-contextual-metadata)。要获取个性化排名，请使用 [GetPersonalizedRanking](API_RS_GetPersonalizedRanking.md) API。

 创建解决方案版本后，确保您的解决方案版本和数据为最新状态。使用 Personalized-Ranking 时，您必须手动创建新的解决方案版本（重新训练模型），以便 Amazon Personalize 将新用户纳入用户细分，并更新模型以反映用户的最新行为。然后，您必须使用解决方案版本更新所有市场活动。有关更多信息，请参阅 [维护建议相关性](maintaining-relevance.md)。

**注意**  
 如果您提供的物品没有用于排名的交互数据，则 Amazon Personalize 将在 GetPersonalizedRanking API 响应中返回这些没有建议分数的物品。

该配方具有以下属性：
+  **名称** – `aws-personalized-ranking`
+  **食谱 Amazon 资源名称 (ARN)** - `arn:aws:personalize:::recipe/aws-personalized-ranking`
+  **算法 ARN** - `arn:aws:personalize:::algorithm/aws-personalized-ranking`
+  **特征转换 ARN** - `arn:aws:personalize:::feature-transformation/JSON-percentile-filtering`
+  **食谱类型** - `PERSONALIZED_RANKING`

## 超参数
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下表描述了个性化排名配方的超参数。*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超级参数优化 (HPO)？

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

## Personalized-Ranking 示例笔记本
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 有关展示如何使用 Personalized-Ranking 食谱的示例 Jupyter 笔记本，请参阅 [Personalize Ranking 示例](https://github.com/aws-samples/amazon-personalize-samples/blob/master/next_steps/core_use_cases/personalized_ranking/personalize_ranking_example.ipynb)。