类似物品食谱 - Amazon Personalize
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类似物品食谱

类似物品 (aws-similar-items) 为与您指定的项目相似的商品生成推荐。使用类似商品帮助买家根据之前的行为和商品元数据发现您目录中的新商品。推荐类似的项目可以提高应用程序的用户参与度、点击率和转化率。

Simalar-Items 根据交互数据和您提供的任何项目元数据来计算相似度。它考虑了项目在 Interactive 数据集的用户历史记录中同时出现的情况,以及任何项目元数据的相似性。例如,对于类似商品,Amazon Personalize 可以推荐买家经常与相似款式一起购买的商品(分类元数据),或者不同用户也观看了具有类似描述的电影(非结构化文本元数据)。

对于类似商品,您可以在GetRecommendations操作(或Amazon Personalize 控制台),Amazon Personalize 会返回类似商品的列表。或者,您可以使用批量工作流程为库存中的所有商品获取相似的商品(请参阅获取批量推荐和用户细分)。

要使用类似项目,您必须创建至少包含 1000 个唯一历史和事件交互(合并)的互动数据集。要获得更准确的预测,我们建议您同时创建 Items 数据集并导入有关目录中项目的元数据。你可以获得与寒冷物品(交互次数少于五次的物品)相似的物品的推荐。如果Amazon Personalize 您在推荐请求或批量输入文件中指定的项目 ID,该配方将返回热门项目作为推荐。

创建解决方案版本后,请确保您的解决方案版本和数据保持最新。使用 Simalar-Items,您必须手动创建新的解决方案版本(重新训练模型)以反映对目录的更新,并使用用户的最新行为更新模型。有关更多信息,请参阅 保持推荐相关性

属性和超参数

“相似项目” 配方具有以下属性:

  • 名称aws-similar-items

  • 配方 Amazon 资源名称 (ARN)arn:aws:personalize:::recipe/aws-similar-items

  • 算法 ARNarn:aws:personalize:::algorithm/aws-similar-items

有关更多信息,请参阅 第 1 步:选择配方

下表描述 “相似项目” 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)。有关更多信息,请参阅 超级参数和 HPO

该表还为每个超参数提供以下信息:

  • 范围:[上界, 下界]

  • 值类型:Integorical、Categorical(布尔值、列表、Categorical(布尔值、列表、

  • 可调 HPO:该参数是否可以参与 HPO?

名称 描述
算法超参数
item_id_hidden_dimension

Amazon Personalize 根据交互数据对商品编码嵌入建模时使用的隐藏变量的数量。隐藏变量 重新创建用户的购买历史记录和项目统计数据来生成排名分数。使用item_id_hidden_dimension,则必须使用 HPO 并提供最小和最大范围值。Amazon Personalize 使用 HPO 在您指定的范围内查找最佳值。当您具有较大的 Interactions 数据集时,请指定更大的最大值。使用较大的最大值需要更多的处理时间。

要使用 HPO,请将performHPOtrue当你打电话给CreateSolutionoperation.

默认值:100

Range (范围):[30, 200]

值类型:整数

HPO 可调:是

item_metadata_hidden_dimension

Amazon Personal 用于项目元数据建模的隐藏变量的数量。使用item_metadata_hidden_dimension,则必须使用 HPO 并提供最小和最大范围值。Amazon Personalize 使用 HPO 在您指定的范围内查找最佳值。当您具有较大的 Interactions 数据集时,请指定更大的最大值。使用较大的最大值需要更多的处理时间。

要使用 HPO,请将performHPOtrue当你打电话给CreateSolutionoperation.

默认值:100

Range (范围):[30, 200]

值类型:整数

HPO 可调:是