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Amazon Personalize 工作流程摘要
Amazon Personalize 工作流程如下：
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数据集组是存放 Amazon Personalize 资源的容器。您创建的数据集组的类型决定了您可以在 Amazon Personalize 工作流程的步骤 3 中创建的资源。
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使用域数据集组，您可以创建针对 VIDEO_ON_DEMAND 或 ECOMMERCE 域使用案例的推荐器。Amazon Personalize 管理这些推荐器的配置、训练和更新。如果您从域数据集组开始，则仍然可以添加自定义资源。
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使用自定义数据集组，您只能创建自定义资源。其中包括解决方案、解决方案版本和市场活动。对于这些资源，您可以更好地控制配置、更新和再训练。
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您可以将交互、物品、用户、操作和操作交互记录导入到数据集（Amazon Personalize 数据容器）。您可以批量导入记录，也可以单独导入记录。导入批量数据时，您可以使用 Amazon SageMaker Data Wrangler 从 40 多个源导入数据，并为 Amazon Personalize 准备此类数据。有关更多信息，请参阅使用 Amazon SageMaker Data Wrangler 准备和导入数据。
将数据导入 Amazon Personalize 数据集后，您可以对其进行分析，将其导出到 Amazon S3 存储桶，对其进行更新，或者通过删除数据集将其删除。有关更多信息，请参阅管理数据。
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导入数据后，创建域推荐器（适用于域数据集组）或自定义资源（适用于自定义数据集组），以根据您的数据训练模型。使用这些资源生成建议。
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使用您的推荐器或自定义市场活动来获取建议。使用自定义数据集组，您还可以获得批量建议或用户细分。
首次完成 Amazon Personalize 工作流程后，确保数据保持最新状态，并定期重新训练任何自定义解决方案。这样，您的模型能够从用户的最新活动中学习，并维持和提高建议的相关性。有关更多信息，请参阅维护建议相关性。