记录物品交互事件 - Amazon Personalize
记录物品交互事件和训练模型的要求
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记录物品交互事件

物品交互事件是用户与您目录中的物品之间的交互。例如，用户购买鞋子或看电影。

在向客户展示物品建议的同时，记录实时物品交互事件。这会生成您的交互数据，并使您的数据保持最新状态。并且它会告知 Amazon Personalize 您的用户当前的兴趣，从而提高建议的相关性。

您可以使用 PutEvents API 操作记录物品交互事件。Amazon Personalize 会将事件数据附加到数据集组中的物品交互数据集。如果您记录了两个具有完全相同时间戳和相同属性的事件，则 Amazon Personalize 将只保留其中一个事件。你可以使用 Amazon SDK、Am Amazon plify Amazon Command Line Interface 或Amazon CLI() 来记录物品互动事件。

如果您使用 Apache Kafka，则可以通过 Amazon Personalize Kafka 连接器将物品交互实时流式传输到 Amazon Personalize。有关信息，请参阅 personalize-kafka-connector Github 存储库中的 Amazon Personalize Kafka 连接器。

Amazon Amplify 包括一个用于记录来自 Web 客户端应用程序的项目交互事件的 JavaScript 库和一个用于在服务器代码中记录事件的库。有关更多信息，请参阅 Amplify - 分析。

主题

记录物品交互事件和训练模型的要求

要记录物品交互事件，您需要以下项：

  • 包含一个 Item interactions 数据集的数据集组，该数据集可以为空。如果您浏览了开始使用指南，则可以使用您创建的同一数据集组和数据集。有关创建数据集组和数据集的信息，请参阅步骤 2：准备和导入数据。

  • 一个事件跟踪器。

  • 调用 PutEvents API 操作。

  • 如果您使用 Amazon Lambda 函数调用该 PutEvents 操作，则您的函数的执行角色必须具有在Resource元素*中使用通配符执行personalize:PutEvents操作的权限。

您可以从空的物品交互数据集开始，记录足够的数据后，只使用新记录的事件来训练模型。对于所有使用案例（域数据集组）和食谱（自定义数据集组），您的交互数据在训练之前必须具有以下内容：

  • 至少 1000 条来自用户与您目录中的物品进行交互的物品交互记录。这些交互可以来自批量导入，也可以来自流事件，或者两者兼而有之。

  • 至少 25 个唯一的用户 ID，每位用户至少有两次物品交互。

为获得高质量的建议，我们建议您至少有 1000 名用户的最少 5 万次物品交互，每位用户有两次或更多次物品交互。