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选择食谱
当您创建自定义解决方案时，您需指定食谱并配置训练参数。食谱 是针对特定使用案例准备的 Amazon Personalize 算法。Amazon Personalize 根据常见使用案例为训练模型提供食谱。当您为解决方案创建解决方案版本时，Amazon Personalize 会根据食谱和训练配置训练支持该解决方案版本的模型。
Amazon Personalize 食谱在训练期间使用以下内容：
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数据的预定义属性
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预定义特征转换
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预定义算法
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算法的初始参数设置
为了优化模型，您可以在创建解决方案时覆盖上述多个参数。有关更多信息，请参阅 超级参数和 HPO。
主题
按使用案例划分的 Amazon Personalize 食谱类型
要选择您的食谱，请先从以下内容中选择您的使用案例，并记下其对应的食谱类型。
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向用户推荐物品（USER_PERSONALIZATION 食谱）
要向用户提供个性化建议，请使用 USER_PERSONALIZATION 食谱训练您的模型。个性化建议有助于提高参与度和转化率。
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对用户物品排名（PERSONALIZED_RANKING 食谱）
要对用户的精选列表或搜索结果顺序进行个性化处理，请使用 PERSONALIZED_RANKING 食谱训练您的模型。PERSONALIZED_RANKING 食谱根据给定用户的预测兴趣水平，对一组输入项进行重新排名，从而创建个性化列表。个性化列表可改善客户体验，提高客户忠诚度和参与度。
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推荐趋势或热门物品（POPULAR_ITEMS 食谱）
要推荐趋势或热门物品，请使用 POPULAR_ITEMS 食谱。如果您的客户高度重视与其他用户交互的内容，则您可以使用 POPULAR_ITEMS。常见用途包括推荐病毒式社交媒体内容、突发新闻文章或最近的体育视频。
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推荐类似物品（RELATED_ITEMS 食谱）
要推荐类似物品（例如，经常一起购买的物品或其他用户也看过的电影），您应该使用 RELATED_ITEMS 食谱。推荐类似物品可以帮助您的客户发现物品，还可以提高用户转化率。
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建议下一个最佳操作（PERSONALIZED_ACTIONS 配方）
要实时向用户建议下一个最佳操作，例如注册忠诚度计划或申请信用卡，您应该使用 PERSONALIZED_ACTIONS 配方。建议下一个最佳操作可以提高客户忠诚度、创造更多收入并改善用户体验。
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获取用户细分（USER_SEGMENTATION 食谱）
要根据物品输入数据获取用户细分（例如，最有可能与具有特定属性的物品进行交互的用户），您应该使用 USER_SEGMENTATION 食谱。获取用户细分可以帮助您创建高级市场活动，根据不同的用户细分采取行动的可能性，将不同的物品推广给这类用户细分。
Amazon Personalize 食谱
Amazon Personalize 提供以下类型的食谱。除了行为差异外，每种类型对获取推荐都有不同的要求，如下表所示。
| 食谱类型 | 配方 | API | API 要求 |
|---|---|---|---|
| USER_PERSONALIZATION | GetRecommendations |
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| POPULAR_ITEMS | GetRecommendations |
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| PERSONALIZED_RANKING | GetPersonalizedRanking |
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| RELATED_ITEMS | GetRecommendations |
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| PERSONALIZED_ACTIONS | GetActionRecommendations |
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| USER_SEGMENTATION | CreateBatchSegmentJob |
有关批量工作流程的要求，请参阅使用批量细分作业来获取用户细分。 |
查看可用的 Amazon Personalize 食谱
查看可用配方列表：
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在 Amazon Personalize 控制台中，选择一个数据集组。在导航窗格中，选择解决方案和配方，然后选择配方选项卡。
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使用后 适用于 Python (Boto3) 的 Amazon SDK，调用 ListRecipes API。
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对于 Amazon CLI，使用以下命令。
aws personalize list-recipes
要使用 SDK for Python (Boto3) 获取有关食谱的信息，请调用 DescribeRecipe API。要使用获取有关配方的信息 Amazon CLI，请使用以下命令。
aws personalize describe-recipe --recipe-arnrecipe_arn