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# Ein Rezept wählen
Wenn Sie eine benutzerdefinierte Lösung erstellen, geben Sie ein Rezept an und konfigurieren die Trainingsparameter. *Rezepte* sind Amazon Personalize Personalize-Algorithmen, die für bestimmte Anwendungsfälle vorbereitet wurden. Amazon Personalize bietet Rezepte für Trainingsmodelle, die auf gängigen Anwendungsfällen basieren. Wenn Sie eine Lösungsversion für die Lösung erstellen, trainiert Amazon Personalize die Modelle, die die Lösungsversion unterstützen, basierend auf dem Rezept und der Trainingskonfiguration.
In den Rezepten von Amazon Personalize wird beim Training Folgendes verwendet:
+ Vordefinierte Attribute Ihrer Daten
+ Vordefinierte Funktionstransformationen
+ Vordefinierte Algorithmen
+ Anfängliche Parametereinstellungen für die Algorithmen
Um Ihr Modell zu optimieren, können Sie viele dieser Parameter überschreiben, wenn Sie eine Lösung erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter [Hyperparameter und HPO](customizing-solution-config-hpo.md).
**Topics**
+ [Amazon Personalize Sie Rezepttypen nach Anwendungsfall](#use-cases)
+ [Rezepte von Amazon Personalize](#recipe-categories)
+ [Verfügbare Amazon Personalize Personalize-Rezepte anzeigen](#listing-recipes)
+ [Rezept für Benutzerpersonalisierung V2](native-recipe-user-personalization-v2.md)
+ [Rezept für Benutzerpersonalisierung](native-recipe-new-item-USER_PERSONALIZATION.md)
+ [Trending-Now-Rezept](native-recipe-trending-now.md)
+ [Rezept für Popularity-Count](native-recipe-popularity.md)
+ [Personalisiertes Ranking-V2-Rezept](native-recipe-personalized-ranking-v2.md)
+ [Rezept mit personalisiertem Ranking](native-recipe-search.md)
+ [Semantisches Ähnlichkeitsrezept](native-recipe-semantic-similarity.md)
+ [Rezept für ähnliche Artikel](native-recipe-similar-items.md)
+ [SIMS-Rezept](native-recipe-sims.md)
+ [Next-Best-Action Rezept](native-recipe-next-best-action.md)
+ [Item-Affinity-Rezept](item-affinity-recipe.md)
+ [Item-Attribute-Affinity rezept](item-attribute-affinity-recipe.md)
+ [Ältere HRNN-Rezepte](legacy-user-personalization-recipes.md)
## Amazon Personalize Sie Rezepttypen nach Anwendungsfall
Um Ihr Rezept auszuwählen, wählen Sie zunächst Ihren Anwendungsfall aus den folgenden Optionen aus und notieren Sie sich den entsprechenden Rezepttyp.
+ Artikel für Benutzer empfehlen (USER\$1PERSONALIZATION-Rezepte)
Um Ihren Benutzern personalisierte Empfehlungen zu geben, trainieren Sie Ihr Modell mit einem USER\$1PERSONALIZATION-Rezept. Personalisierte Empfehlungen tragen zu einer besseren Kundenbindung und Konversionsrate bei.
+ Artikel für einen Benutzer einordnen (PERSONALIZED\$1RANKING-Rezepte)
Um die Reihenfolge der kuratierten Listen oder Suchergebnisse für Ihre Benutzer zu personalisieren, trainieren Sie Ihr Modell mit einem PERSONALIZED\$1RANKING-Rezept. Mit den Rezepten von PERSONALIZED\$1RANKING wird eine personalisierte Liste erstellt, indem eine Sammlung von Eingabeelementen auf der Grundlage des prognostizierten Interesses für einen bestimmten Benutzer neu geordnet wird. Personalisierte Listen verbessern das Kundenerlebnis und erhöhen die Kundenbindung und das Kundenengagement.
+ Empfehlen von trendigen oder beliebten Artikeln (POPULAR\$1ITEMS Rezepte)
Verwenden Sie ein Rezept von POPULAR\$1ITEMS, um trendige oder beliebte Artikel zu empfehlen. Sie können ein POPULAR\$1ITEMS verwenden, wenn Ihre Kunden Wert darauf legen, mit was andere Benutzer interagieren. Zu den häufigsten Verwendungszwecken gehören die Empfehlung viraler Inhalte in sozialen Medien, aktuelle Nachrichtenartikel oder aktuelle Sportvideos.
+ Empfehlen ähnlicher Artikel (RELATED\$1ITEMS-Rezepte)
Um ähnliche Artikel zu empfehlen, z. B. Artikel, die häufig zusammen gekauft wurden, oder Filme, die sich auch andere Nutzer angesehen haben, sollten Sie ein RELATED\$1ITEMS-Rezept verwenden. Wenn Sie ähnliche Artikel empfehlen, können Sie Ihren Kunden helfen, Artikel zu finden, und die Konversionsrate der Nutzer erhöhen.
+ Empfehlung der nächstbesten Aktion (PERSONALIZED\$1ACTIONS-Rezepte)
Um Ihren Benutzern in Echtzeit die nächstbeste Aktion zu empfehlen, z. B. die Registrierung für Ihr Treueprogramm oder die Beantragung einer Kreditkarte, sollten Sie ein Rezept für PERSONALIZED\$1ACTIONS verwenden. Wenn Sie die nächstbeste Aktion empfehlen, können Sie die Kundenbindung erhöhen, mehr Umsatz generieren und das Nutzererlebnis verbessern.
+ Benutzersegmente abrufen (USER\$1SEGMENTATION-Rezepte)
Um Benutzersegmente auf der Grundlage von Artikeleingabedaten zu erhalten, z. B. Benutzer, die höchstwahrscheinlich mit Elementen mit einem bestimmten Attribut interagieren, sollten Sie ein USER\$1SEGMENTATION-Rezept verwenden. Durch das Abrufen von Benutzersegmenten können Sie erweiterte Marketingkampagnen erstellen, mit denen verschiedene Artikel in verschiedenen Benutzersegmenten je nach der Wahrscheinlichkeit, dass sie eine Aktion ergreifen, beworben werden.
## Rezepte von Amazon Personalize
Amazon Personalize bietet die folgenden Arten von Rezepten. Neben verhaltensbedingten Unterschieden gelten für jeden Typ andere Anforderungen, um Empfehlungen zu erhalten, wie aus der folgenden Tabelle hervorgeht.
| Rezepttyp | Rezepte | API | API-Anforderungen |
| --- | --- | --- | --- |
| USER\$1PERSONALIZATION | [Benutzerpersonalisierung-v2](native-recipe-user-personalization-v2.md) [Personalisierung durch Benutzer](native-recipe-new-item-USER_PERSONALIZATION.md) [HRNN-Rezept (veraltet)](native-recipe-hrnn.md) [HRNN-Metadaten-Rezept (veraltet)](native-recipe-hrnn-metadata.md) [HRNN-Coldstart-Rezept (veraltet)](native-recipe-hrnn-coldstart.md) | [GetRecommendations](API_RS_GetRecommendations.md) | `userId`: Erforderlich `itemId`: nicht verwendet `inputList`: ENTF. |
| BELIEBTE\$1ARTIKEL | [Jetzt im Trend](native-recipe-trending-now.md) [Beliebtheit-Anzahl](native-recipe-popularity.md) | [GetRecommendations](API_RS_GetRecommendations.md) | `userId`: Nur erforderlich, wenn Sie einen Filter anwenden, der dies erfordert `itemId`: nicht verwendet `inputList`: ENTF. |
| PERSONALISIERTE RANGFOLGE | [Personalisiertes Ranking V2](native-recipe-personalized-ranking-v2.md) [Personalisierte Rangfolge](native-recipe-search.md) | [GetPersonalizedRanking](API_RS_GetPersonalizedRanking.md) | `userId`: Erforderlich `itemId`: ENTF. `inputList`: Liste von itemIds |
| RELATED\$1ITEMS | [Ähnliche Artikel](native-recipe-similar-items.md) [SIMS](native-recipe-sims.md) [Semantisches Ähnlichkeitsrezept](native-recipe-semantic-similarity.md) | [GetRecommendations](API_RS_GetRecommendations.md) | `userId`: Nur erforderlich, wenn Sie einen Filter anwenden, der dies erfordert `itemId`: Erforderlich `inputList`: ENTF. |
| PERSONALIZED\$1ACTIONS | [Nächstbeste Aktion](native-recipe-next-best-action.md) | [GetActionRecommendations](API_RS_GetActionRecommendations.md) | `userId`: Erforderlich `actionId`: nicht verwendet `itemId`: nicht verwendet `inputList`: ENTF. |
| BENUTZERSEGMENTIERUNG | [Artikel-Affinität](item-affinity-recipe.md) [Artikel-Attribut-Affinität](item-attribute-affinity-recipe.md) | [CreateBatchSegmentJob](API_CreateBatchSegmentJob.md) | Informationen zu den Anforderungen für Batch-Workflows finden Sie unter. [Benutzersegmente mit einem Batch-Segment-Job abrufen](creating-batch-seg-job.md) |
## Verfügbare Amazon Personalize Personalize-Rezepte anzeigen
Anzeigen einer Liste verfügbarer Rezepte:
+ Wählen Sie in der Amazon Personalize Personalize-Konsole eine Datensatzgruppe aus. Wählen Sie im Navigationsbereich **Solutions and recipes (Lösungen und Rezepte)** und anschließend die Registerkarte **Recipes (Rezepte)** aus.
+ Rufen Sie mit AWS SDK für Python (Boto3) dem die [ListRecipes](API_ListRecipes.md) API auf.
+ Verwenden Sie mit dem AWS CLI den folgenden Befehl.
```
aws personalize list-recipes
```
Rufen Sie die API auf, um Informationen über ein Rezept mit dem SDK for Python (Boto3) zu erhalten. [DescribeRecipe](API_DescribeRecipe.md) Verwenden Sie den folgenden Befehl AWS CLI, um Informationen über ein Rezept mit dem zu erhalten.
```
aws personalize describe-recipe --recipe-arn recipe_arn
```