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# Choisir une recette
Lorsque vous créez une solution personnalisée, vous spécifiez une recette et configurez les paramètres d'entraînement. Les *Recipes* sont des algorithmes Amazon Personalize conçus pour des cas d'utilisation spécifiques. Amazon Personalize propose des recettes, basées sur des cas d'utilisation courants, pour les modèles de formation. Lorsque vous créez une version de solution pour la solution, Amazon Personalize entraîne les modèles qui soutiennent la version de la solution en fonction de la recette et de la configuration de formation.
Les recettes Amazon Personalize utilisent les éléments suivants pendant la formation :
+ Attributs prédéfinis de vos données
+ Transformations de fonction prédéfinies
+ Algorithmes prédéfinis
+ Réglage des paramètres initiaux des algorithmes
Pour optimiser votre modèle, vous pouvez remplacer bon nombre de ces paramètres lorsque vous créez une solution. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Hyperparamètres et HPO](customizing-solution-config-hpo.md).
**Topics**
+ [Amazon Personalize les types de recettes par cas d'utilisation](#use-cases)
+ [Amazon Personalize : recettes](#recipe-categories)
+ [Afficher les recettes Amazon Personalize disponibles](#listing-recipes)
+ [Recette de personnalisation par l'utilisateur V2](native-recipe-user-personalization-v2.md)
+ [Recette de personnalisation par l'utilisateur](native-recipe-new-item-USER_PERSONALIZATION.md)
+ [Recette Trending-Now](native-recipe-trending-now.md)
+ [Recette Popularity-Count](native-recipe-popularity.md)
+ [Recette de classement V2 personnalisée](native-recipe-personalized-ranking-v2.md)
+ [Recette de classement personnalisé](native-recipe-search.md)
+ [Recette de similarité sémantique](native-recipe-semantic-similarity.md)
+ [Recette d'articles similaires](native-recipe-similar-items.md)
+ [Recette SIMS](native-recipe-sims.md)
+ [Next-Best-Action recette](native-recipe-next-best-action.md)
+ [Recette Item-Affinity](item-affinity-recipe.md)
+ [Item-Attribute-Affinity recette](item-attribute-affinity-recipe.md)
+ [Recettes HRNN traditionnelles](legacy-user-personalization-recipes.md)
## Amazon Personalize les types de recettes par cas d'utilisation
Pour choisir votre recette, choisissez d'abord votre cas d'utilisation parmi les suivants et notez le type de recette correspondant.
+ Recommander des articles aux utilisateurs (recettes USER\$1PERSONALIZATION)
Pour fournir des recommandations personnalisées à vos utilisateurs, entraînez votre modèle à l'aide d'une recette USER\$1PERSONALIZATION. Les recommandations personnalisées contribuent à améliorer l'engagement et la conversion.
+ Classement des objets pour un utilisateur (recettes PERSONALIZED\$1RANKING)
Pour personnaliser l'ordre des listes sélectionnées ou des résultats de recherche pour vos utilisateurs, entraînez votre modèle à l'aide d'une recette PERSONALIZED\$1RANKING. Les recettes PERSONALIZED\$1RANKING créent une liste personnalisée en reclassant une collection d'éléments d'entrée en fonction du niveau d'intérêt prévu pour un utilisateur donné. Les listes personnalisées améliorent l'expérience client et renforcent la fidélité et l'engagement des clients.
+ Recommandation d'articles tendance ou populaires (recettes POPULAR\$1ITEMS)
Pour recommander des articles tendance ou populaires, utilisez une recette POPULAR\$1ITEMS. Vous pouvez utiliser un POPULAR\$1ITEMS si vos clients attachent une grande importance à ce avec quoi les autres utilisateurs interagissent. Les utilisations courantes incluent la recommandation de contenu viral sur les réseaux sociaux, d'articles de dernière minute ou de vidéos sportives récentes.
+ Recommander des articles similaires (recettes RELATED\$1ITEMS)
Pour recommander des articles similaires, tels que des articles fréquemment achetés ensemble ou des films que d'autres utilisateurs ont également regardés, vous devez utiliser une recette RELATED\$1ITEMS. La recommandation d'articles similaires peut aider vos clients à découvrir des articles et à augmenter le taux de conversion des utilisateurs.
+ Recommander la meilleure action suivante (recettes PERSONALIZED\$1ACTIONS)
Pour recommander la prochaine meilleure action à vos utilisateurs en temps réel, comme l'inscription à votre programme de fidélité ou la demande d'une carte de crédit, vous devez utiliser une recette PERSONALIZED\$1ACTIONS. En recommandant la meilleure action suivante, vous pouvez fidéliser vos clients, générer plus de revenus et améliorer l'expérience de vos utilisateurs.
+ Obtenir des segments d'utilisateurs (recettes USER\$1SEGMENTATION)
Pour obtenir des segments d'utilisateurs basés sur les données d'entrée des articles, tels que les utilisateurs susceptibles d'interagir avec des éléments dotés d'un certain attribut, vous devez utiliser une recette USER\$1SEGMENTATION. L'obtention de segments d'utilisateurs peut vous aider à créer des campagnes marketing avancées qui font la promotion de différents articles auprès de différents segments d'utilisateurs en fonction de la probabilité qu'ils entreprennent une action.
## Amazon Personalize : recettes
Amazon Personalize propose les types de recettes suivants. Outre les différences comportementales, chaque type a des exigences spécifiques pour obtenir des recommandations, comme illustré dans le tableau suivant.
| Type de formule | Recettes | API | Exigences relatives à l'API |
| --- | --- | --- | --- |
| USER\$1PERSONALIZATION | [Personnalisation de l'utilisateur-v2](native-recipe-user-personalization-v2.md) [Personnalisation par l'utilisateur](native-recipe-new-item-USER_PERSONALIZATION.md) [Recette HRNN (ancienne)](native-recipe-hrnn.md) [Recette de métadonnées HRNN (ancienne)](native-recipe-hrnn-metadata.md) [Recette HRNN-ColdStart (ancienne)](native-recipe-hrnn-coldstart.md) | [GetRecommendations](API_RS_GetRecommendations.md) | `userId` : Obligatoire `itemId` : Non utilisé `inputList` : ND |
| ARTICLES POPULAIRES | [Tendance actuelle](native-recipe-trending-now.md) [Comptage de popularité](native-recipe-popularity.md) | [GetRecommendations](API_RS_GetRecommendations.md) | `userId`: obligatoire uniquement si vous appliquez un filtre qui l'exige `itemId` : Non utilisé `inputList` : ND |
| PERSONALIZED-RANKING | [Ranking-V2 personnalisé](native-recipe-personalized-ranking-v2.md) [Personalized-Ranking](native-recipe-search.md) | [GetPersonalizedRanking](API_RS_GetPersonalizedRanking.md) | `userId` : Obligatoire `itemId` : ND `inputList` : Liste d’ID d’éléments |
| RELATED\$1ITEMS | [Objets similaires](native-recipe-similar-items.md) [SIMS](native-recipe-sims.md) [Recette de similarité sémantique](native-recipe-semantic-similarity.md) | [GetRecommendations](API_RS_GetRecommendations.md) | `userId`: obligatoire uniquement si vous appliquez un filtre qui l'exige `itemId` : Obligatoire `inputList` : ND |
| ACTIONS\$1PERSONNALISÉES | [Meilleure action suivante](native-recipe-next-best-action.md) | [GetActionRecommendations](API_RS_GetActionRecommendations.md) | `userId` : Obligatoire `actionId` : Non utilisé `itemId` : Non utilisé `inputList` : ND |
| SEGMENTATION DES UTILISATEURS | [Affinité entre les objets](item-affinity-recipe.md) [Affinité entre les attributs et les objets](item-attribute-affinity-recipe.md) | [CreateBatchSegmentJob](API_CreateBatchSegmentJob.md) | Pour les exigences relatives au flux de travail par lots, voir[Obtenir des segments d'utilisateurs à l'aide d'une tâche de segmentation par lots](creating-batch-seg-job.md). |
## Afficher les recettes Amazon Personalize disponibles
Pour afficher la liste des recettes disponibles :
+ Dans la console Amazon Personalize, choisissez un groupe de jeux de données. Dans le volet de navigation, choisissez **Solutions and recipes (Solutions et recettes)**, puis choisissez l'onglet **Recipes (Recettes)**.
+ Avec le AWS SDK pour Python (Boto3), appelez l'[ListRecipes](API_ListRecipes.md)API.
+ À l'aide du AWS CLI, utilisez la commande suivante.
```
aws personalize list-recipes
```
Pour obtenir des informations sur une recette utilisant le SDK pour Python (Boto3), appelez l'API. [DescribeRecipe](API_DescribeRecipe.md) Pour obtenir des informations sur une recette à l'aide de AWS CLI, utilisez la commande suivante.
```
aws personalize describe-recipe --recipe-arn recipe_arn
```