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# Scegliere una ricetta
Quando crei una soluzione personalizzata, specifichi una ricetta e configuri i parametri di allenamento. *Le ricette* sono algoritmi di Amazon Personalize preparati per casi d'uso specifici. Amazon Personalize fornisce ricette, basate su casi d'uso comuni, per modelli di formazione. Quando crei una versione della soluzione, Amazon Personalize addestra i modelli che supportano la versione della soluzione in base alla ricetta e alla configurazione di formazione.
Le ricette di Amazon Personalize utilizzano quanto segue durante la formazione:
+ Attributi predefiniti dei dati
+ Trasformazioni predefinite delle caratteristiche
+ Algoritmi predefiniti
+ Impostazioni dei parametri iniziali per gli algoritmi
Per ottimizzare il modello, puoi sovrascrivere molti di questi parametri quando crei una soluzione. Per ulteriori informazioni, consulta [Iperparametri e HPO](customizing-solution-config-hpo.md).
**Topics**
+ [Amazon Personalizza i tipi di ricette in base al caso d'uso](#use-cases)
+ [Amazon Personalizza le ricette](#recipe-categories)
+ [Visualizzazione delle ricette Amazon Personalize disponibili](#listing-recipes)
+ [Ricetta User-Personalization-v2](native-recipe-user-personalization-v2.md)
+ [Ricetta per la personalizzazione dell'utente](native-recipe-new-item-USER_PERSONALIZATION.md)
+ [Ricetta Trending-Now](native-recipe-trending-now.md)
+ [Ricetta Popularity-Count](native-recipe-popularity.md)
+ [Ricetta personalizzata-Ranking-v2](native-recipe-personalized-ranking-v2.md)
+ [Ricetta con classificazione personalizzata](native-recipe-search.md)
+ [Ricetta di somiglianza semantica](native-recipe-semantic-similarity.md)
+ [Ricetta Similar-Items](native-recipe-similar-items.md)
+ [Ricetta SIMS](native-recipe-sims.md)
+ [Next-Best-Action ricetta](native-recipe-next-best-action.md)
+ [Ricetta Item-Affinity](item-affinity-recipe.md)
+ [Item-Attribute-Affinity ricetta](item-attribute-affinity-recipe.md)
+ [Ricette HRNN precedenti](legacy-user-personalization-recipes.md)
## Amazon Personalizza i tipi di ricette in base al caso d'uso
Per scegliere la ricetta, scegli innanzitutto il caso d'uso tra i seguenti e annota il tipo di ricetta corrispondente.
+ Raccomandazione di articoli per gli utenti (ricette USER\$1PERSONALIZATION)
Per fornire consigli personalizzati ai tuoi utenti, addestra il tuo modello con una ricetta USER\$1PERSONALIZATION. I consigli personalizzati aiutano a promuovere un coinvolgimento e una conversione migliori.
+ Classificazione degli articoli per un utente (ricette PERSONALIZED\$1RANKING)
Per personalizzare l'ordine degli elenchi selezionati o dei risultati di ricerca per i tuoi utenti, addestra il tuo modello con una ricetta PERSONALIZZALIZED\$1RANKING. Le ricette PERSONALIZED\$1RANKING creano un elenco personalizzato riclassificando una raccolta di elementi di input in base al livello di interesse previsto per un determinato utente. Gli elenchi personalizzati migliorano l'esperienza del cliente e aumentano la fidelizzazione e il coinvolgimento dei clienti.
+ Consigliare articoli di tendenza o popolari (ricette POPULAR\$1ITEMS)
Per consigliare articoli di tendenza o popolari, usa una ricetta POPULAR\$1ITEMS. Potresti usare un POPULAR\$1ITEMS se i tuoi clienti apprezzano molto ciò con cui interagiscono gli altri utenti. Gli usi più comuni includono la raccomandazione di contenuti virali sui social media, articoli delle ultime notizie o video sportivi recenti.
+ Consigliare articoli simili (ricette RELATED\$1ITEMS)
Per consigliare articoli simili, come articoli acquistati spesso insieme o film che anche altri utenti hanno visto, dovresti usare una ricetta RELATED\$1ITEMS. Consigliare articoli simili può aiutare i clienti a scoprire articoli e aumentare il tasso di conversione degli utenti.
+ Consigliare la prossima azione migliore (ricette PERSONALIZED\$1ACTIONS)
Per consigliare agli utenti l'azione migliore da seguire in tempo reale, come l'iscrizione al programma fedeltà o la richiesta di una carta di credito, è consigliabile utilizzare la ricetta PERSONALIZED\$1ACTIONS. Consigliare la prossima azione migliore può aumentare la fidelizzazione dei clienti, generare maggiori entrate e migliorare l'esperienza degli utenti.
+ Ottenere segmenti di utenti (ricette USER\$1SEGMENTATION)
Per ottenere segmenti di utenti in base ai dati di input degli elementi, ad esempio gli utenti che molto probabilmente interagiranno con gli elementi con un determinato attributo, dovresti utilizzare una ricetta USER\$1SEGMENTATION. L'acquisizione di segmenti di utenti può aiutarti a creare campagne di marketing avanzate che promuovono articoli diversi per segmenti di utenti diversi in base alla probabilità che intraprendano un'azione.
## Amazon Personalizza le ricette
Amazon Personalize offre i seguenti tipi di ricette. Oltre alle differenze nel comportamento, ogni tipo di ricetta presenta diversi requisiti per la generazione di raccomandazioni, come illustrato nella seguente tabella.
| Recipe type | Ricette | "Hello, World\$1" | Requisiti API |
| --- | --- | --- | --- |
| USER\$1PERSONALIZATION | [Personalizzazione dell'utente-v2](native-recipe-user-personalization-v2.md) [Personalizzazione dell'utente](native-recipe-new-item-USER_PERSONALIZATION.md) [Ricetta HRNN (legacy)](native-recipe-hrnn.md) [Ricetta HRNN-Metadata (precedente)](native-recipe-hrnn-metadata.md) [Ricetta HRNN-Coldstart (legacy)](native-recipe-hrnn-coldstart.md) | [GetRecommendations](API_RS_GetRecommendations.md) | `userId`: campo obbligatorio `itemId`: non utilizzato `inputList`: ND |
| POPULAR\$1ITEMS | [Trending-Now](native-recipe-trending-now.md) [Popularity-Count](native-recipe-popularity.md) | [GetRecommendations](API_RS_GetRecommendations.md) | `userId`: Obbligatorio solo se si applica un filtro che lo richiede `itemId`: non utilizzato `inputList`: ND |
| PERSONALIZED-RANKING | [Classifica-personalizzata-v2](native-recipe-personalized-ranking-v2.md) [Personalized-Ranking](native-recipe-search.md) | [GetPersonalizedRanking](API_RS_GetPersonalizedRanking.md) | `userId`: campo obbligatorio `itemId`: ND `inputList`: elenco di itemId |
| RELATED\$1ITEMS | [Oggetti simili](native-recipe-similar-items.md) [SIMS](native-recipe-sims.md) [Ricetta di somiglianza semantica](native-recipe-semantic-similarity.md) | [GetRecommendations](API_RS_GetRecommendations.md) | `userId`: Obbligatorio solo se si applica un filtro che lo richiede `itemId`: campo obbligatorio `inputList`: ND |
| AZIONI\$1PERSONALIZZATE | [Prossima migliore azione](native-recipe-next-best-action.md) | [GetActionRecommendations](API_RS_GetActionRecommendations.md) | `userId`: campo obbligatorio `actionId`: non utilizzato `itemId`: non utilizzato `inputList`: ND |
| SEGMENTAZIONE DEGLI UTENTI | [Affinità tra articoli](item-affinity-recipe.md) [Articolo-Attributo-Affinità](item-attribute-affinity-recipe.md) | [CreateBatchSegmentJob](API_CreateBatchSegmentJob.md) | Per i requisiti del flusso di lavoro in batch, vedere. [Ottenere segmenti di utenti con un processo di segmentazione in batch](creating-batch-seg-job.md) |
## Visualizzazione delle ricette Amazon Personalize disponibili
Per visualizzare un elenco delle ricette disponibili:
+ Nella console Amazon Personalize, scegli un gruppo di set di dati. Nel riquadro di navigazione, scegliere **Solutions and recipes (Soluzioni e ricette)**, quindi selezionare la scheda **Recipes (Ricette)**.
+ Con AWS SDK per Python (Boto3), chiama l'API. [ListRecipes](API_ListRecipes.md)
+ Con AWS CLI, utilizzare il comando seguente.
```
aws personalize list-recipes
```
Per ottenere informazioni su una ricetta utilizzando l'SDK for Python (Boto3), chiama l'API. [DescribeRecipe](API_DescribeRecipe.md) Per ottenere informazioni su una ricetta usando il AWS CLI, usa il seguente comando.
```
aws personalize describe-recipe --recipe-arn recipe_arn
```