의미 체계-유사성 레시피

실시간 개인 맞춤 - Amazon Personalize는 의미 체계 유사 레시피를 사용하여 항목 카탈로그를 자동으로 최신 상태로 유지합니다. 항목 데이터 세트에 새 항목을 추가하거나 기존 항목 메타데이터를 업데이트하면 증분 훈련을 사용할 때 약 30분 이내에 이러한 변경 사항이 권장 사항에 반영됩니다. 이렇게 하면 고객이 수동 개입이나 전체 재훈련 주기를 기다리지 않고도 카탈로그에서 사용할 수 있는 최신 항목을 항상 볼 수 있습니다. 이는 뉴스 기사, 블로그 게시물 또는 계절 제품 상품과 같이 자주 변경되는 카탈로그에 특히 유용합니다. 증분 업데이트를 활성화하려면 고객이 다음을 수행해야 합니다.

증분 업데이트를 활성화하면 업데이트가 수행될 때마다 추가 비용이 발생합니다.

권장 사항이 포함된 메타데이터 - 의미 체계 유사 레시피를 사용하면 캠페인은 추천 결과와 함께 항목 메타데이터를 자동으로 포함할 수 있습니다. 캠페인에 대한 메타데이터를 수동으로 활성화하지 않았습니다. 메타데이터를 통해 사용자 인터페이스에서 추천을 강화할 수 있습니다(예: 캐러셀에 영화 장르 추가). 자세한 내용은 권장 사항의 항목 메타데이터를 참조하세요.

itemName 필드 -가 로 itemName 설정된 문자열 필드 1개true. 이 필드에는 항목의 제목 또는 이름이 포함되어야 합니다.

텍스트 설명 필드 - 항목에 대한 설명이 포함된 textual 로 표시된 하나 이상의 문자열 필드입니다. 항목을 가장 잘 설명하고 나타내는 필드여야 합니다.

상호작용 데이터 세트 - Personalize는 상호작용 데이터 세트의 데이터를 사용하여 항목에 대한 사용자 참여를 기반으로 인기 점수를 계산할 수 있습니다. 인기도 점수를 사용하여 사용자의 인기도에 따라 유사한 항목의 순위를 매길 수 있습니다. 인기도 기반 순위를 사용하려면 상호작용 데이터세트를 제공해야 합니다. 상호작용 데이터 세트의 데이터를 사용하여 추천을 필터링할 수도 있습니다. 가져올 수 있는 상호 작용 데이터에 대한 자세한 내용은 항목 상호 작용 데이터를 참조하세요.

명칭 – aws-semantic-similarity

레시피 리소스 이름(ARN) - arn:aws:personalize:::recipe/aws-semantic-similarity

알고리즘 ARN - arn:aws:personalize:::algorithm/aws-semantic-similarity

특성 변환 ARN - arn:aws:personalize:::feature-transformation/aws-semantic-similarity

레시피 유형 - RELATED_ITEMS

범위: [하한, 상한]

값 형식: 정수, 연속(부동 소수점), 범주(부울, 목록, 문자열)