Tag: Amazon Personalize

在本文中，将向您展示如何使用Amazon Personalize构建自动训练和推理的推荐服务。文中采用MovieLens电影评分数据作为样本数据并将数据存储在S3中，文中将利用lambda函数触发数据更新，模型训练，模型更新和模型批量推理。

本文为StockX公司Sam Bean与Nic Roberts II撰写的客座文章。援引他们的表述，“StockX是一家来自底特律的初创公司，希望以独特的竞价/出价市场革新电子商务体系。我们平台的设计灵感源自纽约证券交易所，并将运动鞋与街头潮牌服饰等商品视为高价值可交易商品。凭借运营透明化的市场交易体验，StockX将帮助消费者以真实市场价购买备受追捧的真品。”

本文为乐天玛特公司大数据分析师Sungoh Park撰写的客座文章。援引他的表述，“作为乐天有限公司下辖子公司，乐天玛特是韩国领先的零售商，销售各类日用百货、服装、玩具、电子产品及其他商品。”

如本文所述，在使用Amazon Personalize时，将上下文信息添加至推荐策略当中，是一项非常强大且易于实现的实践。使用上下文丰富推荐结果，您的用户参与度将显著增加，从而真正将推荐系统转化为提升收入的重要工具。

Amazon Personalize提供的全新aws-user-personalization recipe能够在推荐结果中引入交互量较少的新项目，并在重新训练期间通过用户反馈学习项目属性，有效地缓解了项目冷启动问题。关于使用Amazon Personalize优化用户体验的更多详细信息，请参阅Amazon Personalize文档。

赛默飞世尔（Thermo Fisher）一直努力帮助世界各地的科学家解决我们面临的一些最大挑战。借助 Amazon Personalize，我们极大地提高了我们了解客户工作的能力，并通过多种渠道为他们提供个性化体验。使用 Amazon Personalize 使我们能够专注于解决难题，而不是管理 ML 基础架构。

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时至今日，营销人员正通过各类消息力争吸引到客户的注意力，这也意味着大家必须能够在正确的时间、以正确的渠道将正确的消息传递给明确定位的正确用户。Braze为前三项难题提供解决方案，而大家也可以将Braze Connected Content与Amazon Personalize集成起来以攻克最后一个挑战，真正整理出能够反映每一位客户当前偏好、具有高度个性化的产品与内容建议。

Amazon Personalize为我们开启了新世界的大门，我们也对首次迈入ML领域感到无比激动。我们发现，将经过训练的模型纳入我们的工作流程其实非常简单易行。与使用Amazon Personalize相比，更耗费时间的反而是选择正确的KPI并捕捉必要数据，借此证明本轮试验的实际有效性。

“为您推荐”成为我们团队乃至整个StockX公司的一次巨大胜利。我们开始迅速将机器学习技术整合至企业中的各个层面。而我们获得的成功，也使得企业决策者同意在更多StockX体验场景当中集成Amazon Personalize，并不断扩大我们在机器学习领域投入的精力。可以肯定地讲，个性化如今已经成为StockX内部的头等大事。