基于 Amazon Personalize 实现电影个性化推荐

利用 Amazon Personalize 全托管的个性化推荐服务,基于 MovieLens 公开数据集,快速搭建电影个性化推荐系统。

管理 AWS 资源

登录控制台

观看视频开始学习:


a. 点击此处下载资源包,检查资源包包含的内容:

  • Lambda 代码:lambda_function.zip
  • 数据集:ratings.csv
  • S3 存储桶策略文件:s3-bucket-policy.txt
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b. 浏览器打开 Amazon AWS 官网 ,进入控制台

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c. 右上角选择区域 “新加坡”

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d. 搜索 s3 进入控制台

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e. 点击创建存储桶,选择区域 “新加坡”,选择默认配置,点击完成

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f. 进入存储桶,点击上传按钮,上传 Lambda 代码:lambda_function.zip 和数据集:ratings.csv 两个文件

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g. 点击权限->存储桶策略,将另一个 s3-bucket-policy.txt 文件内容拷贝到文本框内,并将存储桶名称替换

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a. 点击控制台登录 Amazon Personalize

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b. 点击 “create dataset group”,创建数据集组,输入组名称

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c. 创建 dataset 数据集

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d. 选择创建新 schema,schema 定义保持默认内容

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e. 创建数据导入任务,选择 create a new role

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f. 填写创建的 s3 存储桶名称

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g. 将 ratings.csv 在 s3 的路径复制到 data location 中,点击 “完成”

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h. 数据导入中

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i. 数据导入后,点击 “Create Solutions” 的 “Start”,开始训练模型

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j. 输入 solution 名称,选择算法 aws-hrnn,点击 “Next” 后完成

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k. 训练完成后,点击 view campaigns,查看模型托管的资源标识

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l. 复制 campagin arn

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m. 通过控制台测试,输入 User ID,点击 “Get Recommendations”,得到该用户的电影推荐列表

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a. 登录 Lambda 控制台,创建函数,选择 Python 3.6 运行时

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b. 导入函数代码选择从 s3 上传文件

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c. 复制 lambda_function.zip 在 s3 路径

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d. 更换 campaginARN 为您新创建的 arn

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e. 点击在 IAM 控制台查看角色

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f. 点击 “附加策略”

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g. 添加 Personalize 执行权限

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h. 点击右上角 “测试”

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i. 创建测试事件

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j. 点击测试,查看 API 返回结果

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通过本视频您将学习到如何利用 Amazon Personalize 快速搭建一个个性化推荐服务,而不需要具备太多的机器学习经验。同时通过 Lambda 以 API 方式调用 Amazon Personalize 的推荐结果。

现在您已经掌握了如何去使用 Amazon Personalize 快速搭建一个个性化推荐系统,您可以进一步探索选择其他的预置算法来进行不同场景的推荐服务,如寻找商品中最接近的两个商品等;此外,Amazon Personalize 也支持获取用户行为数据来进行实时个性化推荐,更多信息请参见后续内容。