一般性问题

问:为什么要使用 Amazon Personalize?

答:经过实证证明,Amazon Personalization 可在各行各业提高关键用户参与度和收益指标。一项针对各电子商务企业的 15 亿次购物会话的市场调查中显示,11.5% 的收益增加归功于推荐。例如,Amazon.com 上 30% 的页面浏览量都是由推荐驱动的。

问:Amazon Personalize 支持哪些关键使用案例?

答:Amazon Personalize 支持以下关键使用案例:

  • 个性化推荐
  • 类似项目
  • 个性化重新排名,即重新对用户的项目列表排名
  • 个性化促销/通知

问:Amazon Personalize 有哪些常见的商业应用?

答:Amazon Personalize 可用于通过任何数字渠道实现最终用户体验个性化。示例包括,电子商务的产品推荐、出版业的新闻文章和内容推荐、媒体和社交网络、旅游网站的酒店推荐、银行的信用卡推荐以及约会网站的配对推荐。可通过网站、移动应用程序或电子邮件/消息传递来提供这些推荐和个性化体验。Amazon Personalize 还可用于在通过物理渠道进行用户互动时自定义用户体验,例如送餐公司可以在订阅计划中个性化每周用餐。

使用 Amazon Personalize

问:如何开始使用 Amazon Personalize?

答:开发人员首先创建一个账户,然后访问 Amazon Personalize 开发人员控制台,该控制台将引导他们完成一个直观的设置向导。开发人员可以选择使用 JavaScript API 和 Server-Side SDK 将实时活动流数据发送到 Amazon Personalize 或使用用户事件的历史日志引导启动服务。开发人员还可通过 Amazon S3 导入其目录(项目数据集)和用户数据。然后,仅利用一些 API 调用,开发人员可以训练一个个性化模型,让服务通过 AutoML 选择适用于其数据集的算法,或者手动从多个可用的算法选项中选择一个。一经训练,即可利用单个 API 调用部署模型,然后再供生产应用程序使用。部署完成后,开发人员可从其生产服务调用服务以获得实时推荐,Amazon Personalize 将根据需求自动进行扩展。

问:我需要向 Amazon Personalize 提供哪些数据?

答:开发人员应向 Amazon Personalize 提供以下数据:

  • 用户活动流或实践活动 – 网站/应用程序上的用户互动数据将以事件形式收集,大多通过涉及单行代码的集成发送到 Amazon Personalize。这包括点击、购买、观看、添加到购物车、点赞等关键事件。在刚开始使用服务时,开发人员还可以提供所有可用的事件/活动流数据的历史日志。
  • 目录(项目)数据 – 可以是任何类型的目录,包括书籍、视频、新闻文章或产品。这包括项 ID 以及与每项关联的元数据。这些数据是可选的。 
  • 用户数据 - 用户资料数据,包括性别、年龄等用户的人口统计数据。这些数据是可选的。

Amazon Personalize 将基于这些数据训练和部署一个模型。然后,开发人员可以一个简单的推理 API 在运行时获得个性化推荐,并根据个性化模型的类型生成最终用户的个性化体验(例如用户个性化、相关项或个性化重新排名)。

问:如何将 Amazon Personalize 推荐应用/导出到我的商业工作流或应用程序?

答:Amazon Personalize 向客户提供了两个推理 API:getRecommendations 和 getPersonalizedRanking。这些 API 会返回一个用户的推荐 itemID 列表、一个项目的类型项目列表或一个用户的重新排名的列表。该 itemID 可以是产品标识符、videoID 等。然后,客户需要通过一系列步骤(例如获取图片和描述,然后渲染显示内容)使用这些 itemID 生成最终用户体验。在某些情况下,客户可能会与 AWS、第三方电子邮件传递服务或通知服务等集成以生成最终用户体验。

问:如何在 Amazon Personalize 中衡量个性化解决方案的有效性?

答:可以这样衡量个性化解决方案的有效性:首先指定客户想要优化的商业目标,然后通过 A/B 测试衡量对此目标的影响。这些目标通常是点击量、每个用户的收益、每个会话的收益、每个会话所花费的平均时间、保留率等。Amazon Personalize 还会为受过客户数据训练的模型提供离线指标。

定价

答:Amazon Personalize 的成本是多少?

答:有关更多信息,请参阅 Amazon Personalize 定价页面

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有关 Amazon Personalize 的使用说明,请参阅开发人员指南。

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