结合用户交互数据和上下文数据以生成高质量推荐

使用机器学习,Amazon Personalize 可以了解过去的用户交互(事件),例如点击、购买、观看等,用户的相关信息,例如年龄、位置等,以及项目信息,例如品牌、价格等,以生成与每位用户高度相关的推荐。

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自动化的机器学习

Amazon Personalize 包含可为您照管机器学习的 AutoML 功能。在您通过 Amazon S3 或实时集成提供数据后,Amazon Personalize 可以自动加载并检查数据,选择正确的算法,训练模型,提供准确度指标以及生成个性化预测。

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基于在 Amazon.com 中使用的相同技术

Amazon Personalize 包含基于二十多年个性化经验的算法,以及由运营 Amazon.com 零售业务而得的先进专业知识。Amazon Personalize 提供了一系列适合用户个性化、类型项目和重新排名使用案例的算法。

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持续学习以提高性能

从每次用户互动中学习并不断提高您的业务目标;Amazon Personalize 允许您实时发送用户事件并生成可响应实时用户活动的推荐。客户还可根据最近、最新的用户事件、用户数据和项目数据重新训练数据,使 Amazon Personalize 能持续校准以改进用户偏好。

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轻松与您的现有工具集成

Amazon Personalize 可以通过简单的推理 API 调用轻松集成到网站、移动应用或内容管理和电子邮件营销系统中。借助该服务,您即可生成用户推荐、类似项目推荐和个性化项目重新排名。您只需调用 Amazon Personalize API,该服务就会以 JSON 格式输出项目推荐或重新排名的项目列表,您可以在应用程序中使用这些输出。

GetRecommendations API 返回一系列给定 userID 的相关项。代表使用示例包括,视频流网站上登录页面的内容推荐小部件,它会根据用户过去观看的内容建议一系列视频。

GetRecommendations API 还可用于返回一系列给定输入 itemID 的类似 itemID。代表使用案例包括,当用户位于一部电影的详情页面时,向其推荐类似电影。

GetPersonalizedRanking API 会重新对给定 userID 的 itemID 列表和待重新排名的 itemID 类型排名。输入列表可来自任何源,例如编辑精选列表或来自搜索查询的 itemID 列表。例如,电子商务零售商可以根据对客户之前的行为和过去购物的了解,显示最相关的结果,而不是显示与关键字直接匹配的产品列表。

GetRecommendation 和 GetPersonalizedRanking APIs 还可用于与现有的电子邮件和通知工作流程集成。例如,如果用户放弃其在应用程序上的航班搜索会话,在线旅行网站会发送带有合适促销优惠的通知。通过向每位用户提供适当的相关促销和优惠,即可提高转换和销售额。

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了解如何入门

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

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