结合客户和上下文数据以生成高质量建议

使用机器学习,Amazon Personalize 可以将“已知”客户数据(如电子邮件地址、购买历史记录和用户交互)与“上下文”数据(如位置、当日时间、天气、电子邮件客户端信息和用户的设备类型)相关联,以便为每个客户提供高度相关和个性化的建议。 

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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。您将数据提供到 Amazon S3 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,以及运营 Amazon.com 零售业务所使用的先进专业知识。Amazon Personalize 将根据您的特定数据集自动选择最佳算法,以训练和部署自定义机器学习模型。

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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用户参与度;Amazon Personalize 自动跟踪关键业务指标的性能,并根据最近、最新的用户和项目数据重新训练模型。封闭的反馈循环使 Amazon Personalize 能够持续校准个人偏好,并提供动态的个性化体验。

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使用您自己的算法

高级开发人员可以使用 Amazon Sagemaker 和一些简单的 API 调用将其自己的算法添加到 Amazon Personalize。该服务以简单直观的方式处理数据摄取、存储、训练和推理,同时允许高级开发人员构建自己的算法/模型,以供在 Amazon Personalize 中使用。

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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。该服务提供建议、搜索和通知,因此您可以在应用程序中构建更有效的个性化功能。您只需在应用程序中调用 Amazon Personalize API,该服务就会以 JSON 格式输出建议、搜索结果和通知,您可以在应用程序中使用这些输出。

建议 API 返回一系列给定 userID 和 itemID 的相关项。 例如,视频流网站上的内容推荐小部件,它会根据用户过去观看的内容建议一系列视频。 

搜索 API 根据用户的偏好重新排列搜索结果列表。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。

促销/通知 API 返回特定 itemID 对应的促销适用的 userID 列表。例如,当用户开始搜索飞往特定目的地的航班时,在线旅行网站会触发带有定制优惠的推送通知。通过向目标受众提供相关促销和优惠,您可以帮助提高转换和销售额。

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了解如何开始使用

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

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