文档

开发人员指南

提供了对 Amazon Personalize 的概念性介绍以及各种功能的详细使用说明,并为开发人员提供了完整的 API 参考。 

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代码示例

AWS 解决方案:通过机器学习保持个性化体验

该解决方案通过端到端自动化和 Amazon Personalize 服务中资源的更新安排,简化并加速个性化工作负载的开发和部署。它提供组合 AWS 服务、代码和配置的现成解决方案。了解详情。 

演示

魔法影片机

在这个简短的互动游戏中,您正在寻找符合您个人兴趣的电影推荐。直接了解 Amazon Personalize 如何了解您的喜好,然后实时调整给您的推荐。立即演示。

通过用户细分智能定位客户

在此演示中了解如何使用针对常见业务用例的预建推荐系统来缩短产品上市时间。只需为您的应用场景选择推荐系统,Personalize 会完成使用机器学习生成推荐的繁重工作,而且您可以通过易于使用的 API 访问这些推荐。 立即演示。 

适用于视频点播库的实时个性化信息和建议演示

在此演示中,了解如何使用 Amazon Personalize 创建针对个人消费者量身定制的内容推荐。您生成的内容可以来自用户操作,包括推荐和观看活动。立即演示

使用 Amazon Personalize 和 Amazon CloudWatch Evidently 执行 A/B 测试

在本演示中,您将看到如何使用 Amazon Personalize 和 Amazon CloudWatch Evidently 执行 A/B 测试。借助此功能,您可以编排 A/B 测试,以比较不同的推荐引擎解决方案并做出明智的设计决策。立即观看

查看如何将 Amazon Personalize Recommenders 用于常见业务用例
观看演示

在此演示中,您将了解如何使用针对常见业务用例的预建推荐系统来缩短产品上市时间。您只需为您的用例选择推荐系统,Personalize 会完成使用机器学习生成推荐的繁重工作,而且您可以通过易于使用的 API 访问这些推荐。立即演示。 

视频

Deep Dive 系列

该 Amazon Personalize Deep Dive 系列将引导您逐步了解各种理解 Amazon Personalize 数据并使用该服务来为客户创造价值的方式。 

第 1 集:Amazon Personalize 简介
第 4 集:获取面向用户的 Amazon Personalize 推荐
第 2 集:使用 Amazon Personalize 分析您的数据
第 5 集:将 Amazon Personalize POC 投入生产
第 3 集:使用 Amazon Personalize 解决实际使用案例

通过机器学习释放个性化的全部潜力

观看演示

机器学习可以帮助组织大规模提供高度个性化的用户体验,从而提高客户参与度、转化率和收益。在本次网络研讨会中,我们将说明使用 Amazon Personalize 将实时个性化集成到您现有的网站、应用程序和营销传播中的价值。我们还将分享零售和媒体与娱乐行业的客户如何提高关键业务指标,例如用户参与度、点击率和使用个性化购买的产品。最后,我们将使用代码示例和有趣的交互式电影推荐演示引导您开始使用 Amazon Personalize。

其他视频

AWS Power Hour:机器学习 | 第 7 集:Amazon Personalize
使用 Amazon Personalize 为超级粉丝提供观看体验
PBS 如何推动与 Amazon Personalize 的互动
使用 Amazon Personalize 在 StockX 上打造开创性的用户体验
听听零售客户 Chewy 是如何使用 Amazon Personalize 的
如何构建 | S1E1 为应用程序添加个性化

教程

使用 Amazon Personalize 创建个性化的实时电影推荐。了解更多 »

Amazon Personalize 现在支持动态筛选,以便将业务规则快速应用到您的推荐
作者:Matthew Chwastek、Parth Pooniwala 和 Samuel Ashman,2020 年 11 月 13 日
选择正确的元数据以使用 Amazon Personalize 构建高性能推荐模型
作者:Andrew Hood 和 Ion Kleopas,2020 年 9 月 24 日
使用 A/B 测试评估 Amazon Personalize 生成的推荐的效果
作者:Luis Lopez Soria,2020 年 8 月 20 日
通过利用上下文信息提高 Amazon Personalize 推荐的相关性
作者:Luis Lopez Soria,2020 年 8 月 11 日
Amazon Personalize 现在可以为快速变化的新产品和新内容目录提高最多 50% 的推荐
作者:Hao Ding、Vaibhav Sethi 和 Yen Su,2020 年 8 月 17 日

更多文章

通过使用 Amazon Personalize 的业务规则推广特定项目来自定义您的推荐
作者:Anna Gruebler、Alex Burkleaux 和 Liam Morrison,22 年 8 月 15 日

通过 Amazon Personalize 中的智能用户细分提高您的营销投资回报
作者:Dan Foley、Debarshi Raha、Ge Liu、Haizhou Fu 和 Yifei Ma,22 年 11 月 29 日

使用 A/B 测试评估 Amazon Personalize 生成的推荐的效果
作者:Luis Lopez Soria,2020 年 8 月 20 日

选择正确的元数据以使用 Amazon Personalize 构建高性能推荐模型
作者:Andrew Hood 和 Ion Kleopas,2020 年 9 月 24 日

Amazon Personalize 现在支持动态筛选,以便将业务规则快速应用到您的推荐
作者:Matthew Chwastek、Parth Pooniwala 和 Samuel Ashman,2020 年 11 月 13 日

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