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通过机器学习保持个性化体验

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概览

此 AWS 解决方案可帮助您为产品组合构建自定义 Amazon Personalize 体验。Amazon Personalize 可让您大规模创建自定义建议模型。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。

优势

创建 Amazon Personalize 解决方案

预先在 Amazon Personalize 中自动创建所有资源，以减少设置资源时产生的摩擦。

构建建议模型

通过声明其配置来自动定义和构建建议模型。

集成 Amazon Personalize 工作流

将围绕 Amazon Personalize 的工作流集成到您的应用程序中。

技术详情

下图显示了您可以使用该解决方案实施指南和随附的 AWS CloudFormation 模板自动部署的架构。

通过 Machine Learning 保持个性化体验 | 架构图

第 1 步
AWS CloudFormation 模板部署了一个用于存储个性化数据和配置文件的 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 存储桶。

第 2 步
将新的或更新的个性化配置上传到个性化数据存储桶时启动的 AWS Lambda 函数。

第 3 步
AWS Step Functions 工作流，用于管理 Amazon Personalize 数据集组的所有资源（包括数据集、架构、事件跟踪器、筛选条件、解决方案、活动和批量推理作业）。

第 4 步
针对每个经过训练的新解决方案版本加入适用于 Amazon Personalize 的 Amazon CloudWatch 指标，以帮助您评估模型随时间推移的性能。

第 5 步
Amazon Simple Notification Service (SNS) 主题和订阅，用于在维护工作流完成时通过电子邮件通知管理员。

第 6 步
Amazon DynamoDB 跟踪为 Amazon Personalize 配置的计划事件，以完全或部分重新训练 Amazon Personalize 解决方案、导入或重新导入数据集以及执行批量推理作业。

第 7 步
AWS Step Functions 工作流跟踪当前运行的计划事件，调用步骤函数来执行 Amazon Personalize 解决方案维护（创建新的解决方案版本、更新活动）、导入更新的数据集和执行批量推理。

第 8 步
一组维护 AWS Step Functions，用于按计划创建新的数据集导入作业；按计划执行 Amazon Personalize 解决方案全面重新培训（并更新相关活动）；按计划执行 Amazon Personalize 解决方案更新重新培训（并更新相关活动）；以及创建批量推理作业。

第 9 步
Amazon EventBridge 事件总线，在整个 AWS Step Functions 工作流过程中发布资源状态通知更新。

第 10 步
命令行界面 (CLI) 可以为 Amazon Personalize 中已有的资源导入和建立计划。

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此 AWS 解决方案的应用场景

消费者体验客户个性化个性化（包装消费品）个性化（机器学习）个性化（媒体与娱乐）个性化（零售）预测和建议

关于此部署

版本

1.4.4

发布时间

2023 年 10 月

作者

AWS

预计部署时间

5 分钟

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