Automatisiertes Machine Learning

Amazon Personalize übernimmt für Sie das Machine Learning. Sobald Sie Daten über Amazon S3 oder Echtzeit-Integrationen eingeben, kann Amazon Personalize automatisch die Daten laden und untersuchen, sodass Sie die richtigen Algorithmen auswählen, ein Modell trainieren, genaue Metriken liefern und personalisierte Empfehlungen generieren können. Wenn Ihr Datensatz mit der Zeit aufgrund neuer Metadaten und der Nutzung von Echtzeit-Benutzerereignisdaten wächst, können Ihre Modelle neu trainiert werden, um fortlaufend relevante und personalisierte Empfehlungen bereitzustellen. Weitere Informationen.

Echtzeitempfehlungen

Sorgen Sie für die Relevanz Ihrer Empfehlungen, indem Sie auf die sich ändernden Absichten Ihrer Benutzer in Echtzeit reagieren. Weitere Informationen.

Batch-Empfehlungen

Berechnen Sie Empfehlungen für eine sehr große Anzahl von Benutzern oder Artikeln in einem Durchlauf, speichern Sie sie und speisen Sie sie in Batch-orientierte Workflows wie etwa E-Mail-Systeme ein. Weitere Informationen.

Neue Benutzer- und Artikelempfehlungen

Generieren Sie – sogar für neue Benutzer – effektiv Empfehlungen und finden Sie relevante neue Artikelempfehlungen für Ihre Benutzer.

Kontextbezogene Empfehlungen

Verbessern Sie die Relevanz von Empfehlungen, indem Sie sie innerhalb eines Kontextes generieren, beispielsweise Instance-Gerätetyp, Tageszeit und mehr. Weitere Informationen.

Empfehlungen zu ähnlichen Artikeln

Verbessern Sie die Suchfunktionalität Ihres Katalogs durch Bereitstellen ähnlicher Artikel für Ihre Benutzer.

Einfache Integration in Ihre vorhandenen Tools

Amazon Personalize kann über einen einfachen Inferenz-API-Befehl problemlos in Websites, mobile Apps oder Inhaltsverwaltungs- und E-Mail-Marketingsysteme integriert werden. Mit dem Service können Sie Benutzerempfehlungen, ähnliche Artikelempfehlungen und personalisierte neue Ranglisten von Artikeln erstellen. Sie können einfach die Amazon Personalize-APIs aufrufen und der Dienst gibt Ihnen Artikelempfehlungen oder eine Auflistung mit neu eingestuften Artikeln in einem JSON-Format aus, die Sie in Ihrer Anwendung nutzen können.

GetRecommendations-API – gibt nach Angabe einer Benutzer-ID eine Auflistung relevanter Elemente zurück. Ein repräsentatives Anwendungsbeispiel wäre ein Inhaltsempfehlungs-Widget auf der Zielseite einer Video-Streaming-Website, die eine Auflistung von Videos basierend auf den vergangenen Wiedergaben des Nutzers empfiehlt. Die API kann auch verwendet werden, um eine Auflistung von ähnlichen Artikel-IDs mit einer Eingabe-Artikel-ID zurückzugeben. Ein repräsentativer Anwendungsfall besteht beispielsweise darin, ähnliche Filme zu empfehlen, wenn sich ein Benutzer auf der Detailseite eines Films befindet.

GetPersonalizedRanking-API – stuft nach Angabe einer Benutzer-ID eine Liste von Artikel-IDs neu ein und gibt eine Auflistung von Artikel-IDs aus, die neu eingestuft werden sollen. Die Eingabeliste kann aus jeder Quelle stammen, zum Beispiel aus einer redaktionell gestalteten Auflistung oder aus einer Auflistung von Artikel-IDs, die aus einer Suchanfrage resultieren. Zum Beispiel kann ein E-Commerce-Händler das Wissen über vergangenes Verhalten und vergangene Einkäufe der Kunden nutzen, um die relevantesten Suchereignisse anzuzeigen, anstatt einfach die Auflistung der Produkte zu zeigen, zu denen das Stichwort passt.

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Informationen zu den ersten Schritten

Weitere Anweisungen für die Verwendung von Amazon Personalize finden Sie im Entwicklerhandbuch.

Weitere Informationen 
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