投稿日: Jun 8, 2020
Amazon Personalize は、Amazon.com での 20 年を超える期間にわたるレコメンダーシステム開発から得られた結晶である機械学習テクノロジーを使用しています。Amazon Personalize を使用すると、機械学習の経験がなくても、製品、動画、音楽、ebooks、広告、マーケティングメールなどのレコメンデーションをユーザー向けにパーソナライズできます。
本日、Amazon Personalize に Recommendation Filters が追加されました。これにより、ユーザーが既に購入した製品、ユーザーが既に視聴した動画、またはユーザーが既に利用した他のデジタルコンテンツのレコメンデーションを除外することにより、パーソナライズされたレコメンデーションの関連性が向上します。このようなレコメンデーションを受け取ることについて、ユーザーは不快に感じることがあり、これによってエンゲージメントが低下し、結果として収益機会が失われる可能性があります。今日では、お客様は通常、各ユーザーのためのレコメンデーションをデータベースに保存されている変換データと比較し、ユーザーが既に購入した製品のレコメンデーションを削除するカスタムコードを記述することで、これに対処しています。これは、時間がかかり、エラーが発生しやすいプロセスであるといえます。Amazon Personalize の Recommendation Filters は、カスタムコードを記述する必要を排し、ユーザーが既に購入した製品のレコメンデーションを自動的に除外します。Recommendation Filters の設定と使用は簡単です。まず、Amazon Personalize コンソールまたは API を使用して、Amazon Personalize 固有の DSL (ドメイン固有言語) でフィルターを作成します。次に、GetRecommendations または GetPersonalizedRanking の API を使用してリアルタイムのレコメンデーションをクエリするとき、または、バッチ推論ジョブを介してバッチモードでレコメンデーションを生成するときにこのフィルターを適用します。この機能の詳細はブログをご覧ください。
Amazon Personalize の Recommendation Filters は、米国東部 (バージニア北部、オハイオ)、米国西部 (オレゴン)、カナダ (中部)、欧州 (アイルランド)、およびアジアパシフィック (シドニー、東京、ムンバイ、シンガポール、ソウル) で利用できるようになりました。