投稿日: Jul 31, 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、eBook、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 のレコメンデーションフィルターの機能強化を発表します。これにより、定義した基準に基づいて推奨する項目を除外したり含めたりすることができ、ユーザーが受け取るレコメンデーションをより詳細に制御できます。たとえば、オンライン小売店の製品をレコメンドする場合、入手できないアイテムをレコメンデーションから除外できます。 あるいは、ユーザーにビデオをレコメンドする場合は、ユーザーが特定のサブスクリプションレベルにある場合にのみプレミアムコンテンツをレコメンドするように設定できます。今日では、お客様は通常、カスタムコードを記述してビジネスルールを実行することでこれに対処していますが、パーソナライズのレコメンデーションフィルターを使用することにより、時間を節約し、アーキテクチャを合理化することができるようになりました。
カスタムレコメンデーションフィルター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。
Amazon Personalize のレコメンデーションフィルターは、現在、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) でご利用いただけます。