オンラインゲームアプリケーションを構築しているとしましょう。アプリケーションで、ユーザーは、他のプレイヤーをフォローして友達を作り、進捗状況を追跡し、対戦相手を見つけることができます。ユーザーは、別の興味対象を示して、同じような興味対象に関心のある人々を見つけることもできます。
アプリケーションの一部として、ユーザーがフォローすべき人についてのレコメンデーションを生成したいと考えることもあるでしょう。これらのレコメンデーションは、ユーザーの既存の関心や友人に基づくインテリジェントなものであるべきです。
このラボでは、Amazon Neptune を使用してユーザー接続を保存し、ユーザーに新しい接続をレコメンドする方法を学びます。グラフベースのデータベースは、このユースケースに最適です。グラフ内の既存の接続を分析して、価値が高いにもかかわらず、欠けているつながりを特定できるためです。
モジュール 1 では、環境を設定し、ラボで使用するコードをダウンロードします。
モジュールの所要時間: 20 分
このモジュールでは、このラボで構築するサンプルアプリケーションについて学習しました。また、AWS アカウントをセットアップし、AWS Cloud9 インスタンスを設定しました。
これで、ラボを開始する準備が整いました。次のモジュールでは、Amazon Neptune データベースをプロビジョニングします。