ユーザー対話データとコンテキストのデータを組み合わせて高品質の推奨事項を生成する

Amazon Personalize は機械学習を使用して、クリック、購入、視聴などの過去のユーザー対話 (イベント) と、年齢、場所などのユーザーに関する情報、そしてブランド、料金などのアイテムに関する情報から学習できます。各ユーザーに関連性の高い推奨事項を生成します。

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自動化された機械学習

Amazon Personalize には、ユーザーのために機械学習を使いやすくする AutoML 機能が含まれています。Amazon S3 またはリアルタイム統合を介してデータを提供すると、Amazon Personalize は自動的にデータのロードと検査、適切なアルゴリズムの選択、モデルのトレーニング、正確なメトリクスの提供、パーソナライズされた予測の生成を行うことができます。

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Amazon.com と同じテクノロジーに基づいている

Amazon Personalize には、20 年以上におよぶパーソナライゼーションの経験と、Amazon.com の小売事業の運営で培われた専門知識をベースとするアルゴリズムが含まれています。Amazon Personalize は、ユーザーのパーソナライズ、類似アイテム、および再ランキングのユースケースに適したさまざまなアルゴリズムを提供します。

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パフォーマンスを向上させるための継続的な学習

すべてのユーザーとの対話から学び、継続的にビジネス目標を改善します。Amazon Personalize を使用すると、ユーザーイベントをリアルタイムで送信し、リアルタイムのユーザーアクティビティに応じて推奨事項を生成できます。また、お客様は、最新のユーザーイベント、ユーザーデータ、およびアイテムデータについてモデルを再トレーニングすることができます。これにより、Amazon Personalize は変化するユーザーの好みに合わせて継続的に調整できます。

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既存のツールと簡単に統合

Amazon Personalize は、単純な推論 API 呼び出しを介して、ウェブサイト、モバイルアプリ、コンテンツ管理、E メールマーケティングシステムに簡単に統合できます。このサービスを使用すると、ユーザーのおすすめ、類似アイテムのおすすめ、アイテムのパーソナライズされた再ランキングを作成できます。Amazon Personalize API を呼び出すだけで、このサービスは推奨事項、または再ランキングされた商品リストをアプリケーションで使用できる JSON 形式で出力します。

GetRecommendations API は、userID を指定する関連アイテムのリストを返します。代表的なユースケースは、ユーザーの過去の視聴に基づいて動画のリストを提案するビデオストリーミングウェブサイト用ランディングページのコンテンツ推奨事項ウィジェットです。

GetRecommendations API を使用して、入力 itemID が指定されたときに類似した itemID のリストを返すこともできます。代表的なユースケースは、ユーザーが映画の詳細ページを見ているときに似たような映画をおすすめすることです。

GetPersonalizedRanking API は、指定された userID と再ランキングされる itemID のリストで、指定された itemID のリストを再ランキングします。入力リストは、任意のソースから指定できます。たとえば、選別された編集リストから、または検索クエリの結果から得られる itemID のリストから選択できます。たとえば、e コマースの小売業者は、直接キーワードに一致する商品のリストを表示するのではなく、顧客の以前の行動や過去の購入について知っている情報を利用して、最も関連性の高い結果を表示することができます。

GetRecommendation および GetPersonalizedRanking API は、既存の E メールおよび通知ワークフローとの統合にも使用できます。たとえば、オンライン旅行サイトは、アプリでフライト検索セッションが中止された場合に、正しいプロモーション割引を含む通知をユーザーに送信できます。各ユーザーに適した関連プロモーションや割引を提供することで、変換と売上を増やすことができます。

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Amazon Personalize の使用方法については、開発者ガイドを参照してください。

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