自動化された機械学習

Amazon Personalize では、お客様に代わって機械学習を行います。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 によってデータのロードと検査を自動で行うことができます。それにより、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レコメンデーションの生成を行うことができます。データセットは新しいメタデータやリアルタイムのユーザーイベントデータの消費に伴って時間とともに増大していきます。それに従って、モデルを再トレーニングして、関連性がありパーソナライズされたレコメンデーションを継続的に提供できます。 詳細

リアルタイムレコメンデーション

ユーザーの意図の変化にリアルタイムで対応することにより、関連性のあるレコメンデーションを作成します。詳細

バッチレコメンデーション

たくさんのユーザーやアイテムに関連したレコメンデーションを一気に計算して保存し、E メールシステムなどのバッチ指向のワークフローで使用できるようにします。詳細

新規ユーザーや新しいアイテムのレコメンデーション

新規ユーザーに対してもレコメンデーションを効果的に生成し、ユーザーに関連性のある新しいアイテムのレコメンデーションを提供します。

コンテキストレコメンデーション

デバイスタイプや時刻などのコンテキスト内でレコメンデーションを生成することにより、レコメンデーションの関連性を向上させます。詳細

類似アイテムのレコメンデーション

ユーザーに類似アイテムを表示して、カタログの発見可能性を向上させます。

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、ユーザーレコメンデーション、類似アイテムのレコメンデーション、パーソナライズされたアイテムの再ランキングを作成できます。Amazon Personalize API を呼び出すだけで、このサービスによりアイテムのレコメンデーションや再ランキングされたアイテムのリストを出力できます。出力は、アプリケーションで使用できる JSON 形式で行われます。

GetRecommendations API – 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レコメンデーションウィジェットです。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勧めすることです。

GetPersonalizedRanking – API で、userID が指定された itemID のリストと、再ランキングされるための 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。例えば、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。また、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。

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Amazon Personalize の使用方法については、デベロッパーガイドを参照してください。

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