고품질 추천 생성을 위해 사용자 상호 작용 데이터와 컨텍스트 데이터를 결합

Amazon Personalize는 기계 학습을 사용하여 나이, 위치 등의 사용자 정보, 브랜드, 가격 등의 항목에 대한 정보는 물론 클릭, 구매, 시청 등과 같은 과거 사용자 상호 작용(이벤트)으로부터 학습하여 각 사용자에 대해 관련성 높은 추천을 생성할 수 있습니다.

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자동 기계 학습

Amazon Personalize는 기계 학습을 담당하는 AutoML 기능이 포함되어 있습니다. Amazon S3 또는 실시간 통합 기능을 통해 데이터를 제공하면 Amazon Personalize는 자동으로 데이터를 로드하고 검사하며, 올바른 알고리즘을 선택하고, 모델을 교육하고, 정확도 메트릭을 제공하고, 개인화된 예측을 생성할 수 있습니다.

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Amazon.com에서 사용한 동일 기술 기반

Amazon Personalize에는 Amazon.com 리테일 비즈니스를 운영하는 과정에서 개발된 20년 이상의 개인화 경험과 전문 지식을 기반으로 하는 알고리즘이 포함되어 있습니다. Amazon Personalize는 사용자 개인화, 유사한 항목 및 재지정 사용 사례에 적합한 다양한 알고리즘을 제공합니다.

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성능 개선을 위한 지속적 학습

모든 사용자 상호 작용으로부터 배우고 지속적으로 비즈니스 목표를 향상시킵니다. Amazon Personalize를 통해 실시간으로 사용자 이벤트를 보내고 실시간 사용자 활동에 응답하는 추천을 생성 할 수 있습니다. 고객은 최신 사용자 이벤트, 사용자 데이터 및 항목 데이터를 바탕으로 모델을 재교육할 수도 있으므로 Amazon Personalize는 변화하는 사용자 선호도에 맞게 계속 조정될 수 있습니다.

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기존 도구와 손쉽게 통합

Amazon Personalize는 간단한 추론 API 호출을 통해 웹사이트, 모바일 앱 또는 콘텐츠 관리 및 이메일 마케팅 시스템에 쉽게 통합될 수 있습니다. 이 서비스를 사용하면 사용자 추천, 유사한 항목 추천 및 항목의 개인화 재지정 기능을 생성할 수 있습니다. Amazon Personalize API를 호출만 하면 해당 서비스가 애플리케이션에서 사용 가능한 JSON 형식으로 항목 추천이나 재지정된 항목 목록을 출력합니다.

GetRecommendations API는 userID가 제공된 관련 항목의 목록을 반환합니다. 대표적인 사용 예는 사용자의 과거 시청을 기반으로 한 동영상 목록을 제안하는 동영상 스트리밍 웹 사이트 랜딩 페이지의 콘텐츠 추천 위젯을 들 수 있습니다.

GetRecommendations API를 사용하여 주어진 입력 itemID과 유사한 itemID 목록을 반환할 수도 있습니다. 대표적인 사용 사례는 사용자가 영화의 세부 정보 페이지에 있을 때 유사한 영화를 추천하는 것입니다.

GetPersonalizedRanking API는 주어진 userID 하의 itemID 목록과 재지정 예정인 itemID 목록을 재지정합니다. 입력 목록은 편집된 큐레이션 목록 또는 검색 쿼리 결과 itemID 목록과 같은 모든 소스에서 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 전자 상거래 업체는 키워드와 직접적으로 일치하는 제품 목록을 표시하는 대신 고객의 이전 행동 및 과거 구매에 대해 알고 있는 점을 이용해 가장 관련성이 높은 결과를 표시 할 수 있습니다.

GetRecommendation 및 GetPersonalizedRanking API는 기존 이메일 및 알림 워크플로와의 통합에도 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 온라인 여행 사이트는 사용자가 앱의 항공편 검색 세션을 떠난다면 사용자에게 적절한 프로모션 제안과 함께 알림을 보낼 수 있습니다. 각 사용자에게 관련 프로모션 및 제안을 제공함으로써 전환 및 판매를 늘릴 수 있습니다.

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Amazon Personalize 사용 지침은 개발자 안내서를 참조하십시오.

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