การแก้ไขปัญหาเอนทิตีของ AWS เปิดตัวฟีเจอร์การจับคู่ขั้นสูงโดยใช้ Levenshtein, Cosine และ Soundex
วันนี้ การแก้ไขปัญหาเอนทิตีของ AWS ได้ประกาศฟีเจอร์การจับคู่แบบฟัซซีด้วยกฎขั้นสูง โดยใช้ อัลกอริทึม Levenshtein Distance, Cosine Similarity และ Soundex เพื่อช่วยให้องค์กรสามารถจับคู่ข้อมูลของผู้บริโภคจากชุดข้อมูลที่กระจัดกระจาย ชุดข้อมูลไม่สอดคล้องกัน และชุดข้อมูลมักไม่สมบูรณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ฟีเจอร์นี้เพิ่มความทนทานต่อความแตกต่างและข้อผิดพลาดในการพิมพ์ ทำให้การแก้ไขเอนทิตีมีความแม่นยำและยืดหยุ่นมากขึ้น โดยไม่จำเป็นต้องมีการเตรียมข้อมูลล่วงหน้าด้วยตนเอง การจับคู่แบบฟัซซีด้วยกฎขั้นสูงในการแก้ไขปัญหาเอนทิตีของ AWS ช่วยให้ลูกค้าปรับปรุงอัตราการจับคู่ เพิ่มประสิทธิภาพการปรับแต่งเฉพาะบุคคล และรวมความคิดเห็นของผู้บริโภคให้เป็นหนึ่งเดียว ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการกำหนดเป้าหมายข้ามช่องทาง การกำหนดเป้าหมายซ้ำ และการวัดผลที่มีประสิทธิภาพ
การจับคู่แบบฟัซซีด้วยกฎขั้นสูงของการแก้ไขปัญหาเอนทิตีของ AWS ช่วยเชื่อมช่องว่างระหว่างเทคนิคการจับคู่แบบใช้กฎแบบดั้งเดิมและการจับคู่ด้วยแมชชีนเลิร์นนิง ลูกค้าสามารถใช้อัลกอริทึมแบบฟัซซีเพื่อกำหนดเกณฑ์ความคล้ายคลึง ระยะทาง และเกณฑ์เสียงในฟิลด์ข้อความสำหรับจับคู่ระเบียน ซึ่งช่วยให้สามารถปรับแต่งการจับคู่แบบแน่นอนควบคู่กับความยืดหยุ่นของการจับคู่แบบมีความน่าจะเป็นได้ ฟีเจอร์นี้สามารถนำไปใช้ในหลายอุตสาหกรรม ได้แก่ โฆษณาและการตลาด ธุรกิจค้าปลีกและสินค้าอุปโภคบริโภค หรือบริการทางการเงิน ซึ่งการแก้ไขระเบียนผู้บริโภคมีความสำคัญต่อการยืนยันตัวตนลูกค้า การตรวจจับการฉ้อโกง หรือวัตถุประสงค์ทางการตลาด
การแก้ไขปัญหาเอนทิตีของ AWS ช่วยให้คุณจับคู่ เชื่อมโยง และปรับปรุงบันทึกของลูกค้า ผลิตภัณฑ์ ธุรกิจ หรือการดูแลสุขภาพที่เกี่ยวข้องที่จัดเก็บไว้ในแอปพลิเคชัน ช่อง และที่เก็บข้อมูลได้ง่ายขึ้น คุณสามารถเริ่มต้นใช้งานได้ในไม่กี่นาทีด้วยการใช้เวิร์กโฟลว์การจับคู่ซึ่งมีความยืดหยุ่น ปรับขนาดได้ และสามารถเชื่อมต่อกับแอปพลิเคชันที่มีอยู่ของคุณได้อย่างราบรื่น โดยไม่จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญใด ๆ ในด้านการแก้ไขปัญหาเอนทิตีหรือ ML โดยทั่วไปแล้ว การแก้ไขปัญหาเอนทิตีของ AWS มีให้บริการใน AWS Region เหล่านี้ หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม โปรดไปที่การแก้ไขปัญหาเอนทิตีของ AWS