自動執行機器學習

Amazon Personalize 可為您處理機器學習。只要透過 Amazon S3 或即時整合提供您的資料,Amazon Personalize 即可自動載入並檢查資料,讓您能夠選擇適當的演算法、訓練模型、提供正確指標,以及產生個人化推薦。當您的資料集經過一段時間隨著新中繼資料和即時使用者事件資料的使用而成長,可以重新訓練您的模型,以持續地提供相關且個人化的推薦。 進一步了解

即時推薦

透過即時回應使用者不斷變化的意圖,提供更為相關的推薦。進一步了解

批次推薦

一次針對極大量的使用者或項目運算推薦、進行存放,然後將其提供給批次導向的工作流程,例如電子郵件系統。進一步了解

新使用者和新項目推薦

即使針對新使用者也可有效地產生推薦,並為使用者尋找相關的新項目推薦。

內容相關的推薦

藉由在內容中產生推薦以提升推薦的相關性,例如裝置類型、一天中的時間等。進一步了解

類似項目推薦

透過提供類似項目給使用者,讓使用者更容易在您的型錄中找到適合的項目。

輕鬆整合現有工具

透過簡單推論的 API 呼叫,就能輕鬆將 Amazon Personalize 整合至網站、行動應用程式,或是內容管理和電子郵件行銷系統中。該服務可讓您產生使用者推薦、類似項目推薦和個人化項目重新排名。您只需呼叫 Amazon Personalize API,此項服務即會以 JSON 格式輸出項目建議或重新排名的項目清單,供您的應用程式使用。

GetRecommendations API 會回傳包含 userID 的相關項目清單。其中一個具有代表性的例子便是影音串流網站登陸頁面的內容推薦小工具,該工具會根據使用者以往觀賞記錄推薦一系列影片。此 API 還可用於回傳包含輸入項目 ID 的類似項目 ID 清單。其中一個具有代表性的例子是,當使用者在電影的詳情頁面時推薦類似的電影。

GetPersonalizedRanking API 對包含使用者 ID 的項目 ID 清單以及要重新排名的清單進行重新排名。輸入清單可以是任何來源,例如來自編輯策劃清單,或來自搜尋查詢產生的 項目 ID 清單。例如,電子商務零售業者可以利用客戶過往行為及購買的物品顯示出相關程度最高的結果,以取代僅是符合關鍵字的商品列表。

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了解如何開始使用

如需 Amazon Personalize 的使用說明,請參閱開發人員指南。

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在主控台開始建置

現在就使用 AWS 主控台中的 Amazon Personalize,開始打造個人化功能。

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