結合互動資料與情境資訊,產生高水準的建議

透過機器學習,Amazon Personalize 可以從過去的使用者互動 (事件) 中學習,如點擊、購買、觀賞等;有關使用者的資訊,如年齡、位置等;以及有關項目的資訊,如品牌,價格等,從而為每個使用者產生高度相關的建議。

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自動 Machine Learning

Amazon Personalize 具備 AutoML 能力,可為您執行 Machine Learning。只要透過 Amazon S3 或即時整合提供您的資料,Amazon Personalize 即會自動載入並檢查資料、選擇適當的演算方法、模式訓練、提供正確指標、同時提出個人化的預測。

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基於 Amazon.com 的相同技術

Amazon Personalize 的演算法乃是奠基於 Amazon.com 經營零售業務所累積 20 年以上的個人化經驗和強大專業知識。Amazon Personalize 提供了一系列適合使用者個人化、類似項目和重新排名使用案例的演算法。

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持續學習改善成果

從每次使用者互動中學習,不斷改進您的業務目標;Amazon Personalize 讓您能即時傳送使用者事件,並產生回應即時使用者活動的建議。客戶還可在最近、最新的使用者事件、使用者資料和項目資料上重新訓練模型,讓 Amazon Personalize 能夠持續校準,不斷進化使用者偏好。

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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建議、類似項目建議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紀錄推薦一系列影片。

GetRecommendations 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。

GetRecommendation 和 GetPersonalizedRanking API 也可用於與現有電子郵件和通知工作流程整合。例如,如果線上旅遊網站放棄其應用程式上的航班工作階段,則可以向使用者傳送包含適當促銷優惠的通知。透過提供適合每個使用者的相關促銷和優惠,可以增加轉化和銷售。

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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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