AWS 的推薦演算法服務:Amazon Personalize

AWS 把推薦演算法包成服務拿來來賣,叫做 Amazon Personalize:「Amazon Personalize – Real-Time Personalization and Recommendation for Everyone」。

把後面的演算法隱藏起來,只要給使用者的評價資料就可以了,像是文章裡的範例:

userId,movieId,rating,timestamp
1,2,3.5,1112486027
1,29,3.5,1112484676
1,32,3.5,1112484819
1,47,3.5,1112484727
1,50,3.5,1112484580

可以看出來這個使用者對 2,29,32,47,50 這些 movieId 在不同的時間點都給了 3.5 分的評分。

然後經過一連串的 API 操作 (有些參數可以調整,但主要是叫 AWS 運算,並且建立 real-time 的服務),就可以看到推薦哪些其他的 item 了:

$ aws personalize-rec get-recommendations --campaign-arn $CAMPAIGN_ARN --user-id $USER_ID --query "itemList[*].itemId"
["1210", "260", "2571", "110", "296", "1193", ...]

而從 Pricing 的頁面可以看到支援 real-time data 與 batch data:

DATA INGESTION
You are charged per GB of data uploaded to Amazon Personalize. This includes real-time data streamed to Amazon Personalize and batch data uploaded via Amazon S3.

這其實是很多網站都很需要的功能...

One thought on “AWS 的推薦演算法服務:Amazon Personalize”

  1. 你好, 我非技術專長,想請教一下,AWS的Personalize,需要的資料長甚麼樣子?
    會與Azure或GCP打造的推薦系統有何差異?

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *