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...