Amazon Personalize 不同的事件类型具有不同的重要性答案

【问题标题】：Amazon Personalize different Event Types have different ImportanceAmazon Personalize 不同的事件类型具有不同的重要性
【发布时间】：2020-12-30 05:10:16
【问题描述】：

我正在使用 Amazon Personalize 开发推荐引擎，发现在交互数据集中，我们可以输入不同的EVENT_TYPE 和对应的EVENT_VALUE.

如果我用两种事件类型（如购买和点击）构建模型，我可以说我可以通过设置购买的EVENT_VALUE 来让模型训练了解购买事件比点击事件更重要（表示交互更强）在交互数据集中点击到 10 和 EVENT_VALUE 到 3，并以这种方式进行模型训练？

【问题讨论】：

标签： amazon-web-services recommendation-engine amazon-personalize

【解决方案1】：

简答

否 - Personalize 不关心 EVENT_VALUE 来计算推荐。

事件值的使用

通常，Personalize 在模型训练期间不包括事件值。它只是被忽略了。

但是您可以使用它来实现您自己的逻辑。例如，您可以在解决方案创建期间提供事件值阈值：

在解决方案训练期间，此值阈值将用于确定是否应忽略给定的交互。例如，如果事件值是观看视频的百分比进度，则阈值为 0.9 将确保比训练期间包含的交互更接近完整观看视频。

事件类型的使用

如上图所示，您可以指定事件类型本身，因此给定的解决方案将忽略所有与事件类型不匹配的交互。在某些情况下它可能会有所帮助。

事件类型也可以在几个月前添加的过滤器选项中使用。过滤掉用户已经完全观看或购买的项目可能会有所帮助，例如：

EXCLUDE itemId WHERE INTERACTIONS.event_type in ("fully_watched")

EXCLUDE itemId WHERE INTERACTIONS.event_type in ("purchased")

【讨论】：

这个答案并不完全正确。在相关事件类型的训练期间使用事件值。但是，它不被用作奖励。换句话说，较高的值并不表示交互作用的权重更强/更高。此外，如果您在创建解决方案时指定了 eventValueThreshold，则必须指定事件类型。然而，反之亦然。关于 OP 和加权事件类型，见answer to similar question。
感谢您的评论，您能否提供有关 Personalize 如何使用事件值的文档的链接？这个答案有点陈旧，它基于 Personalize 团队架构师的 AWS 支持答案（我无法再验证这一点，因为我不再有权访问该支持案例）。
最近对该主题的文档进行了一些改进。详情请见Choosing the interactions data used for training。