Amazon Personalize 中的 EVENT_TYPE 和 EVENT_VALUE 是什么？

Question

我正在使用 Amazon Personalize 创建推荐引擎。我必须为它发送以下数据，

USER_ID,ITEM_ID,EVENT_TYPE,EVENT_VALUE,TIMESTAMP

我不明白 EVENT_TYPE 和 EVENT_VALUE 里面是什么。

Answer 1

简短说明

EVENT_TYPE, EVENT_VALUE 是可选的，如果您刚开始使用 AWS Personalize，您可以暂时跳过它们。

EVENT_TYPE 是存储在数据集中的交互事件类型。交互是用户与物品的交互。

EVENT_VALUE是交互事件的价值。

也许例子会让它更容易理解：

• USER_ID - YouTube 用户 ID
• ITEM_ID - YouTube 视频
• EVENT_TYPE - video_score，用户喜欢或不喜欢视频
• EVENT_VALUE - 1 表示喜欢，-1 表示不喜欢
• TIMESTAMP - 用户何时观看视频

长解释

让我们从头开始，在 AWS Personalize 中，您有 3 种不同类型的数据集：

1. 用户
2. 项目
3. 互动

数据集的内容取决于您的用例，例如，如果您想为使用视频共享平台的用户推荐视频，那么您的数据集可能包含如下所示的数据：

1. 用户：USER_ID、USER_NAME、USER_LAST_LOGIN [...] 等。
2. 项目：VIDEO_ID、VIDEO_CATEGORY、VIDEO_VIEWS [...] 等。
3. 交互：USER_ID、VIDEO_ID、EVENT_TYPE、EVENT_VALUE、TIMESTAMP

但要使其与 AWS Personalize 兼容，您应该转换属性名称以匹配 Personalize 要求：

1. 用户：USER_ID、USER_NAME、USER_LAST_LOGIN [...] 等。
2. 项目：ITEM_ID、ITEM_CATEGORY、ITEM_VIEWS [...] 等。
3. 交互：USER_ID、ITEM_ID、EVENT_TYPE、EVENT_VALUE、TIMESTAMP

如您所见，交互数据集包含以下信息：

1. 谁 (USER_ID) 与谁互动过......
2. ..什么项目（ITEM_ID）..
3. ..在什么时间（TIMESTAMP）。

您可以选择通过提供 EVENT_TYPE 和 EVENT_VALUE 向此交互数据集添加更多信息。所以例如它会是这样的：

1. 谁 (USER_ID) 与谁互动过......
2. ..什么项目（ITEM_ID）..
3. ..在哪个时间（TIMESTAMP）..
4. ..这是什么类型的交互（EVENT_TYPE）..
5. ..互动的价值是什么（EVENT_VALUE）。

在提供视频内容的服务中，EVENT_TYPE 可以是例如 video_view 和 EVENT_VALUE 将是介于 0.0 和 1.0 之间的值，这将显示用户观看了多少视频。例如，0.5 表示视频的 50%。

EVENT_TYPE 和 EVENT_VALUE 是可选的，因此您不必提供它们，但是它不影响推荐质量。 EVENT_VALUE 仅用于 Personalize 的配置（稍后会详细介绍）。

还有一种情况，你应该记住。如果您只提供 EVENT_TYPE 或 EVENT_VALUE，AWS Personalize 会给您一个错误，因为您需要这两个，或者一个都没有（这是有道理的，因为存储具有未知值或类型的事件数据是没有意义的）。

EVENT_TYPE 不必只有 video_view。它也可以有不同的值，例如，如果用户想要喜欢视频，您的应用程序将像这样保存此交互：

EVENT_TYPE = '喜欢'
EVENT_VALUE = 1

不喜欢的可能是：

EVENT_TYPE = '喜欢'
EVENT_VALUE = -1

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。

同样如上图所示，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")