AWS个性化-推荐再培训问题

Question

我是一个拥有AWS个性化服务的新用户。所以，下面我只想问几个有关再培训的问题。

• 目前，我主要研究电子商务数据集组，并使用电子商务用例推荐器.如果我用这个；它不能创造一个运动，对吗？
• 如果我理解正确的话，这个模型就不需要再训练了，对吧？(如果我在上面使用推荐)，因为我在许多文档中阅读，当我们只使用自定义资源并创建一个活动时，它只有一个再培训过程，对吗？
• 因此，当我增加新的事件数据时，推荐者将直接将新数据应用于建议，对吗？如果是的话，这意味着我们不需要专注于电子商务用例的再培训过程，对吗？遵循这个文档

这都是我的问题。

Answer 1

目前，我主要研究电子商务数据集组，并使用电子商务用例推荐器.如果我用这个；它不能创造一个运动，对吗？

域数据集组的推荐程序自动为您管理推理终结点。因此，创建一个运动的步骤是不必要的。该服务处理此问题。

如果我理解正确的话，这个模型就不需要再训练了，对吧？(如果我在上面使用推荐)，因为我在许多文档中阅读，当我们只使用自定义资源并创建一个活动时，它只有一个再培训过程，对吗？

对，是这样。培训和再培训由域名推荐人服务管理。

因此，当我增加新的事件数据时，推荐者将直接将新数据应用于建议，对吗？如果是的话，这意味着我们不需要专注于电子商务用例的再培训过程，对吗？

您可以以两种方式发送新的事件数据。首先，事件跟踪器可以用于在新事件中递增地流。在这种情况下，个性化将使用新的事件来调整建议在几乎实时的时候，以符合用户的不断发展的意图(再培训是不必要的)。个性化还将这些新事件持久化到增量交互数据集中，因此它们将包含在下一次再培训中。

另一种可以发送新事件数据的方法是大量导入交互数据集。由于批量导入取代了以前的大容量导入，所以您的大容量文件需要包含您想要培训的所有交互历史，而不仅仅是新的交互。交互数据集的大量导入包含在下一次再培训中。