Amazon个性化不同的事件类型具有不同的重要性

Question

我正在使用亚马逊Personalize开发一个推荐引擎，并发现在交互数据集中，我们可以输入不同的EVENT_TYPE和相应的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在交互数据集中将购买的EVENT_VALUE设置为10，点击的EVENT_VALUE设置为3来使模型训练理解购买事件比点击事件更重要(表示更强的交互性)，并以这种方式执行模型训练吗？

Answer 1

简短的回答

No - Personalize不关心用于计算推荐的EVENT_VALUE。

事件值的使用

一般来说，个性化不包括模型训练期间的事件值。它被简单地忽略了。

但是，您可以使用它来实现您自己的逻辑。例如，您可以在创建解决方案时提供事件值阈值：

​

该值阈值将用于确定在解决方案训练期间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将确保在训练期间包括的交互几乎完全观看了视频。

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Filters选项中使用，该选项是几个月前添加的。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")