Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
# In che modo i nuovi dati influenzano le raccomandazioni in tempo reale
Dopo aver creato un programma di raccomandazione o una versione della soluzione personalizzata, il modo in cui i nuovi dati influiscono sui consigli in tempo reale dipende dal tipo di dati, dal metodo di importazione e dal caso d'uso del dominio o dalla ricetta personalizzata utilizzata. Le sezioni seguenti spiegano come i nuovi dati influiscono sui consigli in tempo reale prima del prossimo allenamento.
La formazione può consistere nella formazione automatica settimanale di un consulente o nella creazione automatica o manuale della versione della soluzione. Per la formazione manuale con Personalizzazione utente, omettila `trainingMode` per utilizzare la modalità di formazione predefinita. `FULL`
**Topics**
+ [Nuove interazioni](#new-interactions)
+ [Nuovi articoli](#new-items)
+ [Nuovi utenti](#new-users)
+ [Nuove operazioni](#new-actions)
## Nuove interazioni
Le nuove interazioni sono interazioni tra oggetti o azioni importate dopo l'ultimo addestramento. Sia per i dati in tempo reale che per quelli di massa, se le interazioni coinvolgono un nuovo elemento o un'azione, Amazon Personalize potrebbe prenderla in considerazione per consigli senza formazione se la tua ricetta o il tuo caso d'uso prevede l'esplorazione. Per ulteriori informazioni, consulta [Nuovi articoli](#new-items) o [Nuove operazioni](#new-actions).
**Eventi in tempo reale**
Per i casi d'uso e le ricette che prevedono la personalizzazione in tempo reale, Amazon Personalize utilizza immediatamente interazioni in tempo reale tra un utente e gli elementi o le azioni presenti all'ultimo corso di formazione. Quando genera consigli per l'utente presente all'evento, Amazon Personalize utilizza queste interazioni in tempo reale. Per ulteriori informazioni sulla personalizzazione in tempo reale, consulta. [Personalizzazione in tempo reale](use-case-recipe-features.md#about-real-time-personalization)
Per tutti i casi d'uso del dominio e le ricette personalizzate che non prevedono la personalizzazione in tempo reale, ad esempio la raccomandazione di articoli simili, il modello impara dai dati delle interazioni in tempo reale solo dopo l'addestramento.
**Interazioni di massa**
Per *le interazioni di massa*, sia per i lavori di importazione *incrementali* che per quelli completi di set di dati, il modello impara dai dati di interazione di massa tra elementi o azioni solo dopo la formazione successiva. I dati in blocco non vengono utilizzati per aggiornare i consigli per la personalizzazione in tempo reale.
Per ulteriori informazioni sull'importazione di più dati in blocco, consulta. [Importazione di dati di massa in Amazon Personalize con un processo di importazione di set di dati](bulk-data-import-step.md)
## Nuovi articoli
I nuovi elementi sono elementi importati dopo l'ultimo corso di formazione. Possono provenire dai dati di interazione o dai metadati degli elementi in un set di dati Items.
Ai fini dei consigli, i nuovi elementi vengono presi in considerazione nel modo seguente:
+ Per i casi di dominio *Top pick for you* e *Recommended for you* o User-Personalization-v 2, User-Personalization o Next-Best-Action Recipes, Amazon Personalize aggiorna automaticamente il modello ogni due ore. Dopo ogni aggiornamento, Amazon Personalize prende in considerazione nuovi elementi da consigliare come parte dell'esplorazione. Quando valuta il nuovo articolo, Amazon Personalize considera tutti i metadati relativi all'articolo. Tuttavia, questi dati avranno un effetto maggiore sui consigli solo dopo aver registrato le interazioni per l'articolo e aver addestrato un nuovo modello. Per informazioni sugli aggiornamenti, vedere[Aggiornamenti automatici](use-case-recipe-features.md#automatic-updates).
+ Se utilizzi il caso d'uso *Trending now*, Amazon Personalize valuta automaticamente i dati delle tue interazioni ogni due ore e identifica gli articoli di tendenza. Non devi aspettare che il tuo consulente si alleni. Se utilizzi la *ricetta Trending-Now*, Amazon Personalize considera automaticamente tutti i nuovi articoli a intervalli configurabili senza formazione. Per informazioni sulla configurazione degli intervalli, consulta. [Ricetta Trending-Now](native-recipe-trending-now.md)
+ Se non utilizzi la ricetta Trending-Now o il tuo caso d'uso o la tua ricetta non supporta gli aggiornamenti automatici, Amazon Personalize prenderà in considerazione nuovi articoli solo dopo il prossimo corso di formazione.
## Nuovi utenti
I nuovi utenti sono utenti che importi dopo l'ultimo corso di formazione. Possono provenire dai dati delle interazioni o dai metadati degli utenti in un set di dati Users. Per i nuovi utenti anonimi (utenti senza UserID), puoi registrare gli eventi per l'utente con un e `sessionId` Amazon Personalize assocerà gli eventi all'utente prima che effettui l'accesso. Per ulteriori informazioni, consulta [Registrazione di eventi per utenti anonimi](recording-events.md#recording-anonymous-user-events).
Amazon Personalize genera consigli per i nuovi utenti come segue:
+ Se utilizzi il caso d'uso del dominio Trending now o la ricetta personalizzata Trending-Now, i nuovi utenti ricevono immediatamente consigli sugli articoli di tendenza più richiesti. Se utilizzi la ricetta Popularity-Count, i nuovi utenti ricevono immediatamente consigli sugli articoli con il maggior numero di interazioni.
+ Per le ricette o i casi d'uso che forniscono consigli personalizzati per gli utenti, i consigli per i nuovi utenti si basano sulle prime storie di interazione degli utenti esistenti. È più probabile che i primi elementi o azioni con cui hanno interagito questi utenti esistenti vengano consigliati ai nuovi utenti. Per le ricette di personalizzazione degli utenti o di classificazione personalizzata, se l'hai impostata`recency_mask`, i consigli includono anche elementi basati sulle ultime tendenze di popolarità nei dati sulle interazioni. `true`
Quanto segue può aumentare la rilevanza dei consigli per i nuovi utenti:
+ Dati sulle interazioni: il modo principale per migliorare la pertinenza dei consigli per un nuovo utente consiste nell'importare i dati delle sue interazioni con i tuoi articoli. Per informazioni su come i nuovi dati sulle interazioni influiscono sui consigli, consulta[Nuove interazioni](#new-interactions).
+ Metadati utente: l'importazione di metadati utente, come GENDER o MEMBERSHIP\$1STATUS, può migliorare i consigli. Affinché i metadati influenzino i consigli, devi attendere il completamento della riqualificazione automatica settimanale del tuo consulente di dominio. Oppure devi creare manualmente una nuova versione della soluzione.
+ Metadati contestuali: se il tuo caso d'uso o la tua ricetta supportano i metadati contestuali e il set di dati sulle interazioni tra oggetti contiene campi di metadati per i dati contestuali, puoi fornire il contesto dell'utente nella tua richiesta di consigli. Ciò non richiede una riqualificazione. Per ulteriori informazioni, consulta [Maggiore rilevanza delle raccomandazioni con metadati contestuali](contextual-metadata.md).
## Nuove operazioni
Le nuove azioni sono azioni importate dopo l'ultimo corso di formazione. Possono provenire dai dati di interazione delle azioni o dalle azioni contenute in un set di dati Actions.
Con la Next-Best-Action ricetta, Amazon Personalize aggiorna automaticamente una versione della soluzione ogni due ore. Dopo ogni aggiornamento, Amazon Personalize prende in considerazione nuove azioni per i consigli come parte dell'esplorazione. Nel prendere in considerazione la nuova azione, Amazon Personalize considera tutti i metadati relativi all'azione. Tuttavia, questi dati avranno un effetto maggiore sui consigli solo dopo aver registrato le interazioni relative all'azione e riqualificate completamente. Per informazioni sugli aggiornamenti, consulta [Aggiornamenti automatici](use-case-recipe-features.md#automatic-updates)