翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # Next-Best-Action レシピ Next-Best-Action (aws-next-best-action) レシピは、ユーザーにとって次善のアクションのリアルタイムのレコメンデーションを生成します。ユーザーにとって次善のアクションは、ユーザーが実行する可能性が最も高いアクションです。例えば、ロイヤルティプログラムへの登録、アプリのダウンロード、クレジットカードの申請などです。 Next-Best-Action を使用すると、ユーザーがアプリケーションを使用する際に、パーソナライズされたアクションのレコメンデーションを提供できます。ユーザーに適切なアクションを提案することにより、より多くのユーザーがアクションを実行できるようになります。推奨するアクションによっては、顧客のロイヤルティを高め、収益を増やし、アプリケーションのユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。パーソナライズしたアクションのレコメンデーションが e コマースアプリケーションでどのように役立つかを説明するユースケース例については、「[ユースケースの例](#nba-use-case-example)」を参照してください。 Amazon Personalize は、Actions データセットにインポートしたアクションから次善のアクションを予測します。アクションやアイテムとのやり取りに基づいて、ユーザーが実行する可能性が最も高いアクションを特定します。アクションデータにアクションの値が含まれている場合、Amazon Personalize はアクションの値を説明します。ユーザーが 2 つの異なるアクションを実行する可能性が同程度である場合、Amazon Personalize は値の大きい方のアクションを高くランク付けします。 ユーザーに対するリアルタイムのアクションレコメンデーションを取得すると、Amazon Personalize は、設定可能な期間 (`action optimization period`) 内にユーザーが実行する可能性が最も高いアクションのリストを返します。例えば、今後 14 日間にユーザーが実行する可能性が最も高いアクションなどです。リストは傾向スコアの降順でソートされます。このスコアは、ユーザーがアクションを実行する可能性を表します。 アクションインタラクションデータをインポートするまで、Amazon Personalize はパーソナライズなしのアクションを推奨し、傾向スコアは 0.0 となります。アクションに次のものがあると、アクションにはスコアが表示されます。 + TAKEN イベントタイプと少なくとも 50 回のアクションインタラクション。 + NOT\_TAKEN または VIEWED イベントタイプと少なくとも 50 回のアクションインタラクション。 これらのアクションインタラクションは、最新のソリューションバージョントレーニングに存在し、アクションインタラクションデータセットの最新のインタラクションタイムスタンプから 6 週間以内に発生する必要があります。 Next-Best-Action レシピが使用するデータの詳細については、「[必須およびオプションのデータセット](#nba-datasets)」を参照してください。 Next-Best-Action レシピを使用してソリューションを作成する場合、`action optimization period` 特微量化ハイパーパラメータを使用して Amazon Personalize がアクションを予測するときに使用する時間枠を設定できます。詳細については、「[プロパティおよびハイパーパラメータ](#nba-hyperparameters)」を参照してください。 **Topics** + [ユースケースの例](#nba-use-case-example) + [レシピ機能](#nba-recipe-features) + [必須およびオプションのデータセット](#nba-datasets) + [プロパティおよびハイパーパラメータ](#nba-hyperparameters) ## ユースケースの例 ユーザーに適切なアクションを提案することにより、より多くのユーザーがアクションを実行できるようになります。推奨するアクションによっては、顧客のロイヤルティを高め、収益を増やし、アプリケーションのユーザーエクスペリエンスを向上させることができる可能性があります。 例えば、次のさまざまなアクションを提案する e コマースアプリケーションがあるとします。 + ロイヤルティプログラムのサブスクライブ + モバイルアプリのダウンロード + ジュエリーカテゴリで購入** + ビューティーおよびグルーミングカテゴリで購入** あなたのサイトで頻繁に買い物していて、ジュエリー、ビューティーおよびグルーミングの購入アクションを繰り返し行っているユーザーがいるかもしれません。****このユーザーの場合、Amazon Personalize のアクションのレコメンデーションとそのスコアには以下が含まれる可能性があります。 + ロイヤルティプログラムのサブスクライブ 傾向スコア - 1.00 + ジュエリーカテゴリで購入** 傾向スコア - 0.86 + ビューティーおよびグルーミングカテゴリで購入** 傾向スコア - 0.85 これらのアクションのレコメンデーションがあれば、ロイヤルティプログラムの登録をユーザーに促すことができます。このアクションは傾向スコアが最も高く、ユーザーが実行する可能性が最も高いアクションです。これは、ユーザーが頻繁にあなたの店舗で買い物し、ロイヤルティプログラムの特典を利用する可能性が高いためです。 ## レシピ機能 Next-Best-Action レシピでは、アクションレコメンデーションを生成する際に以下の Amazon Personalize レシピ機能を使用します。 + リアルタイムのパーソナライゼーション: Amazon Personalize はリアルタイムのパーソナライゼーションを使用して、ユーザーの関心の高まりに応じてアクションのレコメンデーションを更新および調整します。詳細については、「[リアルタイムパーソナライゼーション](use-case-recipe-features.md#about-real-time-personalization)」を参照してください。 + 探索: 探索では、レコメンデーションには新しいアクションやインタラクションデータの少ないアクションが含まれます。探索の詳細については、「[探査](use-case-recipe-features.md#about-exploration)」を参照してください。 + 自動更新: Amazon Personalize は自動更新を使用して、2 時間ごとに最新モデル (ソリューションバージョン) を自動的に更新し、探索を介し新しいアクションをレコメンデーションに含めます。詳細については、「[自動更新](use-case-recipe-features.md#automatic-updates)」を参照してください。 ## 必須およびオプションのデータセット Next-Best-Action レシピを使用するには、以下のデータセットを作成する必要があります。 + Actions: アクションに関するデータ (値など) を Amazon Personalize Actions データセットにインポートします。 アクションデータでは、アクションごとに EXPIRATION\_TIMESTAMP を指定できます。アクションの有効期限が切れている場合、Amazon Personalize はそのアクションをレコメンデーションに含めません。アクションごとに REPEAT\_FREQUENCY を指定することもできます。これは、ユーザーがアクションを操作した後、Amazon Personalize がアクションを再度推奨するまでの待ち時間を示しています。Actions データセットに保存できるデータについては、「[アクションメタデータ](actions-datasets.md)」を参照してください。 + アイテムインタラクション:アイテムインタラクションデータセットには、少なくとも 1000 件のアイテムインタラクションが必要です。Amazon Personalize はアイテムインタラクションを使用して、ユーザーの現在の状態と関心を把握します。アイテムインタラクションデータの詳細については、「[アイテムインタラクションデータ](interactions-datasets.md)」を参照してください。 以下のデータセットはオプションです。 + アクションインタラクションデータセット: アクションインタラクションは Actions データセット内のユーザーとアクションが関与するインタラクションです。**実行済み、未実行、表示済みのアクションインタラクションをインポートできます。このデータはオプションですが、高品質のレコメンデーションをするためにアクションインタラクションデータをインポートすることをお勧めします。アクションインタラクションデータがない場合は、[PutActionInteractions](API_UBS_PutActionInteractions.md) API オペレーションを使用して空のアクションインタラクションデータセットを作成し、顧客のアクションとのインタラクションを記録できます。 アクションインタラクションデータをインポートするまで、Amazon Personalize はパーソナライズなしのアクションを推奨し、傾向スコアは 0.0 となります。アクションに次のものがあると、アクションにはスコアが表示されます。 + TAKEN イベントタイプと少なくとも 50 回のアクションインタラクション。 + NOT\_TAKEN または VIEWED イベントタイプと少なくとも 50 回のアクションインタラクション。 これらのアクションインタラクションは、最新のソリューションバージョントレーニングに存在し、アクションインタラクションデータセットの最新のインタラクションタイムスタンプから 6 週間以内に発生する必要があります。 インポートできるアクションインタラクションデータについては、「[アクションインタラクションデータ](action-interactions-datasets.md)」を参照してください。アクションインタラクションイベントの記録については、「[リアルタイムのアクションインタラクションイベントの記録アクションインタラクションイベントの記録](recording-action-interaction-events.md)」を参照してください。 **注記** Next-Best-Action では、Amazon Personalize は Action インタラクションデータセットのインプレッションデータやコンテキストメタデータを使用しません。 + Users: Amazon Personalize は、ユーザーとその関心についてよりよく理解するために、Users データセット内のあらゆるデータを使用します。Users データセットのデータを使用して、アクションのレコメンデーションをフィルタリングすることもできます。インポートできるユーザーデータについては、「[ユーザーメタデータ](users-datasets.md)」を参照してください。 + Items: Amazon Personalize は、アイテムデータセット内のデータをアイテムインタラクションデータセットと共に使用して、アイテムの動作の関連性とパターンを識別します。これにより、Amazon Personalize はユーザーとその関心について理解しやすくなります。インポートできるアイテムデータについては、「[アイテムメタデータ](items-datasets.md)」を参照してください。 ## プロパティおよびハイパーパラメータ Next-Best-Action レシピはハイパーパラメータ最適化をサポートしていません。Next-Best-Action レシピには、次のプロパティがあります。 + **名前** – `aws-next-best-action` + **レシピ Amazon リソースネーム (ARN)** – `arn:aws:personalize:::recipe/aws-next-best-action` + **アルゴリズム ARN** – `arn:aws:personalize:::algorithm/aws-next-best-action` 次の表は、aws-next-best-action レシピの特微量化ハイパーパラメータを示しています。*ハイパーパラメータは*、モデルパフォーマンスを向上させるために調整できるアルゴリズムパラメータです。特徴化のハイパーパラメータは、トレーニングで使用するデータのフィルタリング方法を制御します。 このテーブルには、各ハイパーパラメータに関する以下の情報も含まれています。 + **範囲**: [下限、上限] + **値のタイプ**: 整数、連続 (浮動小数点)、カテゴリ別 (ブール値、リスト、文字列) + **HPO 調整可能**: パラメータが HPO に参加できるかどうか
名前説明
特徴化のハイパーパラメータ
action\_optimization\_periodAmazon Personalize がユーザーの次善のアクションを予測する際に使用する時間帯。例えば、今後 14 日間にユーザーが実行する可能性が最も高いアクションなどです。
アクションインタラクションデータがあまりない場合は、大きい値を指定します。どの値を指定すればよいかわからない場合は、デフォルトを使用してください。
デフォルト値: 14
範囲: [7, 28]
値の型: 整数
HPO 調整可能: いいえ