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# Personalized-Ranking レシピ
<a name="native-recipe-search"></a>

**重要**  
[Personalized-Ranking-v2](native-recipe-personalized-ranking-v2.md) レシピを使用することをお勧めします。トレーニングを高速化して最大 500 万アイテムを検討し、レイテンシーを低くしてより正確なランキングを生成できます。

Personalized-Ranking レシピは、アイテムのパーソナライズされたランキングを生成します。*パーソナライズされたランキング*は、特定のユーザー向けに再ランク付けされた推奨アイテムのリストです。これは、検索結果、プロモーション、厳選されたリストなど、順序付けされたアイテムのコレクションがあり、ユーザーごとにパーソナライズされた再ランク付けを提供する場合に有益です。例えば、Amazon Personalize は [OpenSearch](personalize-opensearch.md) で生成した検索結果をパーソナライズランキングで再ランク付けできます。

モデルをトレーニングするために、Personalized-Ranking レシピは、アイテムインタラクションデータセットのデータを使用し、ユーザーがそれらを作成した場合は、データセットグループのアイテムデータセットと Users データセットを使用します (これらのデータセットはオプションです)。Personalized-Ranking を使用すると、Items データセットに [非構造化テキストメタデータ](items-datasets.md#text-data) を含めることができ、アイテムインタラクションデータセットに [コンテキストメタデータ](interactions-datasets.md#interactions-contextual-metadata) を含めることができます。パーソナライズされたランキングを取得するには、[GetPersonalizedRanking](API_RS_GetPersonalizedRanking.md) API を使用します。

 ソリューションバージョンを作成した後は、必ずソリューションバージョンとデータを最新の状態に保ってください。Personalized-Ranking では、Amazon Personalize の新しいソリューションバージョンを手動で作成 (モデルを再トレーニング) して、新しいアイテムをレコメンデーションの対象として考慮し、ユーザーの最新の行動でモデルを更新する必要があります。次に、ソリューションバージョンを使用してキャンペーンを更新する必要があります。詳細については、「[レコメンデーションの関連性の維持](maintaining-relevance.md)」を参照してください。

**注記**  
 ランキングのためにインタラクションデータを含まないアイテムを指定した場合、Amazon Personalize は、GetPersonalizedRanking API レスポンスでレコメンデーションスコアなしでこれらのアイテムを返します。

このレシピには以下のプロパティがあります。
+  **名前** – `aws-personalized-ranking`
+  **レシピ Amazon リソースネーム (ARN)** – `arn:aws:personalize:::recipe/aws-personalized-ranking`
+  **アルゴリズム ARN** – `arn:aws:personalize:::algorithm/aws-personalized-ranking`
+  **機能変換 ARN** – `arn:aws:personalize:::feature-transformation/JSON-percentile-filtering`
+  **レシピタイプ** – `PERSONALIZED_RANKING`

## ハイパーパラメータ
<a name="personalized-ranking-hyperparameters"></a>

以下の表では、Personalize-Ranking レシピのハイパーパラメータについて説明します。*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。アルゴリズムのハイパーパラメータは、モデルの実行方法を制御します。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。ハイパーパラメータに最適な値を選択するプロセスは、ハイパーパラメータの最適化 (HPO) と呼ばれます。詳細については、「[ハイパーパラメータおよび HPO](customizing-solution-config-hpo.md)」を参照してください。

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**: パラメータがハイパーパラメータ最適化 (HPO) に参加できますか?

[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/personalize/latest/dg/native-recipe-search.html)

## Personalized-Ranking サンプルノートブック
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 Personalized-Ranking レシピの使用方法を示すサンプル Jupyter ノートブックについては、「[パーソナライズされたランキングの例](https://github.com/aws-samples/amazon-personalize-samples/blob/master/next_steps/core_use_cases/personalized_ranking/personalize_ranking_example.ipynb)」を参照してください。