本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 選擇使用案例
<a name="domain-use-cases"></a>

當您在網域資料集群組中建立推薦者時，您可以指定使用案例。Amazon Personalize 會使用最適合使用案例的組態來訓練支援建議程式的模型。每個網域都有不同的使用案例。例如，如果您為網域資料集群組指定 *VIDEO\$1ON\$1DEMAND*，則只有 VIDEO\$1ON\$1DEMAND 使用案例可用。每個使用案例都有不同的取得建議需求。有些使用案例需要特定的事件類型。您可以自由加入其他事件類型。

 對於所有使用案例，您的互動資料必須具有下列項目：
+ 至少 1000 個項目互動記錄來自與目錄中項目互動的使用者。這些互動可以來自大量匯入、串流事件或兩者。
+ 至少 25 個唯一使用者 IDs，每個使用者至少有兩個項目互動。

對於品質建議，我們建議您從至少 1，000 個使用者至少有 50，000 個項目互動，每個使用者有兩個或更多項目互動。

**Topics**
+ [VIDEO\$1ON\$1DEMAND 使用案例](VIDEO_ON_DEMAND-use-cases.md)
+ [ECOMMERCE 使用案例](ECOMMERCE-use-cases.md)

# VIDEO\$1ON\$1DEMAND 使用案例
<a name="VIDEO_ON_DEMAND-use-cases"></a>

下列各節列出每個 VIDEO\$1ON\$1DEMAND 使用案例的需求和 Amazon Resource Name (ARN)。對於所有使用案例，您的互動資料必須具有下列項目：
+ 至少 1000 個項目互動記錄來自與目錄中項目互動的使用者。這些互動可以來自大量匯入、串流事件或兩者。
+ 至少 25 個唯一使用者 IDs，每個使用者至少有兩個項目互動。

對於品質建議，我們建議您從至少 1，000 個使用者至少有 50，000 個項目互動，每個使用者有兩個或更多項目互動。

**注意**  
如果您使用 [CreateRecommender](API_CreateRecommender.md) API，請提供此處列出的配方 ARN。

**Topics**
+ [因為您觀看了 X](#because-you-watched-use-case)
+ [更像是 X](#more-like-y-use-case)
+ [最熱門](#hot-picks-use-case)
+ [現在趨勢](#trending-now-use-case)
+ [您的最佳選擇](#top-picks-use-case)

## 因為您觀看了 X
<a name="because-you-watched-use-case"></a>

根據您指定的影片，取得其他使用者也觀看的影片建議。在此使用案例中，Amazon Personalize 會根據您指定的 userId 和`Watch`事件，自動篩選使用者觀看的影片。如果您套用自己的篩選條件，您的篩選條件會在使用者觀看的影片被篩選出後套用。

篩選時，Amazon Personalize 會考慮每個事件類型每個使用者最多 100 個項目互動。這適用於任何自動或自訂篩選條件。您可以使用 [Service Quotas 主控台](https://console.aws.amazon.com/servicequotas/)來請求提高此限制。如需詳細資訊，請參閱 *Service Quotas 使用者指南*中的[請求提高配額](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html)一節。如果您三個月未匯入使用者的項目互動，您的篩選條件不會再考慮使用者的歷史資料。若要考慮此資料，您必須再次匯入使用者的整個事件歷史記錄。
+ **配方 ARN：** `arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-because-you-watched-x`
+ **GetRecommendations API 需求： **

  `userId`：必要

  `itemId`：必要
+ **訓練時使用的資料集：**僅限項目互動資料集 （必要） 
+ **必要事件類型：**至少 1000 個`Watch`事件。

## 更像是 X
<a name="more-like-y-use-case"></a>

取得與您指定之影片類似的影片建議。在此使用案例中，Amazon Personalize 會根據您指定的 userId 和`Watch`事件，自動篩選使用者觀看的影片。如果您套用自己的篩選條件，您的篩選條件會在使用者觀看的影片被篩選出後套用。

篩選時，Amazon Personalize 會考慮每個事件類型每個使用者最多 100 個項目互動。這適用於任何自動或自訂篩選條件。您可以使用 [Service Quotas 主控台](https://console.aws.amazon.com/servicequotas/)來請求提高此限制。如需詳細資訊，請參閱 *Service Quotas 使用者指南*中的[請求提高配額](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html)一節。如果您三個月未匯入使用者的項目互動，您的篩選條件不會再考慮使用者的歷史資料。若要考慮此資料，您必須再次匯入使用者的整個事件歷史記錄。
+ **配方 ARN：** `arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-more-like-x`
+ **GetRecommendations API 需求： **

  `userId`：必要

  `itemId`：必要
+ **訓練時使用的資料集：**
  + 互動 （必要）
  + 項目 （必要）
+ **所需的事件數量：**至少 1000 個任何類型的事件。
+ **建議事件類型：** `Watch`和 `Click`事件。

## 最熱門
<a name="hot-picks-use-case"></a>

取得大多數使用者所監看影片的建議。
+ **配方 ARN：** `arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-most-popular`
+ **GetRecommendations 要求：**

  `userId`：必要

  `itemId`：未使用
+ **訓練時使用的資料集：**僅限項目互動資料集 （必要） 
+ **必要事件類型：**至少 1000 個`Watch`事件。

## 現在趨勢
<a name="trending-now-use-case"></a>

取得目前趨勢影片的建議。趨勢影片是快速變得越來越受使用者歡迎的項目。每兩小時，Amazon Personalize 會自動評估您的互動資料並識別趨勢項目。
+ **配方 ARN：** `arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-trending-now`
+ **GetRecommendations API 要求： **

  `userId`：只有在您依 CurrentUser 或使用者已互動的項目篩選時才需要

  `itemId`：未使用
+ **訓練時使用的資料集：**僅限項目互動資料集 （必要） 
+ **所需的事件數量：**至少 1000 個任何類型的事件。

## 您的最佳選擇
<a name="top-picks-use-case"></a>

為您指定的使用者取得個人化內容建議。在此使用案例中，Amazon Personalize 會根據您指定的 userId 和`Watch`事件，自動篩選使用者觀看的影片。如果您套用自己的篩選條件，您的篩選條件會在使用者觀看的影片被篩選出後套用。

篩選時，Amazon Personalize 會考慮每個事件類型每個使用者最多 100 個項目互動。這適用於任何自動或自訂篩選條件。您可以使用 [Service Quotas 主控台](https://console.aws.amazon.com/servicequotas/)來請求提高此限制。如需詳細資訊，請參閱 *Service Quotas 使用者指南*中的[請求提高配額](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html)一節。如果您三個月未匯入使用者的項目互動，您的篩選條件不會再考慮使用者的歷史資料。若要考慮此資料，您必須再次匯入使用者的整個事件歷史記錄。

 建議項目時，此使用案例會使用[real-time-personalization](use-case-recipe-features.md#about-real-time-personalization)和[探](use-case-recipe-features.md#about-exploration)勘。它使用[自動更新](use-case-recipe-features.md#automatic-updates)來考慮建議的新項目。
+ **配方 ARN：** `arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-top-picks`
+ **GetRecommendations 要求： **

  `userId`：必要

  `itemId`：未使用
+ **訓練時使用的資料集：**
  + 互動 （必要）
  + 項目 （選用）
  + 使用者 （選用）
+ **所需的事件數量：**至少 1000 個事件。
+ **建議事件類型：** `Click`和 `Watch`事件。
+ **探勘組態參數：**當您建立推薦者時，您可以使用下列項目設定探勘。
  + 強調探索較不相關的項目 （探索權重） – 設定要探索多少。指定介於 0 到 1 之間的十進位值。預設值為 0.3。值越接近 1，探索越多。隨著探索次數的增加，建議包括更多項目，其中根據先前的行為，項目互動資料或相關性較少。在零時，不會進行探勘，建議是根據目前的資料 （相關性）。
  + 探勘項目存留期截止 – 指定項目互動資料集中所有項目自上次互動以來的最大項目存留期，以天為單位。這會根據項目存留期定義項目探索的範圍。Amazon Personalize 會根據項目建立時間戳記，或如果缺少建立時間戳記資料，則根據項目互動資料來決定項目存留期。如需 Amazon Personalize 如何決定項目存留期的詳細資訊，請參閱 [建立時間戳記資料](items-datasets.md#creation-timestamp-data)。

    若要增加 Amazon Personalize 在探勘期間考慮的項目，請輸入較大的值。最短為 1 天，預設值為 30 天。建議可能包括比您指定的項目存留期截止還舊的項目。這是因為這些項目與使用者相關，而且探勘無法識別它們。

# ECOMMERCE 使用案例
<a name="ECOMMERCE-use-cases"></a>

下列各節列出每個 ECOMMERCE 使用案例的需求和 Amazon Resource Name (ARN)。對於所有使用案例，您的互動資料必須具有下列項目：
+ 至少 1000 個項目互動記錄來自與目錄中項目互動的使用者。這些互動可以來自大量匯入、串流事件或兩者。
+ 至少 25 個唯一的使用者 IDs，每個 ID 至少有兩個項目互動。

對於品質建議，我們建議您從至少 1，000 個使用者中至少有 50，000 個項目互動，每個使用者有兩個或更多項目互動。

**注意**  
如果您使用 [CreateRecommender](API_CreateRecommender.md) API，請提供此處列出的配方 ARN。

**Topics**
+ [最常檢視](#most-viewed-use-case)
+ [最佳賣方](#best-sellers-use-case)
+ [經常一起購買](#frequently-bought-together-use-case)
+ [檢視 X 的客戶也會檢視](#customers-also-viewed-use-case)
+ [為您推薦](#recommended-for-you-use-case)

## 最常檢視
<a name="most-viewed-use-case"></a>

根據客戶檢視項目的次數，取得熱門項目的建議。
+ **配方 ARN：** `arn:aws:personalize:::recipe/aws-ecomm-popular-items-by-views`
+ **GetRecommendations 要求： **

  `userId`：必要

  `itemId`：未使用

  `inputList`：不適用
+ **訓練時使用的資料集：**僅限項目互動資料集 （必要） 
+ **必要事件類型：**至少 1000 個`View`事件。

## 最佳賣方
<a name="best-sellers-use-case"></a>

根據客戶購買項目的次數，取得熱門項目的建議。
+ **配方 ARN：** `arn:aws:personalize:::recipe/aws-ecomm-popular-items-by-purchases`
+ **GetRecommendations 要求： **

  `userId`：必要

  `itemId`：未使用

  `inputList`：不適用
+ **訓練時使用的資料集：**僅限項目互動資料集 （必要） 
+ **必要事件類型：**至少 1000 個`Purchase`事件。

## 經常一起購買
<a name="frequently-bought-together-use-case"></a>

取得客戶經常與您所指定項目一起購買項目的建議。
+ **配方 ARN：** `arn:aws:personalize:::recipe/aws-ecomm-frequently-bought-together`
+ **GetRecommendations 要求： **

  `userId`：只有在您依 CurrentUser 篩選時才需要

  `itemId`：必要

  `inputList`：不適用
+ **訓練時使用的資料集：**僅限項目互動資料集 （必要） 
+ **必要事件類型：**至少 1000 個`Purchase`事件。

## 檢視 X 的客戶也會檢視
<a name="customers-also-viewed-use-case"></a>

取得客戶也根據您指定的項目檢視的項目建議。在此使用案例中，Amazon Personalize 會根據您指定的 userId 和`Purchase`事件，自動篩選使用者購買的項目。如果您套用自己的篩選條件，則會在篩選掉使用者已購買的項目之後套用篩選條件。

篩選時，Amazon Personalize 會考慮每個事件類型每個使用者最多 100 個項目互動。這適用於任何自動或自訂篩選條件。您可以使用 [Service Quotas 主控台](https://console.aws.amazon.com/servicequotas/)來請求提高此限制。如需詳細資訊，請參閱 *Service Quotas 使用者指南*中的[請求提高配額](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html)一節。如果您三個月未匯入使用者的項目互動，您的篩選條件不會再考慮使用者的歷史資料。若要考慮此資料，您必須再次匯入使用者的整個事件歷史記錄。
+ **配方 ARN：** `arn:aws:personalize:::recipe/aws-ecomm-customers-who-viewed-x-also-viewed`
+ **GetRecommendations 要求： **

  `userId`：必要

  `itemId`：必要

  `inputList`：不適用
+ **訓練時使用的資料集：**僅限項目互動資料集 （必要） 
+ **必要事件類型：**至少 1000 個`View`事件。
+ **建議事件類型：**`Purchase`事件。

## 為您推薦
<a name="recommended-for-you-use-case"></a>

根據您指定的使用者取得項目的個人化建議。在此使用案例中，Amazon Personalize 會根據您指定的 userId 和`Purchase`事件，自動篩選掉使用者購買的項目。如果您套用自己的篩選條件，則會在篩選掉使用者已購買的項目之後套用篩選條件。

篩選時，Amazon Personalize 會考慮每個事件類型每個使用者最多 100 個項目互動。這適用於任何自動或自訂篩選條件。您可以使用 [Service Quotas 主控台](https://console.aws.amazon.com/servicequotas/)來請求提高此限制。如需詳細資訊，請參閱 *Service Quotas 使用者指南*中的[請求提高配額](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html)一節。如果您三個月未匯入使用者的項目互動，您的篩選條件不會再考慮使用者的歷史資料。若要考慮此資料，您必須再次匯入使用者的整個事件歷史記錄。

 建議項目時，此使用案例會使用[real-time-personalization](use-case-recipe-features.md#about-real-time-personalization)和[探](use-case-recipe-features.md#about-exploration)勘。它使用[自動更新](use-case-recipe-features.md#automatic-updates)來考慮建議的新項目。
+ **配方 ARN：** `arn:aws:personalize:::recipe/aws-ecomm-recommended-for-you`
+ **GetRecommendations 要求： **

  `userId`：必要

  `itemId`：未使用

  `inputList`：不適用
+ **訓練時使用的資料集：**
  + 互動 （必要）
  + 項目 （選用）
  + 使用者 （選用）
+ **所需的事件數量：**至少 1000 個事件。
+ **建議事件類型：** `View`和 `Purchase`事件。
+ **探勘組態參數：**當您建立推薦者時，您可以使用下列項目設定探勘。
  + 強調探索較不相關的項目 （探索權重） – 設定要探索多少。指定介於 0 到 1 之間的十進位值。預設值為 0.3。值越接近 1，探勘越多。隨著探索次數的增加，建議包括更多項目，其中根據先前的行為，具有較少的項目互動資料或相關性。在零時，不會進行探勘，建議是根據目前的資料 （相關性）。
  + 探勘項目存留期截止 – 指定項目互動資料集中所有項目自上次互動以來的最大項目存留期，以天為單位。這會根據項目存留期定義項目探索的範圍。Amazon Personalize 會根據項目建立時間戳記，或如果缺少建立時間戳記資料，則根據項目互動資料來決定項目存留期。如需 Amazon Personalize 如何決定項目存留期的詳細資訊，請參閱 [建立時間戳記資料](items-datasets.md#creation-timestamp-data)。

    若要增加 Amazon Personalize 在探勘期間考慮的項目，請輸入較大的值。最短為 1 天，預設值為 30 天。建議可能包括比您指定的項目存留期截止還舊的項目。這是因為這些項目與使用者相關，而且探勘無法識別它們。