Amazon Machine Learning でレコメンデーション システムを構築できないか考えています。それほど簡単ではないようです ( https://forums.aws.amazon.com/thread.jspa?messageID=617667によると)。Amazon がそれを行うための最良のソリューションであると思います。
レコメンデーション システムの経験があり、Amazon ML での構築方法を知っている人がいるでしょうか?
そうでない場合は、使用できる他の SaaS を提案してもらえますか?
それは、推奨事項のために選択する必要がある項目の数によって異なります。現在、Amazon ML を巨大なカタログ (Amazon.com やその他の大手小売業者など) でのレコメンデーションに使用することはできませんが、比較的小さなカタログ (100 アイテムまで) の場合は、一連のバイナリ分類子を構築できます。アイテム。
ML モデルの品質は、データの品質に依存します。たとえば、Amazon.com は、多くの購入の購入履歴を持っているため、非常に優れたレコメンデーションを作成できます。
レコメンデーション エンジンの一般的なパターンは、協調フィルタリングを使用することです。比較的多数のユーザーとアイテムに対して非常にうまく機能します。これと他の同様の ML アルゴリズムは、Spark ML ( http://spark.apache.org/docs/latest/ml-collaborative-filtering.html ) などのフレームワークに実装されています。ユースケースで機能させるには、技術的およびデータサイエンスの努力が必要ですが、通常、かなり良い結果が得られるため、努力する価値があります.
次のサービスのいくつかを使用することもできます。