Amazon Personalize verwendet jetzt die neuesten gestreamten Daten für Batch-Empfehlungen und verbessert so die Qualität der Empfehlungen, indem die letzten Benutzerinteraktionen erfasst werden. Batch-Empfehlungen verwenden jetzt neu aufgezeichnete Ereignisse, die über den Ereignistracker von Personalize gestreamt wurden, um Empfehlungen zu generieren, ohne dass das Modell erneut trainiert werden muss. Bisher wurden in Batch-Empfehlungen nur die Interaktionen bis zum Zeitpunkt der letzten Modellumschulung berücksichtigt. Durch die Berücksichtigung neuerer Interaktionen können die Empfehlungen von Personalize nun besser auf Veränderungen im Benutzerverhalten reagieren.
Quelle: aws.amazon.com
Amazon Personalize verbessert die Qualität von Batch-Empfehlungen durch Verwendung der neuesten gestreamten Daten
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