Publicado en: Oct 7, 2021
Nos complace anunciar una nueva receta en HAQM Personalize gracias a la cual, cuando reciba un elemento, recomendará otros similares basándose tanto en los datos de interacción del usuario como en los metadatos de dicho elemento. La combinación de las interacciones históricas de los usuarios con la información que posee acerca de sus elementos aumenta la relevancia de las recomendaciones y, además, garantiza que los elementos similares consigan captar la atención de los usuarios. Para evaluar el grado de similitud de los elementos, medimos la frecuencia con la que se presentan juntos en los historiales de los usuarios. Como punto de referencia, descubrimos que la nueva receta es un 10,2 % más precisa a la hora de identificar elementos similares respecto a las recetas que utilizan solo datos de interacciones, lo que implica que sus usuarios tendrán más posibilidades de encontrar elementos más relacionados con lo que están viendo.
Usar la nueva receta es sencillo: proporcione metadatos sobre sus elementos junto con las interacciones que los usuarios llevan a cabo con ellos, y HAQM Personalize identificará automáticamente los datos más relevantes para recomendar elementos similares en su aplicación.
HAQM Personalize permite al cliente personalizar sitios web, aplicaciones, anuncios, correos electrónicos y más cosas mediante la misma tecnología de machine learning que utiliza HAQM, sin necesidad de poseer experiencia previa con esta tecnología. Para comenzar a usar HAQM Personalize, visite nuestra documentación.