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December 05, 2018

Amazon Personalize、リコメンドサービス、スタート!

Amazon Personalize
すべてのユーザにリアルタイムパーソナライゼーションとレコメンデーションを:

・Amazon:11/29
・一見、ユーザーと好みのアイテムをマッチングするのは簡単な問題のように聞こえるかもしれません。しかしながら、効率的なレコメンデーションシステムを開発するのは難易度が高く、数年前にNetflix が 1 億円相当の懸賞金をかけて映画レコメンデーションコンクールを実施したほどです!事実、現時点でリアルタイムなパーソナライゼーションの仕組みを構築・最適化し、デプロイするには、分析・応用機械学習・ソフトウェアエンジニアリング・システム運用に特化したエキスパートが必要になります。ほとんどの組織はこれらの課題を克服するための知識・スキル、そして経験を持っておらず、レコメンデーションを利用するアイデアを諦めるか、パフォーマンスの低いモデルを構築するに留まっています。
・20年以上もの間、 Amazon.com は、商品検索から決済まで購買経験のいたるところでパーソナライズされたレコメンデーションを統合しながら、大規模なレコメンデーションシステムを構築してきました (詳細な情報は次の文献を参照ください:”Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com“)。
・全ての AWS のお客様が同様のことをするお手伝いをするために、本日、Amazon Personalize を発表することができ幸せに思います。Amazon Personalize はパーソナライゼーションやレコメンデーションを機械学習の経験が殆ど無い開発者に委ねることが可能なフルマネージドサービスです!

大まかな流れは次のようになります:
1.ユーザー ID や アイテム ID に対応する Personalize で予約されたキーワードを利用し、データセットを説明する「スキーマ」を作成する。
2.モデル構築用と予測用のデータセットを含む「データセットグループ」を作成する。データセットは、誰は何が好きというようなユーザーとアイテムの相互関係、ユーザー、アイテムからなります。後述の例で示すように、後ろの2つは必ずしも必要ではありません。
3.データを Personalize に送る。
4.「ソリューション」を作成する。つまりはレコメンデーションのための「レシピ」を選択し、「データセットグループ」上でそれを学習する。
5.新しいサンプルを予測するための「キャンペーン」を作成する。

PI研のコメント(facebook):
・Amazonのリコメンデーションサービスが11/29、アマゾンのHPでリリースされました。サービス名は、「Amazon Personalize」、サブタイトルは、「すべてのユーザにリアルタイムパーソナライゼーションとレコメンデーションを」です。キーワードはリアルタイムとパーソナライゼーションであり、ユーザーへの推奨(リコメンド)をリアルタイムで支援するというものです。「20年以上もの間、 Amazon.com は、商品検索から決済まで購買経験のいたるところでパーソナライズされたレコメンデーションを統合しながら、大規模なレコメンデーションシステムを構築」と、アマゾンの20年間のノウハウが集約されたリコメンドサービスといえます。手順は5つ、ポイントはレシピであり、すでに様々なレシピが出来上がっており、そこからひとつ選択し、独自のレコメンドが完成とのことです。レコメンドは単純そうに見えますが、その中身は複雑、さらに、経験による知識が必要といえます。今回、アマゾンのノウハウを共有できることにより、世界の様々な企業で商品と顧客との関係がAmazonレベルにまで深まってゆくと思われます。「Amazon Personalize」、日本ではどの企業が採用するのか、恐らく、小売業のID-POS分析に導入される日も近いといえ、その動向に注目です。

続きは、・・:https://twitter.com/PurchaseTW

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December 5, 2018 |

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