删除或更新项目的正确方法

Question

我正在建立分类广告网站的推荐系统，每天都会添加和删除广告。

我想到的是使用PutItems添加新广告并创建名为status = 0的字段，如果用户删除了广告，我将使用相同的PutItem API和相同的{ {1}}更新存储的项目，并在生成推荐时使用过滤器仅选择带有ITEM_ID的广告。

那是正确的吗？ PutItems API会更新现有广告吗？而且有删除该项目吗？

Answer 1

目前无法删除已添加到数据集中的项目。

您的解决方法看起来不错，但根据我使用 Personalize 的经验，过滤器可能会降低您的推荐质量。

要了解原因，这是 Personalize 用于过滤推荐的或多或少的算法：

• 为用户获取推荐商品
• 使用过滤器表达式过滤推荐
• 返回过滤后剩下的前N个推荐项

因为过滤是在获得推荐后完成的，这意味着 Personalize 将简单地用推荐列表中某处的项目填充推荐列表。

这种方法存在一个问题 - 列表中较低的项目具有较低的“分数”值，这表明推荐的准确性。这就是为什么您最终会得到更糟糕的推荐，但在过滤掉它们之前，这取决于推荐了多少个包含 status = 0 的广告。

要查看您的推荐分数，只需在 Personalize Web UI 中获取推荐即可。它将返回带有分数的记录列表。

更好的方法

如果您的广告每天更新，那么您绝对可以按照以下步骤解决此问题：

• 创建一个每 24 小时触发一次的 Lambda 函数
• Lambda 将获取所有广告并将它们作为 CSV 文件放入 S3 存储桶中。它应该排除不再可用的广告 (status = 0)
• 使用您选择的任何 AWS 开发工具包调用 CreateDatasetImportJob API 并提供存储在 S3 存储桶中的数据
• 个性化将开始导入工作。完成后，所有项目都将替换为最新的转储

但是它有一些缺点。

如果您没有使用用户个性化 (aws-user-personalization) 配方，则在每次导入项目后，您需要通过创建新的解决方案版本来更新您的解决方案。否则，它将不包括项目数据集导入作业所做的更改。

创建新的解决方案版本非常缓慢且成本高昂，这就是为什么我建议使用用户个性化配方的原因，如果您想使用这种方法，并且由于 HRNN 配方被标记为旧版，无论如何迁移都是一个好主意。

如果您使用的是用户个性化配方，则根据AWS documentation:

<块引用>

Amazon Personalize 每两小时自动更新您的最新解决方案版本以包含新数据。您的营销活动会自动使用更新的解决方案版本。有关详细信息，请参阅自动更新。

所以几乎所有的工作都是在个性化方面完成的，您不必担心在每个项目导入工作后重新训练解决方案。

最后一个问题...

由于 User-Personalization Recipe 文档声称您的解决方案将在两小时内更新，因此您最终可能会推荐在短时间内不可用的项目。如果您每天都在更新项目，这可能是一个重大问题。

为了解决这种情况，我建议您简单地使用您提到的过滤器方法。多亏了这一点，您可以从这两种方法中受益 并且您的建议始终有效。