Amazon Personalize 是一項 全託管的機器學習 (ML) 服務，它能幫助企業輕鬆為其使用者提供高度個人化的推薦和體驗。它使用與 Amazon.com 內部相同的 ML 技術，讓你在無需具備深厚的 ML 專業知識的情況下，就能夠大規模地實施個人化功能。
Amazon Personalize 的核心概念與運作方式
Amazon Personalize 的目標是從你的數據中學習，預測使用者可能感興趣的內容或產品，並提供個人化的推薦。其運作流程通常包括：
- 資料準備與匯入 (Data Preparation and Ingestion)：
- 使用者資料 (User Data)：關於你的使用者資訊，例如年齡、地理位置、裝置類型等。
- 商品資料 (Item Data)：關於你目錄中的產品或內容資訊，例如名稱、類別、價格、描述等。
- 互動資料 (Interaction Data)：這是最關鍵的資料，記錄了使用者與商品之間的互動，例如點擊 (clicks)、購買 (purchases)、觀看 (views)、加入購物車 (add-to-cart) 等。這些數據可以是歷史批次匯入，也可以是實時串流事件。
- 將這些資料匯入到 Amazon Personalize 的數據集組 (Dataset Group) 中。
- 選擇推薦器 (Recommender) 或建立解決方案 (Solution)：
- Domain Recommenders (領域推薦器)：Amazon Personalize 提供了預建的推薦器，針對常見的業務領域（如電子商務、影音點播）進行了優化。這些推薦器已經針對特定用途進行了預訓練和最佳化，讓你能夠快速上手，例如：
- Recommended for you (為你推薦)：根據用戶過去的行為和偏好提供個人化推薦。
- Customers also viewed/bought (購買/瀏覽過此商品的顧客也查看/購買)：提供與特定商品相關的相似商品推薦。
- Trending Now (熱門趨勢)：推薦目前受歡迎或快速增長的商品。
- Most Viewed/Purchased (最多瀏覽/購買)：根據受歡迎程度推薦商品。
- Custom Solutions (自訂解決方案)：如果你有更特殊的推薦需求，或者你的數據不完全符合預設領域，你可以選擇建立自訂解決方案。你需要選擇一個 "Recipe" (演算法)，這是 Personalize 提供的一系列 ML 演算法，例如 HRNN (Hierarchical Recurrent Neural Network)、Factorization Machines 等，來訓練模型。
- 模型訓練 (Model Training)：
- 無論是選擇領域推薦器還是自訂解決方案，Amazon Personalize 都會利用你提供的數據自動訓練機器學習模型。這個過程是全託管的，你無需擔心底層的 ML 基礎設施。
- Personalize 會處理數據預處理、特徵工程、模型選擇和超參數調優等複雜任務。
- 部署推薦 (Deploy Recommendations)：
- 一旦模型訓練完成，你可以將其部署為一個活動 (Campaign)。
- 你可以透過簡單的 API 呼叫，從你的網站、行動應用程式、電子郵件系統或行銷活動中獲取實時的個人化推薦。
- Personalize 會以極低的延遲提供推薦結果。
- 持續學習與優化 (Continuous Learning and Optimization)：
- Personalize 的模型可以持續學習新的使用者互動，並實時調整推薦，確保推薦結果的相關性和新鮮度。
- 它還支援「探索 (Exploration)」功能，可以在推薦中引入一些新穎或曝光不足的商品，幫助使用者發現新的內容，同時也能收集更多數據來改善模型。
Amazon Personalize 的主要功能和應用場景
功能 (Features)：- 使用者個人化 (User Personalization)：為每個使用者量身定制推薦。
- 個人化排名 (Personalized Ranking)：根據使用者的偏好，重新排序任何給定的項目列表（例如搜尋結果、促銷列表）。
- 相似商品推薦 (Similar Item Recommendations)：推薦與使用者目前正在查看或感興趣的商品相似的項目。
- 熱門趨勢 (Trending Now)：識別並推薦目前最流行的商品。
- 下一最佳行動 (Next Best Action)：根據使用者的歷史行為和偏好，推薦他們最有可能執行的下一步行動（例如：註冊忠誠度計畫、探索新類別）。
- 使用者細分 (User Segmentation)：根據使用者對商品類別、品牌或其他屬性的興趣自動進行細分，有助於精準行銷。
- 實時推薦與批次推薦 (Real-time and Batch Recommendations)：支援兩種推薦模式，適用於網站、應用程式中的即時互動，也適用於電子郵件行銷活動等批次場景。
- Cold Start 處理：即使對於新使用者或新商品，也能透過元數據提供相關的推薦。
- 內容過濾 (Filtering)：你可以定義規則來過濾推薦結果，例如排除使用者已經購買過的商品，或只推薦某個類別的商品。
- 與 Amazon Bedrock 整合 (GenAI Index)：可以將 Personalize 的推薦結果作為輸入，結合 Bedrock 的生成式 AI 模型來生成更豐富、更具吸引力的推薦內容或行銷文案。
應用場景 (Use Cases)：
- 電子商務 (E-commerce)：
- 提升商品發現率和銷售額。
- 「為你推薦」的商品列表。
- 「買了又買」、「看了又看」的商品推薦。
- 購物車放棄挽回。
- 媒體與娛樂 (Media & Entertainment)：
- 個人化影視、音樂、新聞推薦，提高內容消費量。
- 熱門趨勢內容推薦。
- 金融服務 (Financial Services)：
- 個人化金融產品推薦（例如：信用卡、貸款、投資產品）。
- 針對用戶行為提供相關的下一最佳行動建議。
- 內容網站/部落格 (Content Websites/Blogs)：
- 推薦個人化文章、部落格或新聞，增加閱讀時間。
- 人力資源與學習 (HR & Learning)：
- 為員工推薦相關的培訓課程或內部知識文件。
- 行銷活動 (Marketing Campaigns)：
- 客戶細分，根據個人化推薦內容發送電子郵件或推播通知。
Amazon Personalize 的計費方式
Amazon Personalize 的計費是按使用量付費，主要包含以下幾個方面：
- 資料攝取 (Data Ingestion)：根據你上傳到 Personalize 的數據量（GB）計費，包括實時事件和批次數據。
- 模型訓練 (Training)：根據訓練模型時處理的互動數量或訓練時數計費。
- 推論 (Inference) / 推薦請求 (Recommendation Requests)：
- 實時推薦：按實際的推薦請求次數計費。通常會有一個最低每秒事務數 (TPS) 的計費量（預設為 1 TPS），即使沒有請求也會按此最低量計費。如果你需要的 TPS 高於最低量，Personalize 會自動擴展。
- 批次推薦：按生成的批次推薦數量計費。
AWS 提供免費試用層 (Free Tier)，讓你可以免費體驗 Personalize 的部分功能。由於具體價格會因地區和你的使用量而有很大差異，建議你查閱 AWS 官方網站的 Amazon Personalize 定價頁面 (aws.amazon.com/personalize/pricing/)，並使用 AWS 定價計算器 來估算成本。
總結來說，Amazon Personalize 讓企業能夠輕鬆且大規模地實施高度個人化的推薦系統，從而提升使用者參與度、顧客忠誠度，並最終促進業務增長。
