はじめに

Amazon Personalize とは

Amazon Personalize は、アプリケーションを使用するユーザー向けに個別化したレコメンデーションを簡単に追加できる、開発者向けの機械学習サービスです。

抜粋：https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/personalize/latest/dg/what-is-personalize.html

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ワークフロー

入力データをフォーマットして Amazon S3 にアップロードするか、リアルタイムのイベントデータを送信する。
データに適用するトレーニングレシピ (アルゴリズム) を選択する。
レシピを使用してソリューションバージョンをトレーニングする。
ソリューションバージョンをデプロイする。
レコメンデーションを取得する。

詳細：https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/personalize/latest/dg/personalize-workflow.html

レシピの種類

Amazon Personalize では、ユースケースに合わせてレシピ（アルゴリズム）の選択をします。

① USER_PERSONALIZATION レシピ
ユーザー向けにパーソナライズされた推奨事項を提供する。

② PERSONALIZED_RANKING レシピ
特定のアイテムリストをユーザーの嗜好に合わせて並び替えて提供する。
例：特定カテゴリーのアイテムリストからユーザー毎に並び替えて表示。

③ RELATED_ITEMS レシピ
類似アイテムを提供する。
例：よく一緒に購入される商品や、ほかのユーザーも視聴した映画など

詳細：https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/personalize/latest/dg/determining-use-case.html#use-cases

データについての要件

データセットの種類

次の3つの種類があります。

種類	説明	例
Users	ユーザーに関するメタデータ	年齢、性別、ロイヤリティメンバーシップなど
Items	アイテムに関するメタデータ	価格、SKU タイプ、在庫状況など
Interactions（必須）	ユーザーとアイテム間の対話からの履歴データとリアルタイムデータ	ユーザーの場所やデバイスなど、ユーザーの閲覧コンテキストに関するインプレッションデータやコンテキストメタデータ

データセットの要件

各データセットには必須フィールド、予約キーワード、および必須のデータ型があります。
予約キーワード：メタデータ以外のオプションのフィールド

| データセットタイプ | 必須フィールド | 予約キーワード | 詳細 |
|:-----------|------------|:------------|:------------|リンク
|ユーザー|USER_ID (string)
1つのメタデータフィールド (カテゴリstringまたは数値型)| | リンク|
|アイテム|ITEM_ID (string)
1 つのメタデータフィールド (カテゴリまたはテキストstringフィールドまたは数値フィールド）|TIMESTAMP (long)|リンク |
|インタラクション|USER_ID (string)
ITEM_ID (string)
TIMESTAMP (long)|EVENT_TYPE (string)
EVENT_VALUE (float,null)
印象 (string) RECOMMENDATION_ID (string,null)|リンク |

スキーマの要件

データセットを追加する前に、そのデータセットにスキーマを定義する必要があります。
データセットの作成後はスキーマを変更できません。

Avro 形式であること。
スキーマフィールドの順序とデータファイル内の対応する列ヘッダーの順序を一致させる。
各データセットタイプには、スキーマ内に特定の非メタデータフィールドが必要。（前表参照）
ネストされた構造のないフラット JSON ファイルであること。
スキーマフィールドは一意の英数字の名前。

Items データ

価格、SKU タイプ、在庫状況などのアイテムに関するメタデータを格納します。

詳細：https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/personalize/latest/dg/items-datasets.html

Items スキーマの例

{
  "type": "record",
  "name": "Items",
  "namespace": "com.amazonaws.personalize.schema",
  "fields": [
    {
      "name": "ITEM_ID",
      "type": "string"
    },
    {
      "name": "GENRES",
      "type": [
        "null",
        "string"
      ],
      "categorical": true
    },
    {
      "name": "CREATION_TIMESTAMP",
      "type": "long"
    },
    {
      "name": "DESCRIPTION",
      "type": [
        "null",
        "string"
      ],
      "textual": true
    },
  ],
  "version": "1.0"
}

Items データの例

ITEM_ID,GENRES,CREATION_TIMESTAMP,DESCRIPTION
1,Adventure|Animation|Children|Comedy|Fantasy,1570003267,"This is an animated movie that features action, comedy, and fantasy. Audience is children. This movie was released in 2004."
2,Adventure|Children|Fantasy,1571730101,"This is an adventure movie with elements of fantasy. Audience is children. This movie was release in 2010."
3,Comedy|Romance,1560515629,"This is a romantic comedy. The movie was released in 1999. Audience is young women."
4,Comedy|Drama|Romance,1581670067,"This movie includes elements of both comedy and drama as well as romance. This movie was released in 2020."
...
...

Users データ

年齢、性別、ロイヤリティメンバーシップなどの、ユーザーに関するメタデータを格納します。

詳細：https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/personalize/latest/dg/users-datasets.html

Users スキーマの例

{
  "type": "record",
  "name": "Users",
  "namespace": "com.amazonaws.personalize.schema",
  "fields": [
      {
          "name": "USER_ID",
          "type": "string"
      },
      {
          "name": "AGE",
          "type": "int"
      },
      {
          "name": "GENDER",
          "type": "string",
          "categorical": true
      }
  ],
  "version": "1.0"
}

Users データの例

USER_ID,AGE,GENDER
5,34,Male
6,56,Female
8,65,Male
...
...

Interactions データ

ユーザーとアイテム間のやりとりの履歴データとリアルタイムデータを格納します。

インプレッションデータ：ユーザーが特定のアイテムと対話したとき（クリックまたは視聴したときなど）に表示されたアイテムのリスト
コンテキストメタデータ：イベント発生時にユーザーの環境で収集する対話データ（ユーザーのデバイス情報など）

詳細：https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/personalize/latest/dg/interactions-datasets.html

Interactions スキーマの例

{

  "type": "record",
  "name": "Interactions",
  "namespace": "com.amazonaws.personalize.schema",
  "fields": [
      {
          "name": "USER_ID",
          "type": "string"
      },
      {
          "name": "ITEM_ID",
          "type": "string"
      },
      {
          "name": "EVENT_TYPE",
          "type": "string"
      },
      {
          "name": "EVENT_VALUE",
          "type": [
             "float",
             "null"
          ]
      },
      {
          "name": "LOCATION",
          "type": "string",
          "categorical": true
      },
      {
          "name": "DEVICE",
          "type": [
              "string",
              "null"
          ],
          "categorical": true
      },
      {
          "name": "TIMESTAMP",
          "type": "long"
      },
      {
          "name": "IMPRESSION",
          "type": "string"
      }
  ],
  "version": "1.0"
}

Interactions データの例

USER_ID,ITEM_ID,EVENT_TYPE,EVENT_VALUE,LOCATION,DEVICE,TIMESTAMP,IMPRESSION
35,73,click,,Ohio,Tablet,1586731606,73|70|17|95|96|92|55|45|16|97|56|54|33|94|36|10|5|43|19|13|51|90|65|59|38
54,35,watch,0.75,Indiana,Cellphone,1586735164,35|82|78|57|20|63|1|90|76|75|49|71|26|24|25|6|37|85|40|98|32|13|11|54|48
9,33,click,,Oregon,Cellphone,1586735158,68|33|62|6|15|57|45|24|78|89|90|40|26|91|66|31|47|17|99|29|27|41|77|75|14
23,10,watch,0.25,California,Tablet,1586735697,92|89|36|10|39|77|4|27|79|18|83|16|28|68|78|40|50|3|99|7|87|49|12|57|53
27,11,watch,0.55,Indiana,Tablet,1586735763,11|7|39|95|71|1|6|40|41|28|99|53|68|76|0|65|69|36|22|42|34|67|24|20|66
...
...

さいごに

次回は実際に使ってみて手順をまとめたいと思います。（➝記事）