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我有一个网站：

  1. 10,000 页，每页代表一个类别，例如：“笔记本电脑”。
  2. 在每一页上，我都展示了 20 种推荐产品
  3. 99% 的用户是匿名的
  4. 对于每个用户，我都有一个上下文（设备、用户代理和类别）
  5. 对于每种产品，我都有价格和卖家名称
  6. 我有 2 个事件：出境和购买

我想根据用户上下文对每个新匿名用户的结果重新排序（重新排序、排序）。我想根据表现（出境和购买）重新排名。

您对特定算法或工具或服务有推荐吗？我发现 AWS Personalize 非常好，但问题是我的所有用户都是匿名的，所以我不相信它在我的用例中有效。

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1 回答 1

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当大多数/所有用户都是匿名的时，Amazon Personalize 仍然可以有效使用。如果您使用 cookie 或本地存储将用户跟踪为访问者，则可以将访问者的会话 ID 视为userIdPersonalize 中的访问者。您将失去在多个会话中将同一逻辑用户的活动拼接在一起的连续性，但您仍然可以获得会话中的个性化。这需要在字段中使用访问者的会话 ID调用PutEventssessionId并排除该userId字段。然后在调用GetRecommendations或GetPersonalizedRanking API 时，使用访问者的会话 ID 作为userId场地。Personalize 将在提供推荐或重新排列项目时考虑访问者会话的事件活动。

如果访问者是已知用户或后来成为已知用户（即登录或创建帐户），则在和/userId字段中传递他们的用户 ID 。在下一次培训中，Personalize 会将任何先前的匿名事件（即具有 a但不是 a 的事件）关联到用户。关键是对会话的用户使用跨匿名和已知事件的一致。PutEventsGetRecommendationsGetPersonalizedRankingsessionIduserIdsessionId

于 2022-02-15T16:21:32.400 回答