Ein Einzelhändler benötigt ein Empfehlungssystem, das Empfehlungen für bestehende Benutzer basierend auf der Browser-Historie jedes Benutzers bereitstellt und Artikel herausfiltert, die der Benutzer bereits gekauft hat. Welche Lösung erfüllt diese Anforderungen mit dem geringsten Entwicklungsaufwand?

Die korrekte Antwort ist die beste Lösung, da Amazon Personalize ein vollständig verwalteter Dienst ist, der speziell für die Bereitstellung personalisierter Empfehlungen entwickelt wurde und den geringsten Entwicklungsaufwand erfordert. Der Rezepttyp USERPERSONALIZATION ist ideal für die Generierung von Empfehlungen basierend auf der Browser-Historie eines Benutzers. Die Möglichkeit, einen Echtzeitfilter zu erstellen, um bereits gekaufte Artikel auszuschließen, ist eine integrierte Funktion von Personalize, die diese Anforderung direkt erfüllt. Die Verwendung von GetRecommendations liefert die gewünschten Echtzeit-Empfehlungen. Die Option mit PERSONALIZEDRANKING ist falsch, da dieser Rezepttyp für das Ranking einer bereitgestellten Liste von Artikeln und nicht für die Generierung von Empfehlungen aus einem Katalog gedacht ist. Die SageMaker-Optionen erfordern einen erheblich höheren Entwicklungsaufwand für Modellentwicklung, Training, Hosting und die Implementierung der Filterlogik, was den Anforderungen an den geringsten Aufwand widerspricht.