MovieStreamX хочет показывать персонализированную карусель «Рекомендовано для вас» на домашней странице каждого вошедшего в систему пользователя, которая использует прошлые взаимодействия пользователя со стримингом и демографические метаданные. Для анонимных целевых страниц они хотят простую карусель «В тренде сейчас», которая отображает популярные в данный момент заголовки. Какие рецепты Amazon Personalize следует использовать для персонализированной карусели и для трендовой карусели соответственно, и в чем заключается важное различие в их конфигурации?

Правильный ответ точно описывает подходящие рецепты Amazon Personalize для каждого сценария и ключевые различия в их конфигурации. User-Personalization — это основной рецепт для персонализированных рекомендаций, который использует данные о взаимодействиях (и опционально данные о пользователях и элементах) для обучения модели, создающей уникальные рекомендации для каждого пользователя. Popularity-Count идеально подходит для неперсонализированных рекомендаций, таких как «В тренде сейчас», поскольку он просто подсчитывает популярность элементов на основе исторических взаимодействий без обучения сложной модели. Неправильные варианты: Второй вариант ошибочно меняет местами рецепты и неверно утверждает, что Popularity-Count предоставляет персонализированные рекомендации с демографическими данными. Третий вариант предлагает рецепты, которые не являются оптимальными для описанных задач (HRNN-Metadata — это более старый рецепт, а SIMS предназначен для рекомендаций похожих элементов, а не для трендовых). Четвертый вариант неверно описывает Personalized-Ranking как легковесный метод без обучающих данных (он требует обучающих данных для ранжирования) и Ranking-ItemPop как пакетное задание (это не стандартный рецепт для трендовых рекомендаций).