Ритейлер развернул Amazon Personalize и заметил, что продажи рекомендованных товаров резко возрастают сразу после развертывания, но затем быстро падают. Для обучения использовались только исторические данные до недавней маркетинговой кампании. Какое изменение следует внести, чтобы улучшить и поддерживать рекомендации?

Проблема заключается в том, что рекомендации Personalize быстро устаревают, так как обучались только на исторических данных до маркетинговой кампании. Захват живых взаимодействий пользователей с помощью трекера событий позволяет Personalize постоянно обновлять свои модели и адаптироваться к изменяющемуся поведению пользователей, что критически важно для поддержания актуальных и эффективных рекомендаций. Включение метаданных пользователя и использование HRNN-Metadata может улучшить рекомендации, но не решит проблему устаревания данных. Замена на SageMaker с FM — это более сложное и трудоемкое решение, которое не обязательно превзойдет Personalize в данном сценарии и также потребует обновления данных. Добавление атрибутов типа события и значения события в набор данных взаимодействий может обогатить данные, но без потоковой передачи живых событий это не решит проблему падения эффективности рекомендаций со временем.