Bir perakendecinin, mevcut kullanıcılar için her kullanıcının göz atma geçmişine göre öneriler sunan ve kullanıcının zaten satın aldığı öğeleri filtreleyen bir öneri sistemine ihtiyacı var. Bu gereksinimleri en az geliştirme çabasıyla karşılayan çözüm hangisidir?

Bu senaryo için en uygun çözüm, Amazon Personalize'ın USERPERSONALIZATION tarifesini kullanmaktır. USERPERSONALIZATION, kullanıcının geçmiş etkileşimlerine dayalı kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için tasarlanmıştır ve perakendecinin mevcut kullanıcılar için göz atma geçmişine göre öneri sunma gereksinimini doğrudan karşılar. Ayrıca, Personalize'ın gerçek zamanlı filtreleme özelliği, kullanıcının daha önce satın aldığı öğeleri kolayca hariç tutmaya olanak tanır, bu da geliştirme çabasını önemli ölçüde azaltır. Bir Personalize kampanyası dağıtmak ve GetRecommendations API'sini kullanmak, önerileri düşük gecikmeyle sunmanın standart ve verimli bir yoludur. Diğer seçenekler daha fazla geliştirme çabası gerektirir veya senaryoya tam olarak uygun değildir. SageMaker'da özel bir model oluşturmak, model geliştirme, eğitim, dağıtım ve bakım açısından daha fazla iş yükü anlamına gelir. PERSONALIZEDRANKING ise belirli bir öğe listesini sıralamak için kullanılır, bu senaryoda istenen kişiselleştirilmiş öneri akışını sağlamaz.