Utilisez un modèle de recommandation dans Amazon Pinpoint avec AWS Lambda - Amazon Pinpoint

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Utilisez un modèle de recommandation dans Amazon Pinpoint avec AWS Lambda

Dans Amazon Pinpoint, vous pouvez récupérer des recommandations personnalisées à partir d'un modèle de recommandation et les ajouter aux messages que vous envoyez à partir de campagnes et de parcours. Un modèle de recommandation est un type de modèle de machine learning qui trouve des modèles dans les données et génère des prédictions et des recommandations basées sur les modèles qu'il trouve. Il prédit ce qu'un utilisateur particulier préférera à partir d'un ensemble donné de produits ou d'articles, et il fournit ces informations sous la forme d'un ensemble de recommandations pour l'utilisateur.

En utilisant des modèles de recommandation avec Amazon Pinpoint, vous pouvez envoyer des recommandations personnalisées aux destinataires des messages en fonction des attributs et du comportement de chaque destinataire. Avec AWS Lambda, vous pouvez également personnaliser et améliorer ces recommandations. Par exemple, vous pouvez transformer dynamiquement une recommandation d'une valeur de texte unique (par exemple un nom ou un ID de produit) en contenu plus sophistiqué (par exemple un nom de produit, une description et une image). Et vous pouvez le faire en temps réel, quand Amazon Pinpoint envoie le message.

Cette fonctionnalité est disponible dans les AWS régions suivantes : USA Est (Virginie du Nord) ; USA Ouest (Oregon) ; Asie-Pacifique (Mumbai) ; Asie-Pacifique (Sydney) ; et Europe (Irlande).

Autoriser Amazon Pinpoint à appeler une fonction Lambda à l'aide de la commande et de la commande Lambda add AWS CLI permission

Après avoir attribué une politique de fonction Lambda à une fonction, vous pouvez ajouter des autorisations qui permettent à Amazon Pinpoint d'invoquer la fonction pour un projet, une campagne ou un parcours spécifique. Vous pouvez le faire à l'aide de la commande AWS Command Line Interface (AWS CLI) et de la commande Lambda add-permission. L'exemple suivant montre comment procéder pour un projet spécifique (projectId):

$ aws lambda add-permission \ --function-name function-name \ --statement-id sid \ --action lambda:InvokeFunction \ --principal pinpoint.us-east-1.amazonaws.com \ --source-arn arn:aws:mobiletargeting:us-east-1:accountId:recommenders/*

L'exemple précédent est mis en forme pour Unix, Linux et macOS. Sous Microsoft Windows, remplacez le caractère de continuité de ligne (\) par le caret (^).

Si la commande s'exécute correctement, vous obtenez une sortie similaire à ce qui suit :

{ "Statement": "{\"Sid\":\"sid\", \"Effect\":\"Allow\", \"Principal\":{\"Service\":\"pinpoint.us-east-1.amazonaws.com\"}, \"Action\":\"lambda:InvokeFunction\", \"Resource\":\"arn:aws:lambda:us-east-1:111122223333:function:function-name\", \"Condition\": {\"ArnLike\": {\"AWS:SourceArn\": \"arn:aws:mobiletargeting:us-east-1:111122223333:recommenders/*\"}}}" }

La Statement valeur est une version JSON sous forme de chaîne de l'instruction qui a été ajoutée à la politique de fonction Lambda.

Configurer Amazon Pinpoint pour appeler la fonction Lambda pour un modèle de recommandation

Pour configurer Amazon Pinpoint afin qu'il invoque la fonction Lambda d'un modèle de recommandation, spécifiez les paramètres de configuration spécifiques à Lambda suivants pour le modèle :

  • RecommendationTransformerUri— Cette propriété spécifie le nom ou Amazon Resource Name (ARN) de la fonction Lambda.

  • Attributes : cet objet est une carte qui définit les attributs recommandés personnalisés que la fonction ajoute à chaque définition de point de terminaison. Chacun de ces attributs peut être utilisé comme variable de message dans un modèle de message.

Vous pouvez spécifier ces paramètres à l'aide de la ressource Modèles de recommandation d'Amazon API Pinpoint (lorsque vous créez la configuration d'un modèle) ou de la ressource Modèle de recommandation d'Amazon API Pinpoint (si vous mettez à jour la configuration d'un modèle). Vous pouvez également définir ces paramètres à l'aide de la console Amazon Pinpoint.

Pour plus d'informations sur l'utilisation des modèles de recommandation avec Amazon Pinpoint, consultez Modèles de machine learning dans le Guide de l'utilisateur d'Amazon Pinpoint.