개인화된 추천 모델 만들고 배포하기

The case for personalization

Why Amazon Personalize?

Key features

How it works

Workshop

Reference

The case for Personalize

• Every touchpoint is personal
  • 고객과 상호 작용할 기회가 생겼을 때 고객이 원하는 경험을 전달하고 싶습니다.
• Consumers expect personalized user experiences
  • 63%의 소비자가 '개인화'를 표준 서비스 수준으로 인식하고 있습니다.
• Type of Recommendation methods
  • 컨텐츠 기반 (Content-based filtering)
    • Item을 feature로 표현 후, item끼리 비슷한지 비교
  • 협업 필터링 (Collaborative filtering)
    • User-item의 상호 작용(Interaction) 정보를 통해 user가 좋아할 만한 item을 추천
    • User-based vs Item-based

Why Amazon Personalize?

• The evolution of 20+ years