❓AWS Personalize란
Personalize란 아마존 웹 서비스(AWS)에서 제공하는 개인화 추천 서비스이다.
데이터를 등록하고 이벤트를 aws에 전송해주고 추천만 받으면 되는 플로우라 간단하고 쉽게 개인화 추천을 받을 수 있는 장점이 있다.
AWS Personalize 기본 구성
Dataset
Dataset이란 추천 서비스가 사용할 학습 데이터이다.
아래에서 설명할 Event Tracker를 통해 해당 학습 데이터를 AWS에 전송한다.
Dataset의 종류에는 3가지가 있다.
Interactions: 이벤트(상호작용) 데이터
User: 사용자 데이터
Item: 추천 대상(아이템) 데이터
Interactions
Interactions 데이터는 이벤트(상호작용) 데이터로, 어떤 사용자가 어떤 행동을 했다는 이벤트 정보를 나타낸다.
예) '홍길동' 이라는 사용자가 '아이스 아메리카노' 라는 상품을 구매했다.
User
User 정보는 말 그래도 사용자에 대한 정보를 나타낸다.
Item
Item 정보는 추천 대상(아이템) 정보를 나타낸다.
우리 서비스에서는 상품에 대한 추천 서비스를 추가하기 위해 상품 정보를 Item으로 저장했다.
Event Tracker
Event Tracker는 위에서 언급한 Dataset을 실시간으로 AWS에 기록한다.
예를 들어, '홍길동' 사용자가 '아이스 아메리카노' 를 구매했을 경우, 해당 이벤트(행동)이 일어난 시점에 실시간으로 AWS에 Interactions 데이터를 기록하는 것이다.
Recipe
Recipe란 머신러닝 학습을 위한 AWS Personalize 알고리즘이다.
알고리즘은 다양하게 존재하고, 그 중 몇가지를 소개하자면 아래와 같다.
- RELATED_ITEMS: 유사한 항목 추천
- PERSONALIZED_RANKING: 개인화된 순위 추천
- POPULAR_ITEMS: 현재 인기 항목
이외에도 여러가지 추천 알고리즘이 있다. 상황에 맞게 골라서 사용하면 된다.
Solution
Solution은 모델의 기본 구성을 나타낸다.
어떤 항목을 어떤 알고리즘으로 추천할건지 설정한다.
Solution Version
Solution Version은 Solution 정보에 따라 실제로 모델을 학습시키고 배포한다.
Campaign
위에서 Solution Version을 생성하고 배포하면 배포된 Solution Version으로 실시간 추천항목을 제공한다.
🎉 결론
지금까지 간단하게 AWS Personalize에 대한 기본 개념을 알아보았다.
처음 접할 때는 개념도 복잡하지만 한번 익숙해지면 쉽고 간단하게 AWS Personalize 서비스를 통해 개인화 추천을 받을 수 있다.
