Entités de données d’interactions
Cet article fournit des instructions sur la configuration de vos entités de données d’interactions des recommandations dans contrat de données Recommandations intelligentes.
Évaluation d’entités de données
Une entité de données est un ensemble d’un ou plusieurs fichiers texte de données, chacun ayant une liste de colonnes (également appelée attributs) et des lignes contenant les valeurs de données réelles.
Recommandations intelligentes définit des groupes logiques d’entités de données, chacun ayant son propre objectif.
Note
Les entités de données sont facultatives, sauf indication contraire explicite, ce qui signifie que leurs données peuvent être vides ou manquantes.
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Présentation des entités des données d’interactions
Les interactions représentent l’ensemble de toutes les manières dont un utilisateur interagit avec les articles du catalogue. Parmi les actions utilisateurs courantes, citons les interactions transactionnelles (achats), les vues (clics), les évaluations ou tout autre type d’action entre un utilisateur et un article ou une variante d’article.
Les entités de données suivantes font partie des entités de données des interactions :
Interactions
Nom de l’entité de données :Reco_Interactions.
Description : Toutes les interactions de l’utilisateur avec les articles et les variantes d’articles.
Attributs :
Nom | Type de données | Obligatoire | Default value | Comportement de la valeur non valide | Commentaires |
---|---|---|---|---|---|
InteractionGroupingId | String(256) | Oui | Abandonner l’entrée | ID de regroupement pour plusieurs interactions. Longueur limitée à 256 caractères. | |
ItemId | String(16) | Oui | Abandonner l’entrée | Voir Entités de données requises par scénario de recommandations pour l’ID de l’article. | |
ItemVariantId | String(16) | Non | Abandonner l’entrée | Voir Entités de données requises par scénario de recommandations pour l’ID de variante. | |
UserId | String(256) | Non | Abandonner l’entrée | Une valeur vide représente une interaction anonyme. Longueur limitée à 256 caractères. | |
InteractionType | String | Non | Transaction | Abandonner l’entrée | Transaction est la seule valeur valide pour cet attribut et n’affecte pas les résultats de la recommandation. |
Horodatage | DateHeure | Non | 1970-01-01T00:00:00.000Z | Abandonner l’entrée | Voir Entités de données requises par scénario de recommandations pour les valeurs DateHeure. |
Attribut de chaîne | String(64) | Non | Abandonner l’entrée | La longueur est limitée à 64 caractères. Attribut de chaîne qui peut être utilisé selon les besoins de l’entreprise et qui n’affecte pas le processus de modélisation. | |
Attribut double | Double | Non | Abandonner l’entrée | Attribut double qui peut être utilisé selon les besoins de l’entreprise et qui n’affecte pas le processus de modélisation. | |
Canal | String(64) | Non | 0 | Valeur de rognage | Longueur limitée à 64 caractères. |
Catalog | String(64) | Non | 0 | Valeur de rognage | Longueur limitée à 64 caractères. |
Point fort | Double | Non | 1.0 | Abandonner l’entrée | Représente l’importance des interactions (par rapport à d’autres interactions). Cela permet d’améliorer les processus et les performances des transactions, mais la transparence et l’utilisation éthique des données sont des considérations importantes. Pris en charge dans Next Best Action, User Picks et similaires (AlgoType=MF). |
IsPositive | Bool | Non | Vrai | Voir Entités de données requises par scénario de recommandations pour les valeurs booléennes. |
Instructions :
InteractionGroupingId est le principal indicateur collaboratif regroupant des articles dans une seule interaction multi-articles. Il peut s’agir de tout ce qui, dans le cadre de votre activité, crée Relations entre les articles. Par exemple, les articles achetés dans les mêmes interactions (panier) peuvent être connectés/liés, donc l’ID du panier/de la transaction pourrait être un bon choix pour ce champ. Si un facteur de collaboration est l’utilisateur (personne) interagissant avec des articles, vous souhaiterez peut-être copier UserId dans ce champ et l’avoir dans le champ UserId aussi.
Assurez-vous que l’entité de données Interactions contient des interactions du même type (le type peut être : j’aime, transactions, vues, etc.). Afin d’obtenir des recommandations pour différents types d’interactions, il est recommandé qu’un composant de modélisation lise les interactions du même type. La consolidation de différents types de transactions dans le même modèle renverra des recommandations mixtes avec une signification différente et pas nécessairement souhaitée que de travailler avec des modèles/comptes IR séparés.
Les types d’interaction non pris en charge seront ignorés.
Toutes les lignes de données qui représentent la même opération (par exemple, une transaction de plusieurs articles) doivent avoir le même ID de regroupement unique.
Les interactions négatives (telles que les retours d’articles ou les Je n’aime pas) sont représentées par IsPositive=False.
Les colonnes d’attribut double, d’attribut de chaîne et de type d’interaction répertoriées peuvent être laissées vides pour l’instant.
L’utilisation de « 0 » comme valeur pour les attributs « Canal » ou « Catalogue » entraînera une erreur de traitement.
Dans le scénario Next Best Action, l’attribut Force est plafonné à 10. Les valeurs supérieures à 10 seront remplacées par 10.
Voici des exemples d’utilisation de la force :
- Priorisez les produits avec une plus grande probabilité d’interaction (c’est-à-dire vus, regardés, etc.). Si vous préférez avoir une priorité plus élevée sur les achats récents, envisagez d’essayer l’API Picks en utilisant le type Algo RecentPurchases, qui donne déjà la priorité aux interactions les plus récentes d’un utilisateur.
- Les scores d’évaluation des produits sur une échelle de 1 à 5 peuvent être reflétés en définissant la force de la transaction pertinente comme le score d’évaluation que l’utilisateur a attribué à l’article.
- Donner la priorité à la durée de visionnage d’une vidéo en donnant aux vues plus longues une force plus élevée que celles des vues plus courtes.
Exemple de données :
Les en-têtes apparaissent uniquement à des fins de commodité et ne doivent pas faire partie des données réelles.
InteractionGroupingId | ItemId | ItemVariantId | UserId | InteractionType | Horodateur | Attribut de chaîne | Attribut double | Canal | Catalog | Point fort | IsPositive |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Interaction100 | Élément1 | Item1Var1 | Transaction | 2020-04-01T10:00:00.000Z | |||||||
Interaction100 | Élément2 | Transaction | 2020-04-01T10:00:00.000Z | 2.0 | |||||||
Interaction101 | Élément2 | User1 | J’aime | 2020-05-01T13:25:00.000Z | Interaction-101-RT | False | |||||
Interaction101 | Item3 | User2 | Rating | 2020-07-12T08:45:00.000Z | Europe | MySale | 4.0 | False |
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Voir aussi
Présentation des contrats de donnéesTable de mappage des entités de donnéesEntités de données du catalogueEntités de données de configuration de recommandationEntités de données de listes externesEntités de données d’utilisateurs désabonnésEntités de données d’enrichissement des recommandationsEntités de données de mappage image-élémentAPI de recommandations intelligentesGuide de démarrage rapide : configurer et exécuter des recommandations intelligentes avec un exemple données