动手实践：Amazon Personalize
发布: (2026年1月20日 GMT+8 21:15)
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原文: Dev.to
Source: Dev.to
简要概述
Amazon Personalize 使企业能够在 无需机器学习专业知识 的情况下提供相关的实时推荐。它支持从商品推荐到内容发现的多种使用场景，帮助电子商务、媒体、旅游、金融、教育和游戏等行业实现收入增长和客户满意度提升。
关键行业与应用
电子商务
- 商品推荐
- 个性化首页内容
- 购物车追加建议
- 搜索结果重新排序
媒体与娱乐
- 视频/电影推荐
- 个性化音乐播放列表
- 内容发现
- “继续观看”建议
新闻与出版
- 个性化文章订阅
- 相关故事推荐
- 定制新闻通讯内容
旅游与酒店
- 目的地推荐
- 酒店和航班建议
- 个性化活动套餐
零售与时尚
- 风格和穿搭推荐
- “完整造型”建议
- 再订购提醒
金融服务
- 产品推荐（信用卡、贷款）
- 个性化投资建议
- 定向优惠
教育
- 课程推荐
- 个性化学习路径
- 基于技能的内容匹配
游戏
- 游戏推荐
- 游戏内物品建议
- 玩家匹配
可用配方
| 配方 | 目的 |
|---|---|
| USER_PERSONALIZATION | 按用户个性化。基于购买、浏览的商品。“为你推荐”。受欢迎度计数。最受欢迎。 |
| USER_SEGMENTATION | 商品和属性亲和度。 |
| PERSONALIZED_ACTIONS | 最佳操作。 |
| PERSONALIZED_RANKING | 为用户重新排序搜索结果。 |
| RELATED_ITEMS | 查看 X 的用户也查看了…；经常一起购买；相似商品。 |
| TRENDING_NOW | 当前流行内容。 |
常见事件类型
| 行业 | 事件 |
|---|---|
| 电子商务 | view, click, add_to_cart, purchase |
| 流媒体 | play, pause, complete, like |
| 新闻 | read, share, bookmark |
| 旅游 | search, book, favorite |
商业收益
- 转化率提升 10–30 %
- 更高的参与度和点击率
- 改善留存，降低流失
- 大规模自动化个性化
实践操作
本指南将手把手教你使用 AWS CDK（Python） 构建推荐系统，分为两个堆栈：