Amazon web services 删除或更新项目的正确方法

我正在为分类广告网站建立推荐系统，每天都会添加和删除广告

我想到的是使用添加新的广告并创建名为

status=0

的字段，如果用户删除了广告，我将使用具有相同

ITEM\u ID

的相同

PutItem

API更新存储的项目，并在生成推荐时使用过滤器仅选择状态为0的广告

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对吗？PutItems API是否会更新现有广告？是否仍要删除该项？

目前无法删除已添加到数据集的项。

您的解决方案看起来不错，但是根据我使用Personalize的经验，过滤器可能会降低您的推荐质量

要了解原因，这或多或少是个性化用于过滤建议的算法：

• 获取用户推荐的项目
• 使用筛选器表达式筛选建议
• 返回筛选后剩余的前N个推荐项目

因为过滤是在获得推荐后完成的，这意味着Personalize将简单地用推荐列表中的某个项目填充推荐列表

这种方法存在一个问题——列表中较低的项目的“得分”值较低，这表明了建议的准确性。这就是为什么你最终会得到更糟糕的推荐，但这取决于在过滤掉那些状态为

status=0

的广告之前，推荐了多少广告

要查看您的推荐分数，只需在个性化web UI中获取推荐即可。它将返回带有分数的REC列表

更好的方法 如果你的广告每天都在更新，那么你完全可以通过以下步骤来解决这个问题：

• 创建Lambda函数，该函数每24小时触发一次
• Lambda将获取所有广告，并将它们作为CSV文件放入S3存储桶中。它应该排除不再可用的广告（

  status=0

  ）
• 使用您选择的任何AWS SDK调用API，并提供存储在S3 bucket上的数据
• Personalize将启动导入作业。完成后，所有项目都将替换为最新的转储

然而，它也有一些缺点

如果未使用用户个性化（aws用户个性化）配方，则每次导入项目后，需要通过创建新的解决方案版本来更新解决方案。否则，它将不包括项数据集导入作业所做的更改

创建一个新的解决方案版本是非常缓慢和昂贵的，这就是为什么我建议使用用户个性化配方，如果您想使用这种方法，并且由于HRNN配方被标记为遗留，所以无论如何迁移都是一个好主意

如果您使用的是用户个性化配方，则根据

Amazon Personalize每两小时自动更新您的最新解决方案版本，以包含新数据。您的活动将自动使用更新的解决方案版本。有关更多信息，请参见自动更新

所以，几乎所有的工作都是在个性化方面完成的，您不必担心每次项目导入作业后的解决方案再培训

最后一个问题。。。 由于for User Personalization Recipe文档声称，您的解决方案将在两小时内更新，因此您可能最终会推荐一些短期内不可用的项目。如果您每天更新项目，这可能是一个重大问题

为了解决这个问题，我建议您只使用您提到的过滤器方法。由于这一点，两种方法都有好处

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你的推荐总是有效的。

我有一个Uber Eats类型的应用程序，餐馆老板可以随时删除物品，推荐算法应该会立即做出反应。那最好怎么办？问题中描述的过滤方法是否最有效？我相信在这种情况下，使用

PutItem

API和

status=0

方法，过滤将是唯一有效的解决方案。您将收到稍差的推荐，但不包括已删除的项目。