Empfehlungen konfigurieren

Die Konfigurationsmöglichkeiten für Produktempfehlungen umfassen Folgendes:

Algorithmusverfügbarkeit

Definieren Sie die Verfügbarkeit des Algorithmus in Empfehlungen verwalten und Empfehlungsmodelle.

Datenquellen-Vorfilter

Definieren Sie Filter, um die aus einer Datenquelle abgerufenen Daten während der Modellgenerierung einzuschränken. Importieren Sie benutzerdefinierte Felder, die als Vorfilter verwendet werden sollen.

Empfehlungsalgorithmus-Standardwerte

Definieren Sie Standardwerte für Algorithmus- und Datenquellen-Vorfilterparameter.

Laufzeit-Impressionen

Laufzeit-Empfehlungsaufrufe aggregieren oder transformieren.

Laufzeitparameter

Erweiterte Empfehlungslaufzeitparameter

Sie können die Verfügbarkeit von Algorithmen unter Empfehlungen verwalten und Empfehlungsmodelle definieren. Empfehlungen verwalten enthält eine Teilmenge der Funktionen und Algorithmen, die in Empfehlungsmodellen verfügbar sind. Wenn Sie einen Algorithmus in Empfehlungen verwalten verfügbar machen, wird er automatisch auch in Empfehlungsmodellen zur Verfügung gestellt.

Schritt eins

Navigieren Sie zu Lösung verwalten, um die verfügbaren Apps anzuzeigen.

1. User-Story: Der Administrator kann steuern, welche Algorithmen den Empfehlungsanwendungen für Marketingexperten und Business-Analysten zur Verfügung stehen.
2. Neue Funktionen: Algorithmen können in jeder Empfehlungsanwendung verfügbar gemacht werden.

Wählen Sie die Anwendung Empfehlungsalgorithmen.

Schritt zwei

Nachdem Sie sich nun in der App Empfehlungsalgorithmen befinden, sehen wir uns einige der verfügbaren Einstellungen an.

1. Verwendung von Algorithmen: Mit diesen Einstellungen können Sie die Verfügbarkeit von Algorithmen in Empfehlungsmodelle und Empfehlungen verwalten definieren. Sobald ein Algorithmus so eingestellt ist, dass er in einer Anwendung verfügbar ist, wird er in der Liste der verfügbaren Algorithmen angezeigt, sobald der Benutzer auswählt, einen Algorithmus zum Modell hinzuzufügen.
2. Vorteile für Kunden: Ermitteln Sie, welche Vorfilter am besten zu den Benutzern der beiden Anwendungen passen, und stellen Sie sie entsprechend zur Verfügung. Dadurch können Benutzer nur sehen, was für ihre Rolle relevant ist.

Schritt drei

Sie können Datenquellen-Vorfilter definieren, die auf einen Algorithmus in Empfehlungen verwalten und Empfehlungsmodelle angewendet werden können. Die Vorfilter sind datenquellentypspezifisch und schränken die aus einer Datenquelle während der Modellgenerierung abgerufenen Daten ein.

1. Verwendung von Vorfiltern: Sobald ein Datenquellen-Vorfilter so eingestellt ist, dass er in einer Anwendung verfügbar ist, werden die Vorfilter in der Liste der verfügbaren Datenquellen-Vorfilter angezeigt, sobald der Benutzer auswählt, einen Vorfilter in einem Algorithmus hinzuzufügen.
2. User-Story: Der Administrator kann steuern, welche Datenquellen-Vorfilter für die Empfehlungsanwendungen verfügbar sind, die auf den Marketingexperten und Business-Analyst zugeschnitten sind.
3. Vorteile für Kunden: Ermitteln Sie, welche Vorfilter am besten zu den Benutzern der beiden Anwendungen passen, und stellen Sie sie entsprechend zur Verfügung. Dadurch können Benutzer nur sehen, was für ihre Rolle relevant ist.
4. Neue Funktionen: Vorfilter können in jeder der beiden Empfehlungsanwendungen verfügbar gemacht werden.

Schritt 4

In diesem Bereich können Sie den Algorithmus für Standardwerte und die Vorfilterparameter der Datenquelle definieren.

1. Empfehlungsalgorithmus-Standardeinstellungen: Diese Funktion hilft dem Benutzer dabei, dieselben Parameter nicht jedes Mal hinzuzufügen, wenn ein Algorithmus in einem Modell verwendet wird, indem die Parameter als Standardwerte gesichert werden.
2. In diesem Beispiel werden bei Verwendung des Algorithmus „Am häufigsten angesehen" Interaktionsart und Interaktionsdaten verwenden verwendet, und es werden Standardwerte (d.h. SHOP_ITEM_VIEW, und schauen Sie in den letzten 15 Tagen zurück).

Im Folgenden finden Sie eine Liste der Parameter. Sie können die folgenden Algorithmusstandardwerte definieren:

Maximale Regelgröße

Vom Benutzer angegebene maximale Größe der Positionsgruppe.

Maximale Ergebnismenge

Vom Benutzer angegebene maximale Ergebnismenge, die zurückgegeben werden soll.

Minimale Konfidenz

Vom Benutzer angegebene Mindestwahrscheinlichkeit, dass eine Kombination von Produkten in einem Vorgang gruppiert wird. Der Wert muss strikt größer als 0,0 und strikt kleiner als 1,0 sein.

Minimaler Lift

Vom Benutzer angegebener Mindestwert, der das Verhältnis zwischen der Konfidenz und der Unterstützung der abhängigen Elemente (erwartete Konfidenz) darstellt.

Minimaler Support

Vom Benutzer angegebene Mindestzahl, die einer Produktassoziationsregel zugeordnet ist, die die Häufigkeit beschreibt, mit der zwei oder mehr Produkte in einer Transaktion gruppiert werden.Der Wert muss strikt größer als 0,0 und strikt kleiner als 1,0 sein.

Bewertungsart

Vom Benutzer angegebene Methode zum Einstufen von Empfehlungen, die auf einem der folgenden Elemente basiert:

• Konfidenz
• Lift·Zeitraster
• Support

Aktualisierungsrate der Generierung (in Stunden)

Vom Benutzer angegebene Anzahl von Stunden, nach denen ein Algorithmus neu generiert wird. Sobald ein Algorithmus zu einem Modell hinzugefügt wurde, können die Algorithmusparameter geändert und gesichert werden. Die aktualisierten Parameter werden dann nur im Kontext dieses einzelnen Modells angewendet.

Datenquellen-Vorfilter werden während der Modellgenerierung angewendet, um die aus einer Datenquelle abgerufenen Daten einzuschränken. Die für einen Algorithmus verfügbaren Datenquellen-Vorfilter hängen von der Datenquellenart ab, die dem Algorithmus zugeordnet ist.

Sie können die folgenden Vorfilterparameter für Datenquellen definieren:

• SAP-Marketing-Interaktionen
• Kommunikationsmedium
• Produktkategorie
• Interaktionsart
• Interaktionszeitstempel
• Interaktionsdaten verwenden
• SAP-Marketing-Interaktionskontakte
• Zielgruppe
• SAP-Marketing-Produkt
• Produktkategorie

Wenn Sie mehr über Algorithmen für benutzerdefinierte Empfehlungen erfahren möchten, sehen Sie sich die folgende Ressource an:

Blogbeitrag

Benutzerdefinierte Algorithmen in Produktempfehlung verwenden.