はじめてのレコメンド 〜Amazon Personalizeを使った推薦システム超超超⼊⾨〜 2024.07.31 データ事業本部 インテグレーション部 機械学習チーム 貞松 政史

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⽇常に溶け込むレコメンデーション 3 https://newspicks.com/ https://www.youtube.com/ https://open.spotify.com/ https://www.amazon.co.jp/ ECサイト 動画配信サービス ⾳楽配信サービス ニュースサイト

レコメンデーションを導⼊したい︕ • とはいえ⾊々なハードルがある… • レコメンデーションに関するノウハウがない • レコメンデーションを実際に運⽤するシステム構築が⼤変 • 必要なデータをどうやって準備、蓄積すれば良いかわからない • ⾦銭的にも⼈的にもコストが掛かる 4

本セッションのゴール • 本セッションで持ち帰っていただきたいこと • レコメンデーションの基礎的な内容 • AWSのマネージドサービスを活⽤したレコメンデーションの コア部分の作り⽅ • AWSインフラを活⽤したシステム構築イメージ • レコメンドシステムを導⼊したいという熱い想い 5

スピーカー情報 ⽒名 貞松 政史 (サダマツ マサシ) 所属 データ事業本部 インテグレーション部 機械学習チーム マネージャー 6

おしながき • レコメンデーションとは • Amazon Personalizeを活⽤したレコメンデーション • Amazon Personalizeで実際にレコメンドを作成してみる • AWSインフラを活⽤したレコメンドシステムの例 • まとめ 7

レコメンデーションとは 8

レコメンデーションの定義 ユーザーに対しておすすめのアイテムを提⽰するような仕組み サービスの購⼊・利⽤履歴や、属性情報（ユーザー・アイテム）などを使⽤ 9

レコメンデーション レコメンデーションの特徴 検索との関係性は近く、様々なシーンでレコメンデーションの可能性がある アイテム群 検索ワード （明⽰的） 検索 結果 アイテム群 レコメンド 結果 検索 購⼊履歴の蓄積 （暗黙的） 10

レコメンデーションのメリット 【利⽤者側︓ユーザ体験向上】 ・⽬的のものに素早くアクセス ・ユーザが意図しない気づきを与える 【事業者側︓サービスの活性化】 ・サービス利⽤の継続、売上の向上 ・流⾏させたい新規アイテムを適切なユーザに提⽰する 最終的なゴールに沿ったKPIを設定することが重要 11

Amazon Personalizeを 活⽤したレコメンデーション 12

Amazon Personalize とは Amazonがレコメンデーションを 20年以上提供してきた経験と 機械学習を活⽤して⾏った調査を ベースにしたレコメンデーションサービス 13

Amazon Personalizeの構成要素 データセットグループ データセット(必須) Interaction データセット(任意) User データセット(任意) Item ソリューション（学習済みのレコメンドモデル） キャンペーン・バッチレコメンデーション 14

データセットの種類 (必須) 15 ■ Interaction • どのユーザーがどの商品を買った、どのコンテンツを観たなどの ユーザーインタラクションデータ • 必須スキーマ - USER_ID - ITEM_ID - TIMESTAMP (unixtimestamp形式) ※最低限このデータセットさえあればレコメンドを⽣成できる 誰が、何を、いつ (買った、視聴した など)

データセットの種類 (任意) ■User • ユーザーの属性(年齢、性別等々)データ • 必須スキーマ - USER_ID - (1つ以上の)ユーザーメタデータ ■Item • アイテムの属性(カテゴリ・ジャンル、価格等々)データ • 必須スキーマ - ITEM_ID - (1つ以上の)アイテムメタデータ ※使⽤するレシピによっては必須になる 16

ソリューションの作成 ソリューション → 要は学習済みのレコメンドモデル n ソリューション • レシピ(要はビルトインのアルゴリズム)やハイパーパラメータを設定して モデルを学習する為の枠組み • 別のレシピやハイパーパラメータで学習させる場合は、複数の ソリューションを作成する必要がある n ソリューションバージョン • 新規データを投⼊して再学習されたソリューションの各バージョン • 特定のソリューションバージョンを指定してレコメンド⽣成を実⾏可能 17

レコメンドの作成⽅法 ■ キャンペーン (リアルタイムレコメンド) • APIエンドポイントを作成 • USER_IDやITEM_ID等のパラメータを投げ込んでレコメンド 結果を取得する ■ バッチレコメンデーション • 必要なパラメータ(ユーザーID等)のリストをJSONファイルで準備 • レコメンド結果をまとめて作成 → S3に出⼒ 18

利⽤可能なレシピ(Recipe)⼀覧 種類 Recipe 説明 POPULAR_ITEMS Popularity-Count 最も⼈気のあるアイテムをレコメンド Trending-Now 急速に⼈気が⾼まっているアイテムをレコメンド USER_PERSONALIZATION User-Personalization 個⼈にパーソナライズされたレコメンドを提供 User-Personalization-v2 アップデート版（より⾼速、⼤規模なアイテム数に対応） PERSONALIZED_RANKING Personalized-Ranking あるコレクションに対してパーソナライズされたリランキングを実施 Personalized-Ranking-v2 アップデート版（より⾼速、⼤規模なアイテム数に対応） RELATED_ITEMS SIMS 利⽤履歴を⽤いた類似アイテムのレコメンド Similar-Items 利⽤履歴とアイテムデータを⽤いた類似アイテムのレコメンド USER_SEGMENTATION Item-Affinity 利⽤履歴からユーザをグループ化する Item-Attribute-Affinity 利⽤履歴とアイテムデータからユーザをグループ化する PERSONALIZED_ACTIONS Next-Best-Action ユーザが次に取るべきアクションをレコメンド https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/working-with-predefined-recipes.html 19 ユーザーベース (例︓あなたへのおすすめ) アイテムベース (例︓この商品を⾒た⼈におすすめ)

オフライン評価による効果検証 どのように効果検証をするか︖ ↓ Amazon Personalizeが提供するオフライン指標(Metrics)を⽤いる https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/working-with-training-metrics.html#metric-definitions 種類 説明 coverage 多様なアイテムをレコメンドしているかどうか MRR: mean reciprocal rank at k (k=25) レコメンド結果の上位に正解があることを重視した指標 NDCG: normalized discounted cumulative gain at k (k=5,10,25) レコメンド結果の順序に依存した指標 precision at k (k=5,10,25) レコメンドの正確性を表す指標 USER-A,ITEM-002,購⼊ USER-A,ITEM-005,購⼊ USER-A,ITEM-012,購⼊ ... USER-A,ITEM-005,0.81 USER-A,ITEM-002,0.74 USER-A,ITEM-001,0.53 USER-A,ITEM-003,0.49 USER-A,ITEM-012,0.33 ⽐較 テストデータ (正解とみなすデータ) 推論結果 テストセット 全期間のデータセット 20

オンライン評価による効果検証 オンライン評価を考慮した機械学習基盤上での効果検証 • オフライン評価は「レコメンドしなくても購⼊したもの」を正解にしている • 新規性やセレンディピティ(意外性)など「レコメンドされたから購⼊したもの」が存在 • この評価にはユーザを分割したABテストが有効 レコメンドシステム Model(v1) Model(v2) 画⾯表⽰ 集計・分析 Amazon Redshift Amazon QuickSight A群 B群 21

Amazon Personalizeで実際に レコメンドを作成してみる 22

Personalizeを使ったレコメンデーション MovieLens https://grouplens.org/datasets/movielens/ 映像作品のレコメンデーション データ列項⽬ • user_id︓ユーザーのユニークID • item_id︓映像作品のユニークID • timestamp︓レビュー投稿時のUNIX時間 23

設定等々 • レシピ︓USER_PERSONALIZATION (ユーザーベース) • データセット︓Interactionのみ • ハイパーパラメータ︓デフォルト 24

⼤まかな処理の流れ 25 データセットグループ作成 データセット作成 データセットインポート ソリューション作成 レコメンド作成 順番に実⾏

詳細な⼿順について 26 https://dev.classmethod.jp/articles/introduction -2024-amazon-personalize-2/

キャンペーン(リアルタイムレコメンデーション) ユーザーIDを渡すと レコメンドアイテムのリスト (スコアが⾼い順)が返ってくる 27

バッチレコメンデーション ユーザーIDのリストを渡すと、各ユーザーに対する指定された数の レコメンドアイテムのリストが出⼒される 28

最終的にはこうなる https://newspicks.com/ https://www.youtube.com/ https://open.spotify.com/ https://www.amazon.co.jp/ ECサイト 動画配信サービス ⾳楽配信サービス ニュースサイト 29

AWSインフラを活⽤した レコメンドシステムの例 30

事業やシステムとレコメンドの関係性 • 着⽬するイベント • 購⼊やクリックだけではなく、お気に⼊り登録、途中からの視聴など 実システムのイベントは幅広い • ユーザーへの⾒せ⽅ • レコメンドスコアを⾼い順に並べる以外にも様々な⽅法がある • 興味なしと⾒なす⽅法 • 同じレコメンドアイテムを何回か表⽰してクリックされなかったら 興味なしと⾒なして除外したり、表⽰順位を下げる • 除外されたアイテムを再度提⽰するための条件を設定する など • 再購⼊の可能性 • アイテムの特性や利⽤側のシステムによっては再購⼊の可能性がある • ユーザの状態に応じて、類似アイテムのレコメンドが欲しい場合と欲しくない 場合がある 31

リアルタイム推論システム（即時推論、コスト⾼） バッチ推論システム（1⽇1回推論など、コスト低） リアルタイム推論とバッチ推論 • バッチ推論も使い⽅次第で多様なアイテムをレコメンドできる • どうしても即時性が求められる場合にリアルタイムが選択肢に Amazon Personalize ユーザIDリスト バッチ推論結果 AWS Step Functions workflow EventBridge Scheduler Amazon Personalize リアルタイム推論 アプリケーション アプリケーション 通常は固定の結果取得 扱い次第で多様化が可能 32

機械学習の運⽤や評価分析を考慮した分析基盤 • 学習や推論に必要なETL処理基盤（Lambda, Glue, dbtなど） • 実験管理や利⽤履歴データの蓄積（DWH）、推論結果やABテストの分析（QuickSight） Amazon Personalize ユーザIDリスト バッチ推論結果 AWS Lambda Amazon API Gateway AWS Step Functions workflow EventBridge Scheduler アプリケーション Amazon Personalize Amazon Aurora Amazon DynamoDB Amazon Redshift 学習⽤の 利⽤履歴データ アプリケーションログ ユーザデータ アイテムデータ 学習済みモデル AWS Step Functions workflow Amazon QuickSight 実運⽤を想定したアーキテクチャ例 結果の取得、後処理 33

まとめ 34

まとめ • レコメンデーションの基礎について解説 • Amazon Personalizeについて • 概要や最低限の仕様を解説 • レコメンドを作成するまでの基本的な⼿順をご紹介 • AWSインフラを活⽤したレコメンドシステムの アーキテクチャ例をご紹介 レコメンデーションのスターターキットが揃った状態 35

既存の(クラウド)サービスに乗っかって 早く・安く・巧く レコメンデーションを活⽤しましょう︕ 36

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