推荐准确性低时应依次检查数据质量、切换ECOMMERCE-USER-PERSONALIZATION-V2等适配配方、调整API过滤与重排参数、降低Browse weight至0.1并设7天物品新鲜度阈值、确保PutEvents实时行为流稳定。
如果您在使用 Amazon AI 推荐功能时发现推荐结果与用户兴趣偏差较大，可能是由于行为数据稀疏、物品冷启动或模型配置未适配当前业务场景。以下是针对性调整推荐准确性的多种操作路径：
一、检查并补全基础数据源
Amazon Personalize 的推荐准确性高度依赖高质量、结构完整的用户行为日志。缺失点击、加购、购买等关键事件类型，或时间戳格式错误，将直接导致特征学习失真。
1、确认已上传的物品交互数据集（Interactions dataset）包含至少三种行为类型，例如 VIEW、ADD_TO_CART、PURCHASE，且每条记录含 userId、itemId、timestamp、eventType 字段。
2、验证 timestamp 字段为 Unix 时间戳（毫秒级）或 ISO 8601 格式（如 2025-09-15T14:30:00Z），禁止使用本地时区字符串或中文日期格式。
3、检查用户数据集（Users dataset）中是否填充了 demographics 字段（如 ageRange、gender），该字段在 User-Personalization-v2 配方中参与冷启动建模。
二、切换或重训练更适配的配方（Recipe）
不同配方对数据分布和实时性敏感度差异显著。ECOMMERCE 域专用配方默认启用会话感知建模，而 PERSONALIZED-RANKING-V2 更适合排序阶段精调。
1、若当前使用 SIMS 或 POPULARITY 配方，立即停用并删除对应解决方案版本，此类配方不支持用户级个性化。
2、针对电商场景，创建新解决方案时选择 ECOMMERCE-USER-PERSONALIZATION-V2，该配方自动启用浏览（Exploration）与会话上下文建模。
3、若需强时效性（如新闻、促销商品），改用 PERSONALIZED-RANKING-V2 并在创建时显式设置 browseWeight=0.7，提升新物品曝光权重。
三、调整实时推荐中的过滤与重排参数
即使模型训练准确，API 调用时未施加合理业务约束，也会导致前端展示偏离预期。Amazon Personalize 允许在 GetRecommendations 请求中动态注入规则。
1、在调用 GetRecommendations API 时，添加 filterArn 参数指向已创建的过滤器，例如排除库存为 0 的 itemId 或屏蔽特定 category 标签。
2、启用 rerankItems=true 参数，触发服务端二次排序，该模式会融合实时用户行为流（如最近 5 分钟内搜索词）进行动态加权。
3、为避免长尾物品淹没主推商品，在请求体中加入 numResults=12 严格限定返回数量，防止低置信度推荐进入列表末位。
四、关闭或限制浏览（Exploration）强度
浏览机制虽提升发现率，但过度启用会导致高相关性物品被低频新物品挤出首屏。当用户反馈“总推不认识的商品”时，需收缩探索范围。
1、登录 Amazon Personalize 控制台，进入对应推荐器的 Configuration 标签页，定位到 “Exploration settings” 区域。
2、将 Browse weight 值从默认 0.3 降至 0.1，此操作使推荐结果中 90% 以上基于历史行为相似性生成。
3、同步修改 Browse item age cutoff 设置为 7 天，确保仅允许一周内上新的物品参与浏览，阻断陈旧冷门品干扰。
五、校验并更新用户实时行为流
Amazon Personalize 的实时推荐能力依赖 PutEvents 接口持续注入最新行为。若该链路中断超 15 分钟，模型将退化为静态快照推理。
1、检查应用端是否在用户完成关键动作（如完成支付）后，同步调用 PutEvents API 提交 event_type=Purchase，且 payload 中包含 sessionId 和 event_id 唯一标识。
2、登录 Amazon CloudWatch，查看命名空间 AWS/Personalize 下的 PutEvents.SuccessRate 指标，确认其稳定高于 99.5%。
3、在测试环境中模拟用户行为：使用 Postman 向 PutEvents 端点发送含 3 条连续 VIEW 事件的 JSON 负载，间隔控制在 2 秒内，随后立即调用 GetRecommendations 验证响应变化。
