AWS Personalize训练物品数受限，如何提升冷启动物品推荐相关性？

1. 靠物品元数据缩小冷启动范围 #

• 先把200万冷启动视频的元数据（比如类型、题材、时长、标签这些）整理好存到Amazon S3里。
• 先用Amazon Personalize生成用户的个性化推荐结果，从这些结果里提炼用户的偏好——比如用户常看“科幻短片”“悬疑类”内容。
• 用Amazon Athena查询S3里的冷启动物品，筛选出符合用户偏好特征的物品，只从这些匹配的范围里随机挑选，别全库乱选。

2. 用语义分析匹配用户兴趣 #

• 给冷启动视频的标题、描述用Amazon Comprehend做语义提取，抓出核心关键词和主题，比如“太空探索”“职场剧情”，把这些标签存到Amazon DynamoDB里。
• 从用户的历史交互物品或者Personalize的推荐结果里，提取对应的语义特征，明确用户喜欢的内容方向。
• 写个Lambda函数，根据用户的语义偏好去DynamoDB里捞匹配的冷启动物品，再从中随机选混入推荐，比盲目随机精准得多。

3. 按用户分群定向推冷启动物品 #

• 用Amazon Personalize的用户分群功能，把用户按兴趣分成不同群体，比如“美食视频粉”“动作片爱好者”。
• 提前用Athena+S3给每个群体筛出对应的冷启动物品池，比如给美食群专门准备未交互的美食视频。
• 用户来获取推荐时，先确定他属于哪个群，直接从对应群的冷启动物品池里随机选，贴合度自然更高。

4. 用好Personalize自带的冷启动配置 #

• 给冷启动物品补全详细元数据（Personalize本身支持靠物品属性做冷启动），虽然训练时只能纳入75万物品，但可以定期把新的冷启动物品替换进训练集。
• 调用Personalize的推荐API时，用filter参数指定只推符合用户偏好元数据的冷启动物品，比如用户喜欢“10分钟以内”的内容，就过滤出时长符合的冷启动物品再随机选。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者milad heidari