学習 API について

Interact では、訪問者の操作をモニターし、(承認に) 最適なオファーを提案するために単純なベイズ・アルゴリズムを使用する学習モジュールを提供します。独自の学習モジュールを作成する場合は、学習 API を使用する独自のアルゴリズムを使用して同じ Java™ インターフェースを実装できます。

端的に言うと、学習 API はランタイム環境からデータを収集して、推奨オファーの番号付きリストを返すメソッドを提供します。

Interact から以下のデータを収集できます。

• オファー・コンタクト・データ
• データ承認データ
• すべてのセッション・データ
• Campaign 固有のオファー・データ
• 設計時環境の学習カテゴリーおよびランタイム環境のオファー配信カテゴリーに定義されている構成プロパティー

ご使用のアルゴリズムでこのデータを使用して、提案されるオファーのリストを作成できます。その後、推奨順位の高い順に並べた推奨オファーのリストを返します。

図には示されていませんが、学習実装環境用のデータを収集する場合にも学習 API を使用することができます。このデータをメモリーに保持するか、ファイルまたはデータベースに記録して、さらに分析することができます。

Java クラスを作成したら、それらを JAR ファイルに変換できます。JAR ファイルを作成した場合は、構成プロパティーを編集して、外部学習モジュールを認識するようにランタイム環境を構成する必要もあります。Java クラスまたは JAR ファイルは、外部学習モジュールを使用するすべてのランタイム・サーバーにコピーする必要があります。

本書の情報に加え、ランタイム・サーバー上の Interact/docs/learningOptimizerJavaDoc ディレクトリーにある学習オプティマイザー API の JavaDoc を使用できます。

Interact ランタイム環境のインストール先の lib ディレクトリーにある interact_learning.jar に対して、実装アプリケーションをコンパイルする必要があります。

カスタム学習実装環境を作成する際には、以下のガイドラインに注意してください。

• パフォーマンスが重要である。
• マルチスレッドを使用する必要があり、スレッド・セーフである必要がある。
• 障害モードとパフォーマンスを考慮して、すべての外部リソースを管理する必要がある。
• 例外、ロギング (log4j)、およびメモリーを適切に使用する。