Class Central is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

Amazon Web Services

Laboratório - Criação de um mecanismo de recomendação de produtos com o uso do Amazon Neptune (Português) | Lab - Build a Product Recommendation Engine using Amazon Neptune (Portuguese)

Amazon Web Services and Amazon via AWS Skill Builder

Overview

Visão geral do laboratório

Uma empresa definiu um conjunto de regras que descreve quais produtos recomendar quando um cliente está navegando pelo portal da web. Os requisitos detalhados podem ser divididos nas seguintes categorias:

Para uma determinada ID de cliente X:

  • Encontre a lista de produtos recomendados com um SLA de 200 ms.
  • Encontre produtos no histórico de pedidos do cliente e recomende produtos da tabela de pacotes de produtos.
  • NÃO ofereça o produto se ele já tiver sido comprado por alguém da mesma casa.
  • Ofereça apenas produtos com classificação 3,5 ou superior.

Neste laboratório, você aprenderá a modelar seus dados de origem de bancos de dados relacionais e armazenamentos de documentos para o Amazon Neptune a fim de atender a essa necessidade comercial. Você usará um exemplo de banco de dados de pedidos de clientes para criar um sistema de recomendação de produtos usado para enviar recomendações de produtos em tempo real à medida que os clientes navegam no portal de produtos.

Com bancos de dados de grafos, é uma prática recomendada começar a trabalhar de trás para frente, ou seja, começando com as metas de negócios ou os padrões de acesso antes da modelagem de dados. Este laboratório é dividido em cinco tarefas que abrangem todo o cenário.

Objetivos

Ao final deste laboratório, você deverá ser capaz de fazer o seguinte:

  • Modelar dados de origem de bancos de dados relacionais em vértices e bordas no banco de dados Amazon Neptune.
  • Extrair entidades incorporadas dos dados de origem.
  • Usar conjuntos de dados adicionais para oferecer suporte a novos casos de uso com resultados mais relevantes.

Pré-requisitos de conhecimentos técnicos

  • Experiência em trabalhar com bancos de dados relacionais, estruturas de banco de dados e linguagem de consulta de dados.
  • Familiaridade com os conceitos fundamentais de bancos de dados de grafos.
  • Familiaridade com os conceitos básicos do Amazon Neptune.
  • Uma competência básica com o Console de Gerenciamento da AWS.

Lista de ícones

Vários ícones são usados neste laboratório para chamar a atenção para diferentes tipos de instruções e observações. A lista a seguir explica a finalidade de cada ícone:

  • Saída esperada: um exemplo que você pode usar para verificar a saída de um comando ou arquivo editado.
  • Saiba mais: onde encontrar mais informações.
  • Observação: uma sugestão, dica ou orientação importante
  • Tarefa concluída: uma conclusão ou resumo no laboratório.

Reviews

Start your review of Laboratório - Criação de um mecanismo de recomendação de produtos com o uso do Amazon Neptune (Português) | Lab - Build a Product Recommendation Engine using Amazon Neptune (Portuguese)

Never Stop Learning.

Get personalized course recommendations, track subjects and courses with reminders, and more.

Someone learning on their laptop while sitting on the floor.