機械学習レコメンデーションチームを持つようなものです。使用すると、パーソナライズされた製品とコンテンツのレコメンデーション、ターゲットを絞ったマーケティングプロモーションを強化でき、カスタマーエンゲージメントを向上させることができます。機械学習を使用して、ウェブサイトやアプリケーションに対してより高品質なレコメンデーションを作成します。PersonalizeよりAmazonのECサイトで目にする”あなたへのオススメ商品”などの機能を使うことができるようになります。長年のAmazon.comでの知識がつまった機械学習技術を使用することで高度なパーソナライゼーション機能を簡単に作成することができます。Filtersという新機能が追加されました。FiltersECサイトで買い物をする際に、おすすめ欄に既に購入した商品が出てくることに邪魔だなと感じたことはありませんか?ユーザーが既に購入した製品や視聴した動画などのレコメンデーションを除外することにより、レコメンデーションがよりパーソナライズされ、買い物が快適になります。従来はユーザーが購入した製品を削除するカスタムコードを記述することで対処していました。時間がかかりエラーも発生しやすいものです。Personalize固有のDSLでフィルターを作成します。GetPersonalizedRankingのAPIを使用してリアルタイムのレコメンデーションをクエリするとき、またはバッチモードでレコメンデーションを生成するときに適用します。