使用个性化体验创建服务的时间
如何确定在何时或者在何处使用个性化体验创建服务？ Microsoft 提供了一些有关方案的建议，例如：
- 你希望选择内容并将其显示给用户，以增强用户对你的服务的体验。 如果你销售移动电话，你可能想要帮助用户了解如何选择大小、颜色、存储等。
- 通过在你的网站上做定向广告来获得更好的商业效果。
- 通过指导员工完成复杂的流程来提高工作效率。
此列表显示了可以在你的环境中实施个性化体验创建服务的一小部分机会。 如果服务或应用程序提供的推荐和建议让用户认为已根据他们的需求进行了定制，从而使服务或应用程序受益，则为这些服务或应用程序使用个性化体验创建服务可能是一个不错的选择。
设定预期
这里更侧重于提供指导原则，使个性化体验创建服务的使用对你的方案有效。 此列表并不完整，但确实列出了一些较重要的注意事项：
- 为确保个性化体验创建服务可以有效地实现预期用途，明确定义业务目标至关重要。
- 对适合用户做出上下文决策的内容使用个性化体验创建服务。
- 使用聚合数据来收集用户行为并评估奖励分数以改进模型。
- 遵循适当的道德规范，确保从模型中学习的任何内容都遵循个性化体验创建服务的集成和负责任使用的指南。
将个性化体验创建服务与推荐解决方案配合使用
许多公司使用推荐引擎、市场营销活动工具、受众细分和聚类、协作筛选和其他方法来向客户推荐大型目录中的产品。
Microsoft Recommenders GitHub 存储库提供了用于构建推荐系统的示例和最佳做法，它们是作为 Jupyter 笔记本提供的。 其中提供了有关为许多常见方案（包括 xDeepFM、SAR、ALS、RBM、DKN）准备数据、生成模型、评估、优化和操作化推荐引擎的可行示例。
个性化体验创建服务可以使用推荐引擎（如果存在）。
推荐引擎采用大量的项（例如 500,000 个），并从数百或数千个选项中推荐某个子集（例如前 20 个）。 个性化体验创建服务接受一些操作以及关于这些操作的许多信息，并根据给定的丰富上下文实时对操作进行排名，而大多数推荐引擎只使用关于用户、产品及其交互的一些属性。 个性化体验创建服务的设计是为了一直自主地探索用户的偏好，这在内容快速变化的场景下产生了更好的效果，例如新闻、直播活动、实时社区内容、每日更新的内容或季节性内容。 一种常见用途是采用推荐引擎的输出（例如，特定客户的前 20 个产品）并将其用作个性化体验创建服务的输入操作。