Lab - Build a Product Recommendation Engine using Amazon Neptune (简体中文)

实验概览

某家企业定义了一组规则，用于描述在客户浏览 Web 门户时为其推荐哪些产品。详细要求可以分为以下几类：

对于给定的客户 ID X：

• 查找具有 200 毫秒 SLA 的推荐产品列表。
• 从客户的订单历史记录中查找产品，并推荐产品套餐表中的产品。
• 如果产品已由同一个家庭中的某成员购买，请勿提供该产品。
• 仅提供评分为 3.5 及以上的产品。

在本实验中，您将学习如何为关系数据库和文档存储中的源数据建模以加载到 Amazon Neptune 中，从而满足这种业务需求。您将使用示例客户订单数据库来构建产品推荐系统，该系统用于在客户浏览产品门户时发送实时产品推荐。

对于图形数据库，最佳做法是从业务目标或访问模式入手逆向思考，然后再开始进行数据建模。本实验分为 5 个任务，贯穿整个场景。

目标

完成本实验后，您应该能够完成以下任务：

• 将关系数据库的源数据建模为 Amazon Neptune 数据库中的顶点和边。
• 从源数据中提取嵌入式实体。
• 使用其他数据集为新的使用案例提供更相关的结果。

技术性知识先决条件

• 具有使用关系数据库、数据库结构和数据查询语言的经验。
• 熟悉图形数据库的基本概念。
• 熟悉 Amazon Neptune 基础知识。
• 熟悉 AWS 管理控制台的基本操作。

图标说明

本实验中使用了不同图标，以提醒大家注意各种类型的说明和备注。下面的列表解释了每个图标的用途：

• 预期输出：您可以用来验证命令或已编辑文件输出的示例输出。
• 了解详情：可以找到更多信息的位置。
• 注意：一项提示、技巧或重要指导
• 任务完成：本实验的总结或结论要点。