##了解亚马逊建议过滤
亚马逊建议是通过复杂的算法(包括基于内容的过滤和协作过滤)生成的。基于内容的过滤重点是建议基于产品属性与用户相似的项目。协作过滤杠杆的购买以及具有相似偏好的用户的行为，可以推荐多样化，有时令人惊讶的产品。这些方法共同创造了高度个性化的购物体验，但是有时它们可以与年龄或兴趣等特定需求保持广泛或不完全一致。
##使用Amazon设置过滤建议
亚马逊提供了一些内置工具，可以根据您的喜好，年龄和兴趣来影响和过滤建议。一个起点是通过您的Amazon帐户管理建议设置：
- 有一个名为“改进建议”的选项，您可以在其中查看项目，让亚马逊知道您是否想要或多或少的这些建议。
- 您可以从浏览历史记录或购买历史记录中删除物品，而您不想影响建议。
- 对于儿童个人资料，亚马逊允许关闭某些浏览和推荐功能，调整Web设置以限制某些类型的内容。
##按年龄进行过滤建议
直接按年龄过滤不是亚马逊标准消费者界面上的默认公共功能，但是有多种方法可以按年龄范围近似过滤产品：
- 明确使用类别和关键字搜索，包括年龄范围，例如“ 5岁的玩具”或“青少年书籍”，以缩小由亚马逊搜索算法量身定制的产品建议。
- 在亚马逊的高级搜索和过滤器中，选择与预期年龄组相关的特定类别(例如，“婴儿”或“儿童电子产品”)，将项目排除在该人群之外。
- 对于开发使用Amazon个性化的应用程序或业务集成的用户，可以通过编程实施高级过滤，以排除或使用自定义过滤器表达式为某些年龄段的项目包含项目。
##为特定兴趣缩小建议
通过特定兴趣过滤建议需要塑造亚马逊的建议引擎如何看待您的偏好：
- 由于亚马逊对过去的用户行为提出建议，因此维护和策划了围绕主要兴趣的浏览和购买历史记录。
- 使用Amazon的“改进建议”功能来删除不感兴趣的产品或类别。
- 搜索时，请使用高级关键字策略，例如精确的短语和布尔运算符(以及，或者不)来定位您喜欢的主题或排除不需要的类别。
- 在亚马逊上搜索更精确的过滤时，选择适当的产品类别(例如，选择“体育和户外活动”以专注于运动用品，而不是一般的家居用品)。
- 对于业务用户，亚马逊个性化允许应用与兴趣相关的过滤器和上下文数据输入，以动态量身定制建议。
##消费者的实用技巧
- 定期清除或管理您的浏览和购买历史记录，从而影响亚马逊的算法，以使建议保持新鲜和相关。
- 在您的Amazon帐户仪表板上使用您的建议设置，以控制亚马逊应该或多或少建议的项目类型。
- 如果多个用户共享一个帐户，请自定义配置文件；亚马逊家庭允许单独的概况，可以通过利益和年龄独立调整。
- 使用亚马逊的愿望清单和收藏夹明确表示偏好，以进一步提高建议。
##通过亚马逊个性化的高级过滤
对于开发人员或企业，人们更深入地研究个性化推荐过滤器：
- 亚马逊个性化服务使用户可以应用过滤器来排除先前购买的项目，或者根据包括年龄组或兴趣标签在内的自定义标准限制结果。
- 实时建议可以在API调用期间以编程方式应用过滤器，以将结果自定义为用户人口统计或偏好。
- 通过事件跟踪，过滤器更新可能几乎是毫无疑问的，从而确保根据最新的用户操作发展建议。
- 上下文数据(例如用户设备，位置或基于时间的条件)也可以与年龄和兴趣过滤器一起使用，以使建议更加相关。
＃＃ 概括
按年龄和兴趣过滤亚马逊的建议涉及您的亚马逊帐户设置的主动管理，搜索和类别过滤器的战略使用，以及对于高级用户，利用Amazon个性化API进行自定义规则。消费者可以使用特定于个人资料的设置调整浏览历史记录，并通过反馈工具来积极指导亚马逊的推荐引擎，从而完善自己的购物体验。企业和开发人员可以通过亚马逊的机器学习个性化平台实施量身定制的过滤解决方案，以更好地针对按年龄或利息概况定义的目标细分。这种多层方法可确保建议变得越来越相关，个人和适当。
该指南确保了针对年龄和兴趣量身定制的更精确，充实的购物体验。