在AWS Personalize中，exploration_item_age_cut_off是一个用于控制个性化推荐模型中item exploration的超参数，它规定了算法是否可以查看和推荐较旧的items。通常情况下，该超参数取值较小，以确保推荐系统推荐的物品时尽可能新鲜。以下是一个示例代码，展示如何设置该超参数：

create_solution_version_response = personalize.create_solution_version(
    solutionArn=solution_arn,
    trainingMode='FULL',
    )
    
solution_version_arn = create_solution_version_response['solutionVersionArn']
# 等待模型训练完成
while True:
    status = personalize.describe_solution_version(
        solutionVersionArn=solution_version_arn
    )["solutionVersion"]["status"]
    print("Training status: {}".format(status))
    
    if status == "ACTIVE" or status == "CREATE FAILED":
        break
        
    time.sleep(60)
    
# 设置超参数
update_solution = {
    "explorationConfig": {
        "explorationItemAgeCutOff": "30" # 将超参数exploration_item_age_cut_off设置为30天
    }
}
personalize.update_solution(solutionArn=solution_arn, solution=update_solution)