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PredictedItem
Ein Objekt, das einen Artikel identifiziert.
Die GetPersonalizedRanking APIs GetRecommendations und geben eine Liste von PredictedItem s zurück.
Inhalt
- itemId
-
Die empfohlene Artikel-ID.
Typ: Zeichenfolge
Längenbeschränkungen: Maximale Länge beträgt 256 Zeichen.
Erforderlich: Nein
- metadata
-
Metadaten über den Artikel aus Ihrem Artikeldatensatz.
Typ: Abbildung einer Zeichenfolge auf eine Zeichenfolge
Einschränkungen der Schlüssellänge: Die maximale Länge beträgt 150.
Längenbeschränkungen für Werte: Maximale Länge von 20000.
Erforderlich: Nein
- promotionName
-
Der Name der Werbeaktion, die den prognostizierten Artikel enthielt.
Typ: Zeichenfolge
Längenbeschränkungen: Minimale Länge beträgt 1 Zeichen. Maximale Länge beträgt 63 Zeichen.
Pattern:
^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9\-_]*Erforderlich: Nein
- reason
-
Wenn Sie User-Personalization-v2 verwenden, eine Liste mit Gründen, warum der Artikel in Empfehlungen aufgenommen wurde. Zu den möglichen Gründen gehören die folgenden:
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Beworbener Artikel — Zeigt an, dass der Artikel Teil einer Werbeaktion war, die Sie in Ihrer Empfehlungsanfrage beantragt haben.
-
Erkundung — Zeigt an, dass der Artikel im Rahmen der Erkundung enthalten war. Bei der Erkundung umfassen die Empfehlungen auch Elemente mit weniger Interaktionsdaten oder Relevanz für den Benutzer. Weitere Informationen zur Erkundung finden Sie unter Erkundung.
-
Beliebter Artikel — Zeigt an, dass der Artikel als Platzhalter „Beliebter Artikel“ hinzugefügt wurde. Wenn Sie einen Filter verwenden, fügt Amazon Personalize, je nachdem, wie viele Empfehlungen der Filter entfernt, möglicherweise Platzhalterelemente hinzu, um Ihre
numResultsEmpfehlungsanfrage zu erfüllen. Bei diesen Artikeln handelt es sich um beliebte Artikel, die auf Interaktionsdaten basieren und Ihre Filterkriterien erfüllen. Sie haben keinen Relevanzwert für den Benutzer.
Typ: Zeichenfolgen-Array
Längenbeschränkungen: Maximale Länge beträgt 256 Zeichen.
Erforderlich: Nein
-
- score
-
Eine numerische Darstellung der Gewissheit des Modells, dass das Objekt die nächste Benutzerauswahl sein wird. Weitere Informationen zur Bewertungslogik finden Sie unterPunktzahlen für Empfehlungen.
Type: Double
Erforderlich: Nein
Weitere Informationen finden Sie unter:
Weitere Informationen zur Verwendung dieser API in einem der sprachspezifischen AWS SDKs finden Sie im Folgenden:
