Einzelnes Importieren von Benutzern

Nachdem Sie Einen Datensatz und ein Schema erstellen die Erstellung eines Benutzerdatensatzes abgeschlossen haben, können Sie einzeln einen oder mehrere neue Benutzer in den Datensatz importieren. Durch den individuellen Import von Benutzern können Sie Ihren Benutzerdatensatz mit kleinen Batch-Importen auf dem neuesten Stand halten, wenn Ihr Katalog wächst. Sie können bis zu 10 Benutzer gleichzeitig importieren. Wenn Sie eine große Anzahl neuer Benutzer haben, empfehlen wir Ihnen, zuerst Daten in großen Mengen zu importieren und dann die Benutzerdaten nach Bedarf einzeln zu importieren. Siehe Daten direkt in Amazon Personalize Personalize-Datensätze importieren.

Sie können die Amazon-Personalize-Konsole, die AWS Command Line Interface (AWS CLI) oder AWS SDKs verwenden, um Benutzer zu importieren. Wenn Sie einen Benutzer mit dem importieren, das userId sich bereits in Ihrem Benutzerdatensatz befindet, ersetzt Amazon Personalize den Benutzer durch den neuen. Sie können bis zu 10 Benutzer gleichzeitig importieren.

Informationen darüber, wie Amazon Personalize Filter für neue Datensätze aktualisiert und wie sich neue Datensätze auf Empfehlungen auswirken, finden Sie unter Einzelne Datensätze importieren.

Einzelnes Importieren von Benutzern (Konsole)

Sie können bis zu 10 Benutzer gleichzeitig importieren. Bei diesem Verfahren wird davon ausgegangen, dass Sie bereits einen Benutzerdatensatz erstellt haben. Informationen zum Erstellen von Datensätzen finden Sie unter Einen Datensatz und ein Schema erstellen.

So importieren Sie Benutzer einzeln (Konsole)

1. Öffnen Sie die Amazon-Personalize-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/personalize/home und melden Sie sich bei Ihrem -Konto an.

2. Wählen Sie auf der Seite Datensatzgruppen die Datensatzgruppe mit dem Benutzerdatensatz aus, in den Sie den Benutzer importieren möchten.

3. Wählen Sie im Navigationsbereich Datensätze aus.

4. Wählen Sie auf der Seite Datensätze den Datensatz Benutzer aus.

5. Wählen Sie auf der Datensatzdetailseite oben rechts Datensatz ändern und dann Datensatz erstellen aus.

6. Geben Sie auf der Seite Benutzerdatensatz(e) erstellen für Datensatzeingabe die Benutzerdetails im JSON-Format ein. Die Feldnamen und -werte des Benutzers müssen mit dem Schema übereinstimmen, das Sie beim Erstellen des Datensatzes Benutzer verwendet haben. Amazon Personalize stellt eine JSON-Vorlage mit Feldnamen und Datentypen aus diesem Schema bereit.

7. Wählen Sie Datensatz(e) erstellen aus. In Antwort wird das Ergebnis des Imports aufgeführt und eine Erfolgs- oder Fehlermeldung angezeigt.

Einzelnes Importieren von Benutzern (AWS CLI)

Fügen Sie Ihrem Benutzerdatensatz mit der -PutUsersOperation einen oder mehrere Benutzer hinzu. Sie können bis zu 10 Benutzer mit einem einzigen PutUsers Aufruf importieren. In diesem Abschnitt wird davon ausgegangen, dass Sie bereits einen Benutzerdatensatz erstellt haben. Informationen zum Erstellen von Datensätzen finden Sie unter Einen Datensatz und ein Schema erstellen.

Verwenden Sie den folgenden put-users Befehl, um einen oder mehrere Benutzer mit der hinzuzufügen AWS CLI. Ersetzen Sie dataset arn durch den Amazon-Ressourcennamen (ARN) Ihres Datensatzes und user Id durch die ID des Benutzers. Wenn sich ein Benutzer mit demselben bereits in Ihrem Benutzerdatensatz userId befindet, ersetzt Amazon Personalize ihn durch den neuen.

Ersetzen Sie propertiesfür jedes Feld in Ihrem Benutzerdatensatz die durch propertyName den Feldnamen aus Ihrem Schema in Groß-/Kleinschreibung. GENDER wäre beispielsweise gender und MEMBERSHIP_TYPE wäre membershipType. Ersetzen Sie durch user data die Daten für den Benutzer. Um bei kategorialen Zeichenfolgendaten mehrere Kategorien für eine einzelne Eigenschaft einzuschließen, trennen Sie jede Kategorie durch eine Pipe (|). Zum Beispiel \"Premium Class|Legacy Member\".

aws personalize-events put-users \
  --dataset-arn dataset arn \
  --users '[{
      "userId": "user Id", 
      "properties": "{\"propertyName\": "\user data\"}" 
    }, 
    {
      "userId": "user Id", 
      "properties": "{\"propertyName\": "\user data\"}" 
    }]'

Einzelnes Importieren von Benutzern (AWS SDKs)

Fügen Sie Ihrem Benutzerdatensatz mit der -PutUsersOperation einen oder mehrere Benutzer hinzu. Wenn sich ein Benutzer mit demselben bereits in Ihrem Benutzerdatensatz userId befindet, ersetzt Amazon Personalize ihn durch den neuen. Sie können bis zu 10 Benutzer mit einem einzigen PutUsers Aufruf importieren. In diesem Abschnitt wird davon ausgegangen, dass Sie bereits einen Benutzerdatensatz erstellt haben. Informationen zum Erstellen von Datensätzen finden Sie unter Einen Datensatz und ein Schema erstellen.

Der folgende Code zeigt, wie Sie Ihrem Benutzerdatensatz einen oder mehrere Benutzer hinzufügen. Übergeben Sie für jeden Eigenschaftsnamenparameter den Feldnamen aus Ihrem Schema in Groß- und Kleinschreibung. GENDER wäre beispielsweise gender und MEMBERSHIP_TYPE wäre membershipType. Übergeben Sie für jeden Eigenschaftswertparameter die Daten für den Benutzer.

Für kategoriale Zeichenfolgendaten, um mehrere Kategorien für eine einzelne Eigenschaft einzuschließen, trennen Sie jede Kategorie durch eine Pipe (|). Zum Beispiel "Premium class|Legacy Member".

SDK for Python (Boto3)

import boto3

personalize_events = boto3.client(service_name='personalize-events')

personalize_events.put_users(
    datasetArn = 'dataset arn',
    users = [{
      'userId': 'user ID',
      'properties': "{\"propertyName\": \"user data\"}"   
      },
      {
      'userId': 'user ID',
      'properties': "{\"propertyName\": \"user data\"}"   
      }]
)

SDK for Java 2.x

public static int putUsers(PersonalizeEventsClient personalizeEventsClient,
                         String datasetArn,
                         String user1Id,
                         String user1PropertyName,
                         String user1PropertyValue,
                         String user2Id,
                         String user2PropertyName,
                         String user2PropertyValue) {

    int responseCode = 0;
    ArrayList<User> users = new ArrayList<>();

    try {
        User user1 = User.builder()
          .userId(user1Id)
          .properties(String.format("{\"%1$s\": \"%2$s\"}", user1PropertyName, user1PropertyValue))
          .build();

        users.add(user1);

        User user2 = User.builder()
          .userId(user2Id)
          .properties(String.format("{\"%1$s\": \"%2$s\"}", user2PropertyName, user2PropertyValue))
          .build();

        users.add(user2);

        PutUsersRequest putUsersRequest = PutUsersRequest.builder()
          .datasetArn(datasetArn)
          .build();

        responseCode = personalizeEventsClient.putUsers(putUsersRequest).sdkHttpResponse().statusCode();
        System.out.println("Response code: " + responseCode);
        return responseCode;

    } catch (PersonalizeEventsException e) {
        System.out.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
    }
    return responseCode;
}

SDK for JavaScript v3

import {
  PutUsersCommand,
  PersonalizeEventsClient,
} from "@aws-sdk/client-personalize-events";

const personalizeEventsClient = new PersonalizeEventsClient({
  region: "REGION",
});

// set the put users parameters
var putUsersParam = {
  datasetArn:
    "DATASET ARN",
  users: [
    {
      userId: "userId",
      properties: '{"column1Name": "value", "column2Name": "value"}',
    },
    {
      userId: "userId",
      properties: '{"column1Name": "value", "column2Name": "value"}',
    },
  ],
};
export const run = async () => {
  try {
    const response = await personalizeEventsClient.send(
      new PutUsersCommand(putUsersParam)
    );
    console.log("Success!", response);
    return response; // For unit tests.
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
};
run();