Obtener recomendaciones de un recomendador - Amazon Personalize
Obtener recomendaciones con un recomendador (consola)Obtener recomendaciones con un recomendador (AWS CLI)Obtener recomendaciones con un recomendador (AWSSDK)

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Obtener recomendaciones de un recomendador

Con un grupo de conjuntos de datos de dominio, después de crear un recomendador, puede usarlo en su aplicación para obtener recomendaciones en tiempo real sobre laGetRecommendations operación. O puedes probar el recomendador con la consola de Amazon Personalize. Para obtener más información acerca de los recomendadores de, consulteCreación de recomendadores.

Si utilizas los casos de uso recomendados para ti (COMERCIO ELECTRÓNICO) o Las mejores opciones para ti (VIDEO_ON_DEMAND), Amazon Personalize actualiza las recomendaciones en tiempo real en función de la actividad más reciente de tu usuario. Para obtener más información sobre la grabación de eventos en tiempo real, consulteGrabación de eventos.

Excepto en todos los casos de usoTendencias de moda ya, puedes especificar una promoción en tu solicitud. Una promoción define reglas comerciales adicionales que se aplican a un subconjunto configurable de artículos recomendados. Para obtener más información, consultePromover elementos de las recomendaciones (grupo de conjuntos de datos de dominio).

Temas

Obtener recomendaciones con un recomendador (consola)

Usa tu recomendador para obtener recomendaciones con la consola de Amazon Personalize de la siguiente manera.

Obtenga recomendaciones (consola)

  1. Abre la consola de Amazon Personalize en https://console.aws.amazon.com/personalize/home e inicia sesión en tu cuenta.

  2. En el panel de navegación, elija, elija los grupos de conjuntos de datos y, luego, luego, luego, luego, luego, luego, luego, luego,

  3. Para acceder a la página de Recommendations (Recomendaciones), realice alguna de las siguientes operaciones:

    • En el panel de navegación, elija Recommendations (Recomendaciones).

    • En la página de información general, elija la pestaña Recomendaciones y elija Obtener recomendaciones.

  4. En la página Recomendadores, elige tu recomendador.

  5. En la parte superior derecha, selecciona Recomendador de pruebas.

  6. En Parámetros de recomendación, introduce los detalles de tu solicitud de recomendación según tu caso de uso. Para obtener información sobre los diferentes requisitos de recomendación de casos de uso, consulteElegir casos de uso del recomendador.

    Si grabaste eventos para un usuario antes de que iniciara sesión (un usuario anónimo), puedes obtener recomendaciones para este usuario proporcionando los eventossessionId de esos eventos en lugar de unuserId. Para obtener más información sobre la grabación de eventos para usuarios anónimos, consulteGrabación de eventos con la PutEvents operación.

  7. Si lo desea, elija un filtro para filtrar sus recomendaciones. Para crear un filtro, elija Crear nuevo filtro. Para obtener más información, consulte Filtrado de recomendaciones y segmentos de usuarios. Si su caso de uso incluye un filtrado automático (por ejemplo, filtrar los artículos ya comprados para el caso deRecomendado para ti uso), el filtro automático se aplicará además del filtro.

  8. Elija Get recommendations (Obtener recomendaciones). Aparece una tabla con los 25 elementos más recomendados por el usuario.

Obtener recomendaciones con un recomendador (AWS CLI)

Usa el siguiente código para obtener recomendaciones de tu recomendador. Cambie el valor deUser ID a un ID de usuario que esté en los datos que ha importado. Aparece una lista de los 10 elementos más recomendados para el usuario. Para cambiar la cantidad de elementos recomendados, cambie el valor denumResults. El valor por defecto es de 25 elementos. El máximo es de 500 artículos. Si el caso de uso de tu recomendante requiere un itemId en lugar de un identificador userId, reemplaza eluser-id parámetro por el identificador del artículoitem-id y especifícalo.

Si grabaste eventos para un usuario antes de que iniciara sesión (un usuario anónimo), puedes obtener recomendaciones para este usuario proporcionando los eventossessionId de esos eventos en lugar de unuserId. Para obtener más información sobre la grabación de eventos para usuarios anónimos, consulteGrabación de eventos con la PutEvents operación. 

aws personalize-runtime get-recommendations \
--recommender-arn recommender arn \
--user-id User ID \
--num-results 10

Para filtrar los resultados de las recomendaciones, especifique el nombre de recurso de Amazon (ARN) del filtro con unfilter-arn parámetro adicional. Para obtener más información, consulte Filtrado de recomendaciones y segmentos de usuarios. Si su caso de uso incluye un filtrado automático (por ejemplo, filtrar los artículos ya comprados para el caso deRecomendado para ti uso), el filtro automático se aplicará además del filtro.

Obtener recomendaciones con un recomendador (AWSSDK)

En el siguiente código, se observa cómo obtener recomendaciones de Amazon Personalize de la agencia de recomendación. Especifique el ID del usuario para el que desea recibir recomendaciones. Amazon Personalize devuelve los artículos más recomendados para el usuario. Para cambiar la cantidad de elementos recomendados, cambie el valor denumResults. El valor por defecto es de 25 elementos. El máximo es de 500 artículos. Si el caso de uso de tu recomendador requiere un ItemID, reemplaza eluserId parámetro por el itemIditemId y especifícalo.

Si grabaste eventos para un usuario antes de que iniciara sesión (un usuario anónimo), puedes obtener recomendaciones para este usuario proporcionando los eventossessionId de esos eventos en lugar de unuserId. Para obtener más información sobre la grabación de eventos para usuarios anónimos, consulteGrabación de eventos con la PutEvents operación.

Para filtrar los resultados de las recomendaciones, especifique el nombre de recurso de Amazon (ARN) del filtro con elfilterArn parámetro adicional. Para obtener más información, consulte Filtrado de recomendaciones y segmentos de usuarios. Si su caso de uso incluye un filtrado automático (por ejemplo, filtrar los artículos ya comprados para el caso deRecomendado para ti uso), el filtro automático se aplicará además del filtro.

SDK for Python (Boto3)
import boto3

personalizeRt = boto3.client('personalize-runtime')

response = personalizeRt.get_recommendations(
    recommenderArn = 'Recommender ARN',
    userId = 'User ID',
    numResults = 10
)

print("Recommended items")
for item in response['itemList']:
    print (item['itemId'])
SDK for Java 2.x
    public static void getRecs(PersonalizeRuntimeClient personalizeRuntimeClient, String recommenderArn, String userId){

        try {
            GetRecommendationsRequest recommendationsRequest = GetRecommendationsRequest.builder()
                    .recommenderArn(recommenderArn)
                    .numResults(20)
                    .userId(userId)
                    .build();

            GetRecommendationsResponse recommendationsResponse = personalizeRuntimeClient.getRecommendations(recommendationsRequest);
            List<PredictedItem> items = recommendationsResponse.itemList();

            for (PredictedItem item: items) {
                System.out.println("Item Id is : "+item.itemId());
                System.out.println("Item score is : "+item.score());
            }
        } catch (AwsServiceException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
SDK for JavaScript v3
// Get service clients module and commands using ES6 syntax.
import { GetRecommendationsCommand } from
  "@aws-sdk/client-personalize-runtime";
import { personalizeRuntimeClient } from "./libs/personalizeClients.js";
// Or, create the client here.
// const personalizeRuntimeClient = new PersonalizeRuntimeClient({ region: "REGION"});

// Set the recommendation request parameters.
export const getRecommendationsParam = {
  recommenderArn: 'RECOMMENDER_ARN', /* required */
  userId: 'USER_ID',       /* required */
  numResults: 15    /* optional */
}

export const run = async () => {
  try {
    const response = await personalizeRuntimeClient.send(new GetRecommendationsCommand(getRecommendationsParam));
    console.log("Success!", response);
    return response; // For unit tests.
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
};
run();