Ottenere consigli sugli articoli in tempo reale

Puoi ricevere consigli sugli articoli in tempo reale da un programma di raccomandazione Amazon Personalize o da una campagna personalizzata con la console Amazon Personalize, AWS Command Line Interface (AWS CLI), oppure AWS SDKs.

Ottenere consigli sugli articoli (console)

Per ricevere consigli con la console Amazon Personalize, fornisci le informazioni sulla richiesta nella pagina dei dettagli di un programma di raccomandazione (gruppo di set di dati del dominio) o di una campagna personalizzata.

Per ottenere le raccomandazioni

1. Apri la console Amazon Personalize a https://console.aws.amazon.com/personalize/casa e accedi al tuo account.

2. Scegli il gruppo di set di dati che contiene la campagna o il programma di raccomandazione che stai utilizzando.

3. Nel riquadro di navigazione, scegli Campagne o Consiglieri.

4. Scegli la campagna o il programma di raccomandazione target.

5. Per una campagna, nella sezione Test campaign results, inserisci i dettagli della tua richiesta di raccomandazione in base alla ricetta che hai usato. Se sei un consulente, scegli Test recommendender e inserisci i dettagli della tua richiesta di raccomandazione in base al tuo caso d'uso.

   Se hai registrato degli eventi per un utente prima che effettuasse l'accesso (un utente anonimo), puoi ottenere consigli per questo utente fornendogli i dati relativi sessionId agli eventi come se fossero loro. userId Per ulteriori informazioni sulla registrazione di eventi per utenti anonimi, consultaRegistrazione di eventi per utenti anonimi.

6. Facoltativamente, scegli un filtro. Per ulteriori informazioni, consulta Suggerimenti di filtraggio e segmenti di utenti.

7. Se utilizzi metadati contestuali, fornisci i dati per ogni contesto. Per ogni contesto, per la Chiave inserisci il campo dei metadati. Per il Valore, inserisci i dati di contesto. Per ulteriori informazioni, consulta Aumentare la pertinenza delle raccomandazioni con metadati contestuali.

8. Se hai abilitato i metadati nei consigli per la tua campagna o il tuo programma di raccomandazione, per le colonne del set di dati Items, scegli le colonne di metadati che desideri includere nei risultati dei consigli. Per informazioni sull'attivazione dei metadati per una campagna, consulta. Metadati degli articoli nei consigli Per informazioni sull'attivazione dei metadati per un programma di raccomandazione, consulta. Abilitazione dei metadati nei consigli per un programma di raccomandazione di domini in Amazon Personalize

9. Se desideri promuovere un sottoinsieme di articoli, compila facoltativamente i campi Promozione. Per ulteriori informazioni, consulta Promuovere gli elementi nei consigli.

10. Scegliere Get recommendations (Ottieni le raccomandazioni). Viene visualizzata una tabella contenente i 25 articoli più consigliati dall'utente. Se utilizzi User-Personalization-v2, ogni elemento consigliato include un elenco dei motivi per cui l'elemento è stato incluso nei consigli. Per ulteriori informazioni, consulta Motivi dei consigli con User-Personalization-v2.

Ottenere consigli sugli articoli (AWS CLI)

Utilizza il codice seguente per ottenere consigli da una campagna. Per ricevere consigli da un consulente, sostituisci il campaign-arn parametro con. recommender-arn

Specificate l'ID dell'utente per cui desiderate ricevere consigli e l'Amazon Resource Name (ARN) della campagna o del programma di raccomandazione. Viene visualizzato un elenco dei 10 elementi principali consigliati per l'utente. Se utilizzi User-Personalization-v2, ogni elemento consigliato include un elenco dei motivi per cui l'elemento è stato incluso nei consigli. Per ulteriori informazioni, consulta Motivi dei consigli con User-Personalization-v2.

Per modificare il numero di elementi consigliati, modifica il valore di. numResults L'impostazione predefinita è 25 elementi. Il massimo è 500 articoli. Se hai usato una ITEMS ricetta RELATED _ per addestrare la versione della soluzione alla base della campagna, sostituisci il user-id parametro con item-id e specifica l'ID dell'elemento.

Se hai registrato degli eventi per un utente prima che effettuasse l'accesso (un utente anonimo), puoi ottenere consigli per questo utente fornendogli i dati sessionId relativi agli eventi come se fossero loro. userId Per ulteriori informazioni sulla registrazione di eventi per utenti anonimi, consultaRegistrazione di eventi per utenti anonimi.

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

Ottenere consigli sugli articoli (AWS SDKs)

Il codice seguente mostra come ottenere consigli di Amazon Personalize per un utente da una campagna con AWS SDKs. Per ottenere consigli da un consulente, sostituisci il campaignArn parametro con. recommenderArn

Specificate l'ID dell'utente per cui desiderate ricevere consigli e l'Amazon Resource Name (ARN) della campagna o del programma di raccomandazione. Viene visualizzato un elenco dei 10 elementi principali consigliati per l'utente. Se utilizzi User-Personalization-v2, ogni elemento consigliato include un elenco dei motivi per cui l'elemento è stato incluso nei consigli. Per ulteriori informazioni, consulta Motivi dei consigli con User-Personalization-v2.

Per modificare il numero di elementi consigliati, modifica il valore di. numResults L'impostazione predefinita è 25 elementi. Il massimo è 500 articoli. Se hai usato una ITEMS ricetta RELATED _ per addestrare la versione della soluzione alla base della campagna, sostituisci il userId parametro con itemId e specifica l'ID dell'elemento.

Se hai abilitato i metadati nei consigli per la tua campagna o il tuo programma di raccomandazione, puoi specificare le colonne dei metadati del set di dati Items da includere nella risposta. Per un esempio di codice, consulta Inclusione dei metadati degli articoli con consigli (AWS SDKs). Per informazioni sull'attivazione dei metadati, consulta. Metadati degli articoli nei consigli

Se hai registrato degli eventi per un utente prima che effettuasse l'accesso (un utente anonimo), puoi ottenere consigli per questo utente fornendogli i dati relativi sessionId agli eventi come se fossero i suoi. userId Per ulteriori informazioni sulla registrazione di eventi per utenti anonimi, consultaRegistrazione di eventi per utenti anonimi.

SDK for Python (Boto3)

import boto3

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

response = personalizeRt.get_recommendations(
    campaignArn = 'Campaign 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 campaignArn, String userId) {

        try {
            GetRecommendationsRequest recommendationsRequest = GetRecommendationsRequest.builder()
                    .campaignArn(campaignArn)
                    .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 = {
  campaignArn: 'CAMPAIGN_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();