バルクレコードのインポート - Amazon Personalize

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バルクレコードのインポート

完了したらステップ 1: カスタムデータセットグループの作成そしてステップ 2: データセットとスキーマの作成これで、大きな CSV ファイルなどのバルクレコードを Amazon Personalize のデータセットにインポートする準備が整います。

バルクレコードをインポートするには、次の操作を実行します。

  1. 入力データをコンマ区切り値 (CSV) としてフォーマットします。

  2. CSV ファイルを Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットにアップロードし、Amazon S3 リソースへのアクセス権を Amazon Personalize に付与します。

  3. Amazon S3 バケットからのデータをデータセットに取り込むデータセットのインポートジョブを作成します。インタラクションデータセットのデータセットインポートジョブを作成するには、CSVファイルに少なくとも1000のインタラクションレコードが必要です。

データセットのデータセットインポートジョブを以前に作成したことがある場合は、既存のバルクデータを追加したり、既存のバルクデータを置き換えたりできます。詳細については、「」を参照してください。既存のバルクレデータの更新

一括レコードの更新を絞り込む

一括インポートを完了すると、15 分以内に、データセットグループで作成したすべてのフィルターを、新しいアイテムおよびユーザーデータで更新します。この更新により、Amazon Personalize は、最新のデータを使用してユーザーのレコメンデーションをフィルタリングするときに最新のデータを使用できるようになります。

新しいレコードがレコメンデーションに及ぼす影響

ソリューションバージョンを既に作成している (モデルをトレーニングしている) 場合、新しいバルクレコードは次のようにレコメンデーションに影響を与えます。

  • にとって新規インタラクションでは、バルクレコメンデーションに影響を与えるバルクレコメンデーションに影響を与えるバルクレコメンデーションに影響を与える新しいソリューションバージョンを作成する必要があります

  • 新しいアイテムについては、User-Personalization を使用してソリューションバージョンをトレーニングした場合、Amazon Personalize は 2 時間ごとにモデルを自動的に更新します。更新するたびに、探索で新しいアイテムがレコメンデーションに含まれる可能性があります。自動更新については、を参照してください。自動更新

    その他のレシピについては、レコメンデーションに含める新しいアイテム用に新しいソリューションバージョンを作成する必要があります。

  • にとって新規ユーザーインタラクションデータがない場合、レコメンデーションは最初は人気商品のみを対象としています。新規ユーザーに関連するおすすめ情報を得るには、そのユーザーのインタラクションを一括インポートして、新しいソリューションバージョンを作成できます。また、ユーザーがカタログを操作しているときに、そのユーザーのイベントをリアルタイムで記録することもできます。より多くのイベントを記録すると、レコメンデーションの関連性が高まります。詳細については、「イベントの記録」を参照してください。