入力データのフォーマット
データを Amazon Personalize にインポートするために使用するファイルは、使用しているスキーマに対応している必要があります。
Amazon Personalize は、カンマ区切り値 (CSV) 形式のファイルからのみデータをインポートします。Amazon Personalize では、列ヘッダーを含めるために CSV ファイルの最初の行が必要です。CSV ファイルの列ヘッダーは、データセットを作成するためにスキーマに対応している必要があります。ヘッダーを引用符 (") で囲まないでください。
たとえば、次の CSV データサンプルは、データセットとスキーマ に表示されるインタラクションスキーマに対応しています。このデータは、映画のチケットを販売するウェブサイトの過去のユーザーアクティビティを表します。このデータを使用して、他のユーザーのアクティビティに基づき映画のレコメンデーションをユーザーに提供するモデルをトレーニングできます。
USER_ID,ITEM_ID,EVENT_TYPE,EVENT_VALUE,TIMESTAMP 196,242,click,15,881250949 186,302,click,13,891717742 22,377,click,10,878887116 244,51,click,20,880606923 166,346,click,10,886397596 298,474,click,40,884182806 115,265,click,20,881171488 253,465,click,50,891628467 305,451,click,30,886324817
関連するインタラクションスキーマを以下に繰り返します。
{ "type": "record", "name": "Interactions", "namespace": "com.amazonaws.personalize.schema", "fields": [ { "name": "USER_ID", "type": "string" }, { "name": "ITEM_ID", "type": "string" }, { "name": "EVENT_TYPE", "type": "string" }, { "name": "EVENT_VALUE", "type": "float" }, { "name": "TIMESTAMP", "type": "long" } ], "version": "1.0" }
Amazon Personalize には、USER_ID、ITEM_ID、および TIMESTAMP フィールドが必要です。USER_ID は、アプリケーションのユーザーの識別子です。ITEM_ID は映画の識別子です。EVENT_TYPE と EVENT_VALUE は、ユーザーアクティビティの識別子です。サンプルデータでは、click は映画の購入イベントを表し、15 は映画の購入価格です。TIMESTAMP は、映画の購入が実行された Unix 時間を表します。
カテゴリ別データ
カテゴリ別文字列データを使用する場合に 1 つのアイテムに複数のカテゴリを含めるには、縦棒文字「|」を使用して値を区切ります。たとえば、前のセクションの項目スキーマを 2 つのカテゴリを使用して一致させるには、データ行は次のようになります。
ITEM_ID,GENRE item_123,horror|comedy
データをフォーマットしたら、Amazon Personalize にインポートできるように Amazon S3 バケットにアップロードします。詳細については、「S3 バケットへのアップロード」を参照してください。
