パーソナライズされたランキングの取得 (AWS SDKs)

次のコードサンプルは、 AWS SDKs でパーソナライズされたランキングを取得する方法のさまざまなバリエーションを示しています。

パーソナライズされたランキングの取得

次のコードは、パーソナライズされたランキングを取得する方法を示しています。ユーザーの ID と、ユーザーのためにランク付けするアイテム ID のリストを指定します。アイテム ID は、ソリューションバージョンのトレーニングに使用したデータに含まれている必要があります。ランク付けられたレコメンデーションが一覧表示されます。Amazon Personalize は、ユーザーにとって最も関心のあるリストの最初のアイテムを考慮します。

SDK for Python (Boto3)

import boto3

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

response = personalizeRt.get_personalized_ranking(
    campaignArn = "Campaign arn",
    userId = "UserID",
    inputList = ['ItemID1','ItemID2']
)

print("Personalized Ranking")
for item in response['personalizedRanking']:
    print (item['itemId'])

SDK for Java 2.x

public static List<PredictedItem> getRankedRecs(PersonalizeRuntimeClient personalizeRuntimeClient,
                                                String campaignArn,
                                                String userId,
                                                ArrayList<String> items) {

    try {
        GetPersonalizedRankingRequest rankingRecommendationsRequest = GetPersonalizedRankingRequest.builder()
                .campaignArn(campaignArn)
                .userId(userId)
                .inputList(items)
                .build();
  
        GetPersonalizedRankingResponse recommendationsResponse =
                personalizeRuntimeClient.getPersonalizedRanking(rankingRecommendationsRequest);
        List<PredictedItem> rankedItems = recommendationsResponse.personalizedRanking();
        int rank = 1;
        for (PredictedItem item : rankedItems) {
            System.out.println("Item ranked at position " + rank + " details");
            System.out.println("Item Id is : " + item.itemId());
            System.out.println("Item score is : " + item.score());
            System.out.println("---------------------------------------------");
            rank++;
        }
        return rankedItems;
    } catch (PersonalizeRuntimeException e) {
        System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
        System.exit(1);
    }
    return null;
}

SDK for JavaScript v3

// Get service clients module and commands using ES6 syntax.
import { GetPersonalizedRankingCommand } 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 ranking request parameters.
export const getPersonalizedRankingParam = {
  campaignArn: "CAMPAIGN_ARN", /* required */
  userId: 'USER_ID',      /* required */
  inputList: ["ITEM_ID_1", "ITEM_ID_2", "ITEM_ID_3", "ITEM_ID_4"]
}

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

パーソナライズされたランキングへのアイテムメタデータの組み込み

キャンペーンのレコメンデーションでメタデータを有効にした場合、レスポンスに含めるアイテムデータセットのメタデータ列を指定できます。メタデータの有効化については、「レコメンデーションのアイテムメタデータ」を参照してください。

次のコードサンプルは、パーソナライズしたランキングのリクエストの一部としてメタデータ列を指定する方法を示しています。

import boto3

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

response = personalizeRt.get_personalized_ranking(
    campaignArn = "Campaign arn",
    userId = "UserID",
    inputList = ['ItemID1','ItemID2'],
    metadataColumns = {
      "ITEMS": ['columnNameA','columnNameB']
    }
)

print("Personalized Ranking")
for item in response['personalizedRanking']:
    print (item['itemId'])
    print (item['metadata'])

コンテキストメタデータを使用した、パーソナライズされたランキングの取得

コンテキストメタデータに基づいてパーソナライズされたランキングを取得するには、次のコードを使用します。context については、キーバリューペアごとに、メタデータフィールドをキーとして指定し、コンテキストデータを値として指定します。次のサンプルコードでは、キーは DEVICE で、値は mobile phone です。これらの値と Campaign ARN および User ID を、独自の値に置き換えます。また、inputList を、ソリューションのトレーニングに使用したデータにあるアイテム ID のリストに変更します。Amazon Personalize は、ユーザーにとって最も関心のあるリストの最初のアイテムを考慮します。

import boto3

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

response = personalizeRt.get_personalized_ranking(
    campaignArn = "Campaign ARN",
    userId = "User ID",
    inputList = ['ItemID1', 'ItemID2'],
    context = {
      'DEVICE': 'mobile phone'
    }
)

print("Personalized Ranking")
for item in response['personalizedRanking']:
  print(item['itemId'])