ユーザーデータセット - Amazon Personalize

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ユーザーデータセット

Aユーザーデータセットは、ユーザーに関するメタデータを格納します。これには、年齢、性別、ロイヤリティメンバーシップなど、ロイヤリティメンバーシップが含まれます。Users データセットはオプションです。あなたは、少なくとも作成する必要がありますデータセットとのやり取り

Users データセットを作成するときは、データセットのスキーマも作成する必要があります。Aschemaは、Amazon Personalize にデータの構造を通知し、Amazon Personalize がデータを解析できるようにします。Users スキーマの例については、「」を参照してください。ユーザースキーマの例。スキーマの要件については、データセットとスキーマの要件

このセクションでは、必要なユーザーデータと、トレーニング用にアップロードできるユーザーデータの種類について説明します。また、ユーザースキーマの例。Users データセットへのユーザーデータのインポートについては、「」を参照してください。データの準備とインポート

Users データセットを作成してユーザーデータを追加すると、特定のユーザー条件に基づいてアイテムを追加または除外するレコメンデーションをフィルタリングできます。詳細については、「」を参照してください。推奨事項のフィルタリング

注記

アイテム間の類似度 (SIMS) など、ユーザーデータセットは使用されません。

必要なユーザーデータ

各ユーザーに提供するトレーニングデータは、スキーマと一致している必要があります。少なくとも、各ユーザーのユーザー ID (最大長 256 文字) を指定する必要があります。スキーマによっては、ユーザーメタデータに空/NULL値を含めることができます。

Users データセットの最小要件と最大データ制限の詳細については、サービスクォータ

カテゴリ別メタデータ

の使用ユーザー・パーソナライゼーションまたはPersonalized-Rankingレシピを使用する場合、Amazon Personalize は、ユーザーの性別やメンバーシップステータスなどのカテゴリメタデータを使用して、ユーザーにとって最も関連性の高い項目を明らかにする基本的なパターンを特定します。

すべてのレシピで、カテゴリメタデータをインポートし、それを使用してユーザーの属性に基づいてレコメンデーションをフィルタリングできます。レコメンデーションのフィルタリングについては、推奨事項のフィルタリング

カテゴリデータを使用するには、stringをクリックし、フィールドのカテゴリ属性をtrueスキーマに入力します。次に、バルク CSV ファイルとインクリメンタルアイテムのインポートにカテゴリデータを含めます。複数のカテゴリを持つユーザーの場合、縦棒 '|' を使用して各値を区切ります。カテゴリ別フィールドを含むスキーマの例については、「」を参照してください。ユーザースキーマの例

カテゴリ別値には最大 1,000 文字まで入力できます。カテゴリ値が 1,000 文字を超えるユーザーは、データセットのインポートジョブ中に削除され、トレーニングには使用されません。

ユーザースキーマの例

以下の例で、Users スキーマの構造化方法について説明します。-USER_IDフィールドは必須です。また、AGEおよびGENDERフィールドはメタデータです。少なくとも 1 つのメタデータフィールドが必要で、最大 5 つのメタデータフィールドを追加できます。スキーマの要件の詳細については、データセットとスキーマの要件

{ "type": "record", "name": "Users", "namespace": "com.amazonaws.personalize.schema", "fields": [ { "name": "USER_ID", "type": "string" }, { "name": "AGE", "type": "int" }, { "name": "GENDER", "type": "string", "categorical": true } ], "version": "1.0" }

このスキーマでは、CSV ファイルの履歴データの最初の数行は次のようになります。

USER_ID,AGE,GENDER 5,34,Male 6,56,Female 8,65,Male ... ...