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Richtlinien für Datenformate

Wenn Sie Daten in Amazon Personalize importieren, können Sie wählen, ob Sie Datensätze in großen Mengen, einzeln oder beides importieren möchten.

Bevor Sie Ihre Massendaten importieren, stellen Sie sicher, dass sie richtig formatiert sind. Die folgenden Abschnitte können Ihnen beim Formatieren Ihrer Massendaten helfen. Wenn Sie sich nicht sicher sind, wie Sie Ihre Daten formatieren sollen, können Sie Amazon SageMaker Data Wrangler (Data Wrangler) verwenden, um Ihre Daten vorzubereiten. Weitere Informationen finden Sie unter Vorbereiten und Importieren von Daten mit Amazon SageMaker Data Wrangler.

Richtlinien und Anforderungen für das Format von Massendaten

Mithilfe der folgenden Richtlinien und Anforderungen können Sie sicherstellen, dass Ihre Massendaten korrekt formatiert sind.

Beispiel für Interaktionsdaten

Die folgenden Interaktionsdaten stellen historische Benutzeraktivitäten auf einer Website dar, auf der Kinokarten verkauft werden. Sie könnten die Daten verwenden, um ein Modell zu trainieren, das Filmempfehlungen auf der Grundlage der Interaktionsdaten der Benutzer bereitstellt.

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
  

Hier ist das zugehörige Interaktionsschema:.

{
  "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 benötigt die TIMESTAMP Felder USER_IDITEM_ID, und. USER_IDist die Kennung für einen Benutzer Ihrer Anwendung. ITEM_IDist die Kennung für einen Film. EVENT_TYPEund EVENT_VALUE sind die Identifikatoren für Benutzeraktivitäten. In den Beispieldaten click könnte a ein Kaufereignis für einen Film darstellen und 15 es könnte sich dabei um den Kaufpreis des Films handeln. TIMESTAMPsteht für die Zeit der Unix-Zeit, in der der Film gekauft wurde.

Zeitstempeldaten

Zeitstempeldaten, wie z. B. Daten TIMESTAMP (für Artikelinteraktionsdatensätze) oder CREATION_TIMESTAMP (für Artikeldatensätze), müssen im Zeitformat der Unix-Epoche in Sekunden vorliegen. Der Epoch-Zeitstempel in Sekunden für das Datum 31. Juli 2020 lautet beispielsweise 1596238243. Verwenden Sie einen Epoch-Konverter — Unix-Zeitstempel-Konverter, um Datumsangaben in Unix-Zeitstempel umzuwandeln.

Formatieren von expliziten Eindrücken

Wenn Sie das Personalisierung durch Benutzer Rezept verwenden, können Sie Impressionsdaten aufzeichnen und hochladen. Impressionen sind Listen von Elementen, die für einen Benutzer sichtbar waren, wenn er mit einem bestimmten Element interagiert hat (z. B. angeklickt oder angesehen). Um Impressionsdaten in einem Massendatenimport hochzuladen, notieren Sie jede Element-ID manuell. Achten Sie darauf, die Werte als Teil Ihrer historischen Interaktionsdaten durch einen senkrechten Strich, das Zeichen '|', voneinander zu trennen. Das vertikale Balkenzeichen wird auf die Obergrenze von 1000 Zeichen für Impressionsdaten angerechnet. Weitere Informationen zu Impressionsdaten finden Sie unterDaten zu Eindrücken.

Im Folgenden finden Sie einen kurzen Auszug aus einem Datensatz mit Artikelinteraktionen, der explizite Impressionen in der IMPRESSION Spalte enthält.

In der Anwendung wurden USER_1 Benutzerelemente73,,70, und 17 angezeigt95, 96 und der Benutzer entschied sich schließlich für das Element. 73 Wenn Sie auf der Grundlage dieser Daten eine neue Lösungsversion erstellen 7017, 96 werden die Elemente95,, und dem Benutzer seltener empfohlenUSER_1.

Formatieren von kategorialen Daten

Um mehrere Kategorien für ein einzelnes Element bei der Verwendung kategorischer Zeichenfolgedaten einzubinden, trennen Sie die Werte mit dem vertikalen Balkenzeichen „|“. Bei einem Element, das zwei Kategorien hat, würde eine Datenzeile beispielsweise wie folgt aussehen:

ITEM_ID,GENRE
item_123,horror|comedy

Nachdem Sie Ihre Daten formatiert haben, laden Sie sie in einen Amazon S3 S3-Bucket hoch, damit Sie sie in Amazon Personalize importieren können. Weitere Informationen finden Sie unter In einen Amazon S3 S3-Bucket hochladen.