Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Empfehlungen in Echtzeit filtern

Sie können Empfehlungen in Echtzeit mit der Amazon Personalize Personalize-Konsole, AWS Command Line Interface (AWS CLI) oder dem AWS SDKs filtern.

Wenn Sie personalisierte Artikelempfehlungen oder ähnliche Artikel erhalten, können Sie in Ihrer Anfrage eine Werbeaktion angeben. Eine Werbeaktion verwendet einen Filter, um zusätzliche Geschäftsregeln zu definieren, die für eine konfigurierbare Teilmenge empfohlener Artikel gelten. Weitere Informationen finden Sie unter Werbung für Artikel in Echtzeit mit Empfehlungen.

Filtern von Empfehlungen in Echtzeit (Konsole)

Um Empfehlungen in Echtzeit mithilfe der Konsole zu filtern, erstellen Sie einen Filter und wenden Sie ihn dann auf eine Empfehlungsanfrage an.

Einen Filter erstellen (Konsole)

Um einen Filter in der Konsole zu erstellen, wählen Sie die Datensatzgruppe aus, die die Kampagne oder den Empfehlungsgeber enthält, den Sie verwenden möchten, um gefilterte Empfehlungen zu erhalten. Geben Sie dann einen Filternamen und einen Filterausdruck ein.

Anwenden eines Filters (Konsole)

Um einen Filter anzuwenden, wählen Sie unter Testempfehlung (für Empfehlungen) oder Ergebnisse von Testkampagnen (für benutzerdefinierte Kampagnen) den Filter aus und geben Sie beliebige Filterparameterwerte ein. Holen Sie sich dann Empfehlungen für einen Benutzer.

Verwenden des Generators für Filterausdrücke

Der Ausdrucks-Generator auf der Seite Filter erstellen bietet Struktur, Felder und Richtlinien für die Erstellung korrekt formatierter Filter.

Beispiel für einen Ausdrucksersteller

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie einen Filter erstellen, der Artikel mit einem von Ihnen angegebenen Genre ausschließt, wenn Sie Empfehlungen erhalten (beachten Sie den GENRES Platzhalterparameter $). Der Filter schließt auch Elemente mit einem Wert DOWNLOAD_COUNT von mehr als aus200, jedoch nur, wenn das Alter des aktuellen Benutzers höher als ist. 17

Löschen eines Filters (Konsole)

Durch das Löschen eines Filters wird der Filter aus der Filterliste für eine Datensatzgruppe entfernt.

Filtern von Empfehlungen in Echtzeit (AWS CLI)

Um Empfehlungen mithilfe von zu filtern AWS CLI, erstellen Sie einen Filter und wenden ihn dann an, indem Sie den Filter ARN in einer GetRecommendations GetPersonalizedRanking Oder-Anfrage angeben.

Einen Filter erstellen ()AWS CLI

Verwenden Sie den folgenden create-filter Vorgang, um einen Filter zu erstellen und den Filterausdruck anzugeben.

Ersetzen Sie das Filter name durch den Namen des Filters und das Dataset group ARN durch den Amazon-Ressourcennamen (ARN) der Datensatzgruppe. Ersetzen Sie das Beispiel filter-expression durch Ihren eigenen Filterausdruck.

aws personalize create-filter \
  --name Filter name \
  --dataset-group-arn dataset group arn \
  --filter-expression "EXCLUDE ItemID WHERE Items.CATEGORY IN (\"$CATEGORY\")" 

Bei Erfolg ARN wird der Filter angezeigt. Nehmen Sie ihn für die spätere Verwendung auf. Um zu überprüfen, ob der Filter aktiv ist, führen Sie den DescribeFilter Vorgang aus, bevor Sie den Filter verwenden.

Weitere Informationen zu dem finden API Sie unterCreateFilter. Weitere Informationen zu Filterausdrücken, einschließlich Beispielen, finden Sie unterAusdrucksstruktur und Elemente filtern.

Anwenden eines Filters (AWS CLI)

Wenn Sie die get-personalized-ranking Operationen get-action-recommendations oder verwendenget-recommendations, wenden Sie einen Filter an, indem Sie die filter-arn und alle Filterwerte als Parameter übergeben.

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für die get-recommendations Operation. Campaign ARNErsetzen Sie es durch den Amazon-Ressourcennamen (ARN) Ihrer Kampagne User ID durch die ID des Benutzers, für den Sie Empfehlungen erhalten, und Filter ARN durch die ARN Ihres Filters. Wenn Sie Empfehlungen von einem Empfehlungsgeber statt von einer Kampagne erhalten, verwenden Sie recommender-arn anstelle von --campaign-arn und geben Sie das ARN für den Empfehlungsgeber an.

Wenn Ihr Ausdruck Parameter hat, schließen Sie das filter-values Objekt ein. Geben Sie für jeden Parameter in Ihrem Filterausdruck den Parameternamen (Groß- und Kleinschreibung beachten) und die Werte an. Wenn Ihr Filterausdruck beispielsweise einen $GENRE Parameter hat, geben Sie "GENRE" als Schlüssel und ein oder mehrere Genres, wie z. B."Comedy", als Wert an. Trennen Sie mehrere Werte durch ein Komma. Beispiel, "\"comedy\",\"drama\",\"horror"\".

aws personalize-runtime get-recommendations \
  --campaign-arn Campaign ARN \
  --user-id User ID \
  --filter-arn Filter ARN \
  --filter-values '{
      "Parameter name": "\"value\"",
      "Parameter name": "\"value1\",\"value2\",\"value3\""
    }'

Löschen eines Filters ()AWS CLI

Verwenden Sie den folgenden delete-filter Vorgang, um einen Filter zu löschen. filter ARNErsetzen Sie ihn durch den ARN des Filters.

aws personalize delete-filter --filter-arn Filter ARN

Filtern von Empfehlungen in Echtzeit (AWS SDKs)

Um Empfehlungen mithilfe von zu filtern AWS SDKs, erstellen Sie einen Filter und wenden ihn dann an, indem Sie den Filter ARN in einer GetRecommendations GetPersonalizedRanking Oder-Anfrage angeben.

Einen Filter erstellen ()AWS SDKs

Erstellen Sie mit der CreateFilter Operation einen neuen Filter. Der folgende Code zeigt, wie Sie einen Filter erstellen. Geben Sie den Filternamen Amazon Resource Name (ARN) Ihrer Datensatzgruppe an und geben Sie Ihren Filterausdruck an.

SDK for Python (Boto3)

import boto3
 
personalize = boto3.client('personalize')
 
response = personalize.create_filter(
    name = 'Filter Name',
    datasetGroupArn = 'Dataset Group ARN',
    filterExpression = 'EXCLUDE ItemID WHERE Items.CATEGORY IN ($CATEGORY)'
) 
filter_arn = response["filterArn"]
print("Filter ARN: " + filter_arn)

SDK for Java 2.x

public static String createFilter(PersonalizeClient personalizeClient,
                                 String filterName,
                                 String datasetGroupArn,
                                 String filterExpression) {
    try {
        CreateFilterRequest request = CreateFilterRequest.builder()
                .name(filterName)
                .datasetGroupArn(datasetGroupArn)
                .filterExpression(filterExpression)
                .build();

        return personalizeClient.createFilter(request).filterArn();
    }
    catch(PersonalizeException e) {
        System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
        System.exit(1);
    }
    return "";
}

SDK for JavaScript v3

// Get service clients module and commands using ES6 syntax.
import { CreateFilterCommand } from
  "@aws-sdk/client-personalize";
import { personalizeClient } from "./libs/personalizeClients.js";
// Or, create the client here.
// const personalizeClient = new PersonalizeClient({ region: "REGION"});

// Set the filter's parameters.
export const createFilterParam = {
  datasetGroupArn: 'DATASET_GROUP_ARN', /* required */
  name: 'NAME', /* required */
  filterExpression: 'FILTER_EXPRESSION' /*required */
}

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

Notieren Sie den Filter ARN für die spätere Verwendung. Um zu überprüfen, ob der Filter aktiv ist, führen Sie den DescribeFilter Vorgang aus, bevor Sie den Filter verwenden. Weitere Informationen zu dem finden API Sie unterCreateFilter. Weitere Informationen zu Filterausdrücken, einschließlich Beispielen, finden Sie unterAusdrucksstruktur und Elemente filtern.

Anwenden eines Filters (AWS SDKs)

Wenn Sie die GetPersonalizedRanking Operationen GetRecommendations, oder verwenden GetActionRecommendations, wenden Sie einen Filter an, indem Sie a filterArn und beliebige Filterwerte als Parameter übergeben.

Der folgende Code zeigt, wie Sie gefilterte Amazon Personalize Personalize-Artikelempfehlungen für einen Benutzer abrufen können. Geben Sie die ID des Benutzers an, für den Sie Empfehlungen erhalten möchten, den Amazon-Ressourcennamen (ARN) Ihrer Kampagne und den ARN Ihres Filters. Wenn Sie Empfehlungen von einem Empfehlungsgeber statt von einer Kampagne erhalten, verwenden Sie recommenderArn statt von campaignArn und geben Sie die ARN für den Empfehlungsgeber an.

Geben Sie für jeden optionalen Parameter in Ihrem Filterausdruck den Parameternamen (Groß- und Kleinschreibung beachten) und den oder die Werte an. filterValues Wenn Ihr Filterausdruck beispielsweise einen $GENRES Parameter hat, geben Sie "GENRES" als Schlüssel und ein oder mehrere Genres, wie z. B."\"Comedy"\", als Wert an. Bei mehreren Werten trennen Sie jeden Wert durch ein Komma. Beispiel, "\"comedy\",\"drama\",\"horror\"".

SDK for Python (Boto3)

import boto3

personalize_runtime = boto3.client("personalize-runtime")

response = personalize_runtime.get_recommendations(
    campaignArn = "Campaign ARN",
    userId = "User ID",
    filterArn = "Filter ARN",
    filterValues = {
      "Parameter name": "\"value1\"",
      "Parameter name": "\"value1\",\"value2\",\"value3\""
      ....
    }
)

SDK for Java 2.x

Im folgenden Beispiel werden zwei Parameter verwendet, einer mit zwei Werten und einer mit einem Wert. Ändern Sie je nach Ihrem Filterausdruck den Code, um parameterValue Felder hinzuzufügen oder parameterName zu entfernen.

public static void getFilteredRecs(PersonalizeRuntimeClient personalizeRuntimeClient,
                                   String campaignArn,
                                   String userId,
                                   String filterArn,
                                   String parameter1Name,
                                   String parameter1Value1,
                                   String parameter1Value2,
                                   String parameter2Name,
                                   String parameter2Value){

    try {

        Map<String, String> filterValues = new HashMap<>();

        filterValues.put(parameter1Name, String.format("\"%1$s\",\"%2$s\"",
                parameter1Value1, parameter1Value2));
        filterValues.put(parameter2Name, String.format("\"%1$s\"",
                parameter2Value));

        GetRecommendationsRequest recommendationsRequest = GetRecommendationsRequest.builder()
                .campaignArn(campaignArn)
                .numResults(20)
                .userId(userId)
                .filterArn(filterArn)
                .filterValues(filterValues)
                .build();

        GetRecommendationsResponse recommendationsResponse = personalizeRuntimeClient.getRecommendations(recommendationsRequest);
        List<PredictedItem> items = recommendationsResponse.itemList();

        for (PredictedItem item: items) {
            System.out.println("Item Id is : "+item.itemId());
            System.out.println("Item score is : "+item.score());
        }
    } catch (PersonalizeRuntimeException e) {
        System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
        System.exit(1);
    }
}

SDK for JavaScript v3

// Get service clients module and commands using ES6 syntax.
import { GetRecommendationsCommand } from
  "@aws-sdk/client-personalize-runtime";
import { personalizeRuntimeClient } from "./libs/personalizeClients.js";
// Or, create the client here:
// const personalizeRuntimeClient = new PersonalizeRuntimeClient({ region: "REGION"});

// Set recommendation request parameters.
export const getRecommendationsParam = {
  campaignArn: 'CAMPAIGN_ARN', /* required */
  userId: 'USER_ID',      /* required */
  numResults: 15,    /* optional */
  filterArn: 'FILTER_ARN',   /* required to filter recommendations */
  filterValues: {
    "PROPERTY": "\"VALUE\""  /* Only required if your filter has a placeholder parameter */
  }
}

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

Löschen eines Filters (AWS PythonSDK)

Verwenden Sie die folgende delete_filter Methode, um einen Filter zu löschen. filter ARNErsetzen Sie ihn durch den ARN des Filters.

import boto3
personalize = boto3.client("personalize")

response = personalize.delete_filter(
  filterArn = "filter ARN"
)