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# Batch-Empfehlungen mit Themen aus dem Content Generator
**Wichtig**
Wenn Sie Batch-Empfehlungen mit Themen erhalten, entstehen Ihnen zusätzliche Kosten. Weitere Informationen finden Sie unter [Amazon Personalize Personalize-Preise](https://aws.amazon.com/personalize/pricing/).
Wenn Sie den verwenden[Rezept für ähnliche Artikel](native-recipe-similar-items.md), kann Amazon Personalize Content Generator den Batch-Empfehlungen beschreibende Themen hinzufügen. *Content Generator* ist eine Funktion für generative künstliche Intelligenz (generative KI), die von Amazon Personalize verwaltet wird.
Wenn Sie Stapelempfehlungen mit Themen erhalten, fügt Amazon Personalize Content Generator für jeden Satz ähnlicher Artikel ein beschreibendes Thema hinzu. Das Thema basiert auf der Artikelbeschreibung und den Artikelnamen in Ihrem Artikeldatensatz. Amazon Personalize bezieht die Themen in die Ausgabe des Batch-Inferenz-Jobs ein. Sie können die Themen verwenden, um den Text in Ihrer Bewerbung oder Ihren Marketingbotschaften überzeugender zu gestalten.
Wenn Sie beispielsweise Empfehlungen zu ähnlichen Artikeln für ein Frühstück erhalten, generiert Amazon Personalize möglicherweise ein Thema wie *Rise and Shine* oder *Morning Essentials*. Sie könnten das Theme verwenden, um einen generischen Karusselltitel wie „*Häufig* zusammen gekauft“ zu ersetzen. Oder Sie könnten das Theme in eine Werbe-E-Mail oder eine Marketingkampagne für neue Menüoptionen integrieren.
AWS überwacht keine Themen aus dem Content Generator. Um die Qualität des Themes zu überprüfen, können Sie die Bewertungen verwenden, die für jeden empfohlenen Artikel erstellt wurden. Weitere Informationen finden Sie unter [Rangfolge und Bewertung von Batch-Empfehlungen mit bestimmten Themen](#themed-batch-rec-scoring).
**Topics**
+ [Unterstützte -Regionen](#themes-regions)
+ [Richtlinien und Anforderungen](#themed-batch-requirements)
+ [Rangfolge und Bewertung von Batch-Empfehlungen mit bestimmten Themen](#themed-batch-rec-scoring)
+ [Generierung von Batch-Empfehlungen mit Themen](#getting-themed-batch-rec)
## Unterstützte -Regionen
Amazon Personalize Content Generator ist nur in den folgenden AWS Regionen verfügbar:
+ USA Ost (Nord-Virginia)
+ USA West (Oregon)
+ Asien-Pazifik (Tokio)
## Richtlinien und Anforderungen
Im Folgenden finden Sie Richtlinien und Anforderungen für die Erstellung von Empfehlungen zu Themen:
+ Ihre Eingabedatei kann bis zu 100 Elemente enthalten. Informationen zu Eingabedaten für Batch-Empfehlungen finden Sie unter[Vorbereiten der Eingabedaten für Batch-Empfehlungen](batch-data-upload.md).
+ Ihre Lösung muss die verwenden[Rezept für ähnliche Artikel](native-recipe-similar-items.md).
+ Sie benötigen einen Artikel-Datensatz mit den folgenden Daten. Diese Daten können dazu beitragen, relevantere Themen zu generieren.
+ Es muss ein Textfeld haben, z. B. ein BESCHREIBUNGSFELD. Hinweise zu Textdaten finden Sie unter. [Unstrukturierte Textmetadaten](items-datasets.md#text-data)
+ Es muss eine Zeichenfolgenspalte mit Elementnamendaten enthalten, z. B. ein TITLE-Feld.
Wenn Ihr Artikeldatensatz diese Daten nicht enthält, können Sie sie hinzufügen. Informationen zum Aktualisieren vorhandener Daten finden Sie unter[Aktualisierung von Daten in Datensätzen nach dem Training](updating-datasets.md).
## Rangfolge und Bewertung von Batch-Empfehlungen mit bestimmten Themen
Wenn Sie Stapelempfehlungen mit Themen erhalten, ordnet Amazon Personalize jede Artikelgruppe danach, wie relevant das Thema für jeden Artikel ist. Jeder Artikel enthält eine Punktzahl in einem ungefähren Bereich von -0,1 bis 0,6. Je höher die Punktzahl, desto enger ist der Artikel mit dem Thema verwandt. Sie können die Punktzahlen verwenden, um einen Schwellenwert festzulegen, sodass nur Elemente angezeigt werden, die in engem Zusammenhang mit dem Thema stehen.
Amazon Personalize könnte beispielsweise das Thema zurückgeben`For your sweet tooth`, und die verwandten Artikel und ihre Punktzahlen könnten lauten: harte Süßigkeiten (Punktzahl 0,19884521), Schokolade (Punktzahl 0,17664525), Apfel (Punktzahl 0,08994528), Eis am Stiel (Punktzahl 0,14294521), Süßkartoffel (Punktzahl 0,07794527) und Karotte (Punktzahl 0,04994523). In Ihrer Anwendung könnten Sie eine Regel hinzufügen, nach der nur Artikel mit einer Punktzahl von `.10` oder mehr berücksichtigt werden, wobei Obst und Gemüse weggelassen werden.
Das folgende Beispiel zeigt das Format der Ausgabe eines Batch-Inferenzjobs, der Filmempfehlungen mit Motiven generiert.
```
{"input":{"itemId":"40"},"output":{"recommendedItems":["36","50","44","22","21","29","3","1","2","39"],"theme":"Movies with a strong female lead","itemsThemeRelevanceScores":[0.19994527,0.183059963,0.17478035,0.1618133,0.1574806,0.15468733,0.1499242,0.14353688,0.13531424,0.10291852]}}
{"input":{"itemId":"43"},"output":{"recommendedItems":["50","21","36","3","17","2","39","1","10","5"],"theme":"The best movies of 1995","itemsThemeRelevanceScores":[0.184988,0.1795761,0.11143453,0.0989443,0.08258403,0.07952615,0.07115086,0.0621634,-0.138913,-0.188913]}}
...
```
## Generierung von Batch-Empfehlungen mit Themen
Um Batch-Empfehlungen mit Themen zu generieren, führen Sie den Batch-Workflow wie unter beschrieben durch[Batch-Arbeitsablauf](getting-batch-recommendations.md#batch-worfklow-steps). Sie bereiten Ihre Eingabedaten auf die gleiche Weise vor, wie Sie es für ein `RELATED_ITEMS` Rezept tun würden. Ein Beispiel finden Sie unter [RELATED\$1ITEMS-Rezepte](batch-data-upload.md#batch-input-related-items).
Wenn Sie den Batch-Inferenzjob erstellen, aktivieren Sie die Themengenerierung und geben die Artikeltitelspalte Ihres Artikeldatensatzes an.
+ Informationen zur Verwendung der Amazon Personalize-Konsole zum Erstellen eines Batch-Inferenzjobs, der Themen generiert, finden Sie unter. [Einen Batch-Inferenzjob erstellen](creating-batch-inference-job.md)
+ Ein Codebeispiel, das zeigt, wie Sie mit dem SDK for Python (Boto3) einen Batch-Inferenzjob erstellen, der Themes generiert, finden Sie unter. [Erstellen eines Batch-Inferenzauftrags, der Themen generiert](creating-batch-inference-job.md#batch-sdk-themes)