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# Beispiele für Amazon Personalize Runtime unter Verwendung von SDK für Java 2.x
<a name="java_personalize-runtime_code_examples"></a>

Die folgenden Codebeispiele zeigen Ihnen, wie Sie AWS SDK for Java 2.x mit Amazon Personalize Runtime Aktionen ausführen und allgemeine Szenarien implementieren.

*Aktionen* sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Während Aktionen Ihnen zeigen, wie Sie einzelne Service-Funktionen aufrufen, können Sie Aktionen im Kontext der zugehörigen Szenarien anzeigen.

Jedes Beispiel enthält einen Link zum vollständigen Quellcode, wo Sie Anweisungen zum Einrichten und Ausführen des Codes im Kodex finden.

**Topics**
+ [Aktionen](#actions)

## Aktionen
<a name="actions"></a>

### `GetPersonalizedRanking`
<a name="personalize-runtime_GetPersonalizedRanking_java_topic"></a>

Das folgende Codebeispiel zeigt, wie Sie`GetPersonalizedRanking`.

**SDK für Java 2.x**  
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/personalize#code-examples) einrichten und ausführen. 

```
    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;
    }
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetPersonalizedRanking](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/personalize-runtime-2018-05-22/GetPersonalizedRanking)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*. 

### `GetRecommendations`
<a name="personalize-runtime_GetRecommendations_java_topic"></a>

Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`GetRecommendations`.

**SDK für Java 2.x**  
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/personalize#code-examples) einrichten und ausführen. 
Rufen Sie eine Liste von empfohlenen Artikeln ab.  

```
    public static void getRecs(PersonalizeRuntimeClient personalizeRuntimeClient, String campaignArn, String userId) {

        try {
            GetRecommendationsRequest recommendationsRequest = GetRecommendationsRequest.builder()
                    .campaignArn(campaignArn)
                    .numResults(20)
                    .userId(userId)
                    .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 (AwsServiceException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
```
Rufen Sie eine Liste von empfohlenen Artikeln von einem Empfehler ab, der in einer Domain-Datensatzgruppe erstellt wurde.  

```
    public static void getRecs(PersonalizeRuntimeClient personalizeRuntimeClient, String recommenderArn,
            String userId) {

        try {
            GetRecommendationsRequest recommendationsRequest = GetRecommendationsRequest.builder()
                    .recommenderArn(recommenderArn)
                    .numResults(20)
                    .userId(userId)
                    .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 (AwsServiceException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
```
Verwenden Sie einen Filter, wenn Sie Empfehlungen anfordern.  

```
    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);
        }
    }
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetRecommendations](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/personalize-runtime-2018-05-22/GetRecommendations)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*.