Ejemplos de Amazon Personalize Runtime con SDK Java 2.x - AWS SDKEjemplos de código
Acciones

Hay más AWS SDK ejemplos disponibles en el GitHub repositorio de AWS Doc SDK Examples.

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Ejemplos de Amazon Personalize Runtime con SDK Java 2.x

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo realizar acciones e implementar escenarios comunes mediante Amazon Personalize Runtime. AWS SDK for Java 2.x

Las acciones son extractos de código de programas más grandes y deben ejecutarse en contexto. Mientras las acciones muestran cómo llamar a las funciones de servicio individuales, es posible ver las acciones en contexto en los escenarios relacionados.

Cada ejemplo incluye un enlace al código fuente completo, donde puede encontrar instrucciones sobre cómo configurar y ejecutar el código en su contexto.

Acciones

En el siguiente ejemplo de código se muestra cómo usar GetPersonalizedRanking.

SDKpara Java 2.x
nota

Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS. 

    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;
    }

En el siguiente ejemplo de código se muestra cómo usar GetRecommendations.

SDKpara Java 2.x
nota

Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS.

Obtener una lista de artículos recomendados.

    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);
        }
    }

Obtenga una lista de recomendaciones de un recomendador creado en un grupo de conjuntos de datos de dominio.

    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);
        }
    }

Use un filtro cuando solicite recomendaciones.

    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);
        }
    }

  • Para API obtener más información, consulte GetRecommendationsla AWS SDK for Java 2.x APIReferencia.