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# Preparación de los datos de entrada para las recomendaciones por lotes
Un trabajo de inferencia por lotes importa los datos JSON de entrada del lote desde un bucket de Amazon S3, utiliza su versión de solución personalizada para generar recomendaciones y, a continuación, exporta las recomendaciones a un bucket de Amazon S3. Para poder obtener recomendaciones por lotes, debe preparar y subir su archivo JSON a un bucket de Amazon S3. Le recomendamos que cree una carpeta de salida en su bucket de Amazon S3 o utilice un bucket de Amazon S3 de salida independiente. A continuación, puede ejecutar varios trabajos de inferencia por lotes utilizando la misma ubicación de datos de entrada.
Si utiliza un filtro con parámetros de marcadores de posición, por ejemplo, `$GENRE`, debe proporcionar los valores de los parámetros de un objeto `filterValues` en el JSON de entrada. Para obtener más información, consulte [Proporcionar valores de filtro en su JSON de entrada](filter-batch.md#providing-filter-values).
**Para preparar e importar datos**
1. Aplique formato a los datos de entrada del lote en función de la receta. No puede obtener recomendaciones por lotes con la receta Trending-Now.
+ En el caso de las recetas USER\$1PERSONALIZATION y Popularity-Count, sus datos de entrada son un archivo JSON con una lista de userIds
+ Para las recetas RELATED\$1ITEMS, los datos de entrada son una lista de itemIds
+ Para recetas PERSONALIZED\$1RANKING, sus datos de entrada son una lista de userIds, cada uno de ellos emparejado con una colección de itemIds
Separe cada fila con una línea nueva. Para ver ejemplos de datos de entrada, consulte [Ejemplos de JSON de entrada y salida de trabajos de inferencia por lotes](#batch-inference-job-json-examples).
1. Suba el JSON de entrada a una carpeta de entrada de su bucket de Amazon S3. Para obtener más información, consulte [Subida de archivos y carpetas con la función arrastrar y soltar](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/upload-objects.html) en la *Guía del usuario de Amazon Simple Storage Service*.
1. Cree una ubicación independiente para sus datos de salida, ya sea una carpeta o un bucket de Amazon S3 diferente. Al crear una ubicación independiente para el JSON de salida, puede ejecutar varios trabajos de inferencia por lotes con la misma ubicación de datos de entrada.
1. Cree un trabajo de inferencia por lotes. Amazon Personalize envía las recomendaciones de la versión de su solución a la ubicación de sus datos de salida.
## Ejemplos de JSON de entrada y salida de trabajos de inferencia por lotes
Cómo aplica formato a los datos de entrada de la receta que utiliza. Si utiliza un filtro con parámetros de marcadores de posición, por ejemplo, `$GENRE`, debe proporcionar los valores de los parámetros de un objeto `filterValues` en el JSON de entrada. Para obtener más información, consulte [Proporcionar valores de filtro en su JSON de entrada](filter-batch.md#providing-filter-values).
En las siguientes secciones se enumeran ejemplos de entradas y salidas JSON con el formato correcto para trabajos de inferencia por lotes. No puede obtener recomendaciones por lotes con la receta Trending-Now.
**Topics**
+ [Recetas de USER\$1PERSONALIZATION](#batch-input-user-personalization)
+ [Recetas POPULAR\$1ITEMS (solo Popularity-Count)](#batch-input-popular-items)
+ [Recetas PERSONALIZED\$1RANKING](#batch-input-ranking)
+ [Recetas RELATED\$1ITEMS](#batch-input-related-items)
### Recetas de USER\$1PERSONALIZATION
A continuación, se muestran ejemplos de entrada y salida JSON con formato correcto para las recetas USER\$1PERSONALIZATION. Si utiliza User-Personalization-v2, cada elemento recomendado incluye una lista de los motivos por los que se ha incluido el elemento en las recomendaciones. Esta lista puede estar vacía. Para obtener más información sobre los posibles motivos, consulte [Motivos de recomendación con User-Personalization-v2](recommendations.md#recommendation-reasons).
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#### [ Input ]
Separe cada `userId` con una nueva línea de la siguiente manera.
```
{"userId": "4638"}
{"userId": "663"}
{"userId": "3384"}
...
```
------
#### [ Output ]
```
{"input":{"userId":"4638"},"output":{"recommendedItems":["63992","115149","110102","148626","148888","31685","102445","69526","92535","143355","62374","7451","56171","122882","66097","91542","142488","139385","40583","71530","39292","111360","34048","47099","135137"],"scores":[0.0152238,0.0069081,0.0068222,0.006394,0.0059746,0.0055851,0.0049357,0.0044644,0.0042968,0.004015,0.0038805,0.0037476,0.0036563,0.0036178,0.00341,0.0033467,0.0033258,0.0032454,0.0032076,0.0031996,0.0029558,0.0029021,0.0029007,0.0028837,0.0028316]},"error":null}
{"input":{"userId":"663"},"output":{"recommendedItems":["368","377","25","780","1610","648","1270","6","165","1196","1097","300","1183","608","104","474","736","293","141","2987","1265","2716","223","733","2028"],"scores":[0.0406197,0.0372557,0.0254077,0.0151975,0.014991,0.0127175,0.0124547,0.0116712,0.0091098,0.0085492,0.0079035,0.0078995,0.0075598,0.0074876,0.0072006,0.0071775,0.0068923,0.0066552,0.0066232,0.0062504,0.0062386,0.0061121,0.0060942,0.0060781,0.0059263]},"error":null}
{"input":{"userId":"3384"},"output":{"recommendedItems":["597","21","223","2144","208","2424","594","595","920","104","520","367","2081","39","1035","2054","160","1370","48","1092","158","2671","500","474","1907"],"scores":[0.0241061,0.0119394,0.0118012,0.010662,0.0086972,0.0079428,0.0073218,0.0071438,0.0069602,0.0056961,0.0055999,0.005577,0.0054387,0.0051787,0.0051412,0.0050493,0.0047126,0.0045393,0.0042159,0.0042098,0.004205,0.0042029,0.0040778,0.0038897,0.0038809]},"error":null}
...
```
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### Recetas POPULAR\$1ITEMS (solo Popularity-Count)
A continuación, se muestran ejemplos de entrada y salida JSON con formato correcto para la receta Popularity-Count. No puede obtener recomendaciones por lotes con la receta Trending-Now.
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#### [ Input ]
Separe cada `userId` con una nueva línea de la siguiente manera.
```
{"userId": "12"}
{"userId": "105"}
{"userId": "41"}
...
```
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#### [ Output ]
```
{"input": {"userId": "12"}, "output": {"recommendedItems": ["105", "106", "441"]}}
{"input": {"userId": "105"}, "output": {"recommendedItems": ["105", "106", "441"]}}
{"input": {"userId": "41"}, "output": {"recommendedItems": ["105", "106", "441"]}}
...
```
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### Recetas PERSONALIZED\$1RANKING
A continuación, se muestran ejemplos de entrada y salida JSON con formato correcto para recetas PERSONALIZED\$1RANKING.
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#### [ Input ]
Separe cada `userId` y la lista de `itemIds` que se clasificarán con una nueva línea de la siguiente manera.
```
{"userId": "891", "itemList": ["27", "886", "101"]}
{"userId": "445", "itemList": ["527", "55", "901"]}
{"userId": "71", "itemList": ["27", "351", "101"]}
...
```
------
#### [ Output ]
```
{"input":{"userId":"891","itemList":["27","886","101"]},"output":{"recommendedItems":["27","101","886"],"scores":[0.48421,0.28133,0.23446]}}
{"input":{"userId":"445","itemList":["527","55","901"]},"output":{"recommendedItems":["901","527","55"],"scores":[0.46972,0.31011,0.22017]}}
{"input":{"userId":"71","itemList":["29","351","199"]},"output":{"recommendedItems":["351","29","199"],"scores":[0.68937,0.24829,0.06232]}}
...
```
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### Recetas RELATED\$1ITEMS
A continuación, se muestran ejemplos de entrada y salida JSON con formato correcto para recetas RELATED\$1ITEMS.
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#### [ Input ]
Separe cada `itemId` con una nueva línea de la siguiente manera.
```
{"itemId": "105"}
{"itemId": "106"}
{"itemId": "441"}
...
```
------
#### [ Output ]
```
{"input": {"itemId": "105"}, "output": {"recommendedItems": ["106", "107", "49"]}}
{"input": {"itemId": "106"}, "output": {"recommendedItems": ["105", "107", "49"]}}
{"input": {"itemId": "441"}, "output": {"recommendedItems": ["2", "442", "435"]}}
...
```
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A continuación, se muestran ejemplos de entrada y salida JSON con formato correcto para la receta Similar-Items con temas.
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#### [ Input ]
Separe cada `itemId` con una nueva línea de la siguiente manera.
```
{"itemId": "40"}
{"itemId": "43"}
...
```
------
#### [ Output ]
```
{"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]}}
...
```
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