Configuración de las columnas utilizadas al crear un recomendador de dominios de Amazon Personalize - Amazon Personalize

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Configuración de las columnas utilizadas al crear un recomendador de dominios de Amazon Personalize

Al crear un recomendante, puede modificar las columnas que Amazon Personalize tiene en cuenta al entrenar a los modelos que respaldan su recomendante.

Puede hacerlo para experimentar con diferentes combinaciones de datos de entrenamiento. O puede excluir columnas sin datos significativos. Por ejemplo, puede tener una columna que desee utilizar únicamente para filtrar recomendaciones. Puede excluir esta columna del entrenamiento y Amazon Personalize solo la tendrá en cuenta al filtrar.

No puede excluir las columnas EVENT _TYPE. De forma predeterminada, Amazon Personalize usa todas las columnas que se pueden usar durante el entrenamiento. Los siguientes datos siempre se excluyen del entrenamiento:

  • Columnas con el tipo de datos booleano

  • Datos de impresiones

  • Campos de cadenas personalizadas que no son categóricos ni textuales

No puedes incluir datos de impresiones en el entrenamiento, pero si tu caso de uso o receta los usa, Amazon Personalize usa los datos de impresiones para guiar la exploración cuando recibas recomendaciones.

En los siguientes ejemplos de código se muestra cómo configurar las columnas que se utilizan al entrenar con AWS CLI o el AWS SDKs. Para ello, con la consola Amazon Personalize, debe especificar las columnas que se van a utilizar en la página de configuración avanzada al crear el recomendador. Para obtener más información, consulte Creación de generadores de recomendaciones (consola).

Para excluir columnas del entrenamiento, proporcione el objeto excludedDatasetColumns en la trainingDataConfig como parte de la configuración del generador de recomendaciones. Para cada clave del objeto, proporcione el tipo de conjunto de datos. Para cada valor, proporcione la lista de columnas que se excluirán. Para obtener más información, consulte Configuración de las columnas utilizadas al crear un recomendador de dominios de Amazon Personalize. 

aws personalize create-recommender \
--name recommender name \
--dataset-group-arn dataset group ARN \
--recipe-arn recipe ARN \
--recommender-config "{\"trainingDataConfig\": {\"excludedDatasetColumns\": { \"datasetType\" : [ \"column1Name\", \"column2Name\"]}}}"

Para excluir las columnas del entrenamiento, proporcione el objeto excludedDatasetColumns en la trainingDataConfig como parte de la configuración del generador de recomendaciones. Para cada clave, proporciona el tipo de conjunto de datos. Para cada valor, proporcione la lista de columnas que se excluirán. En el código siguiente se muestra cómo excluir columnas de la formación al crear un programa de recomendaciones. Para obtener más información, consulte Configuración de las columnas utilizadas al crear un recomendador de dominios de Amazon Personalize.

SDK for Python (Boto3)
import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

create_recommender_response = personalize.create_recommender(
  name = 'recommender name',
  recipeArn = 'recipe name',
  datasetGroupArn = 'dataset group ARN',
  recommenderConfig = {
    "trainingDataConfig": {
      "excludedDatasetColumns": { 
        "datasetType": ["COLUMN_A", "COLUMN_B"]
      }
    }
  }
)

recommender_arn = create_recommender_response['recommenderArn']

print('Recommender ARN:' + recommender_arn)
SDK for JavaScript v3
// Get service clients and commands using ES6 syntax.
import { CreateRecommenderCommand, PersonalizeClient } from
  "@aws-sdk/client-personalize";

// create personalizeClient
const personalizeClient = new PersonalizeClient({
  region: "REGION"
});

// set the recommender's parameters
export const createRecommenderParam = {
  name: "RECOMMENDER_NAME",             /* required */
  recipeArn: "RECIPE_ARN",              /* required */
  datasetGroupArn: "DATASET_GROUP_ARN", /* required */
  recommenderConfig: {
    trainingDataConfig: {
      excludedDatasetColumns: {
        "DATASET_TYPE": ["COLUMN_A", "COLUMN_B"]   
      }
    }
  }
};

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