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Filtrado de recomendaciones en tiempo real

Puede filtrar las recomendaciones en tiempo real con la consola Amazon Personalize, AWS Command Line Interface (AWS CLI) o los AWS SDK.

Al obtener recomendaciones de elementos personalizadas o de elementos similares, puede especificar una promoción en la solicitud. Una promoción usa un filtro para definir reglas empresariales adicionales que se aplican a un subconjunto configurable de elementos recomendados. Para obtener más información, consulte Promoción de elementos en las recomendaciones.

Filtrado de recomendaciones en tiempo real (consola)

Para filtrar recomendaciones en tiempo real, cree un filtro y, a continuación, aplíquelo a una solicitud de recomendación.

Creación de un filtro (consola)

Para crear un filtro en la consola, elige el grupo de conjuntos de datos que contiene la campaña o el generador de recomendaciones que desea usar para obtener recomendaciones filtradas. A continuación, proporcione un nombre de filtro y una expresión de filtro.

Aplicación de un filtro (consola)

Para aplicar un filtro, en Probar recomendador (para recomendadores) o Probar resultados de la campaña (para campañas personalizadas), elija el filtro y escriba los valores de los parámetros de filtro. A continuación, obtenga recomendaciones para un usuario.

Uso del generador de expresiones de filtro

El generador de expresiones de la página Crear filtro proporciona la estructura, los campos y las pautas para crear un filtro con el formato correcto.

Ejemplo de generador de expresiones

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo crear un filtro que excluya los elementos de un género que especifique al recibir recomendaciones (observe el parámetro de marcador de posición $GENRES). El filtro también excluye los elementos con un valor de DOWNLOAD_COUNT superior a 200, pero solo si la edad del usuario actual es superior a 17.

Eliminación de un filtro (consola)

Al eliminar un filtro, se elimina el filtro de la lista de filtros de un grupo de conjuntos de datos.

Filtrado de recomendaciones en tiempo real (AWS CLI)

Para filtrar las recomendaciones mediante el AWS CLI, debe crear un filtro y, a continuación, aplicarlo especificando el ARN del filtro en una solicitud GetRecommendations oGetPersonalizedRanking.

Creación de un filtro (AWS CLI)

Utilice la siguiente operación create-filter para crear un filtro y especificar la expresión de filtro.

Sustituya el Filter name por el nombre del filtro y el Dataset group ARN por el nombre de recurso de Amazon (ARN) del grupo de conjunto de datos. Sustituya el filter-expression de ejemplo por su propia expresión de filtro.

aws personalize create-filter \
  --name Filter name \
  --dataset-group-arn dataset group arn \
  --filter-expression "EXCLUDE ItemID WHERE Items.CATEGORY IN (\"$CATEGORY\")" 

Si se realiza correctamente, aparecerá el ARN de filtro. Regístrelo para su uso posterior. Para comprobar que el filtro está activo, utilice la operación DescribeFilter antes de utilizar el filtro.

Para obtener más información sobre la API, consulte CreateFilter. Para obtener más información sobre las expresiones de filtro, incluidos ejemplos, consulte Estructura y elementos de las expresiones de filtro.

Aplicación de un filtro (AWS CLI)

Cuando utilice las operaciones get-recommendations, get-action-recommendations o get-personalized-ranking, aplique un filtro al pasar el valor filter-arn y cualquier valor de filtro como parámetro.

A continuación se muestra un ejemplo de la operación get-recommendations. Sustituya Campaign ARN por el nombre de recurso de Amazon (ARN) de su campaña User ID por el ID del usuario para el que recibes recomendaciones, y Filter ARN por el ARN de su filtro. Si recibe recomendaciones de un generador de recomendaciones en lugar de una campaña, utilice recommender-arn en lugar de --campaign-arn y proporcione el ARN del generador de recomendaciones.

Si su expresión tiene algún parámetro, incluya el objeto filter-values. Para cada parámetro de su expresión de filtro, proporcione el nombre del parámetro (distingue entre mayúsculas y minúsculas) y los valores. Por ejemplo, si la expresión de filtro tiene un parámetro $GENRE, escriba “GENRE” como la clave, y uno o varios géneros, por ejemplo, "Comedy", como el valor. Separe los valores con comas. Por ejemplo, "\"comedy\",\"drama\",\"horror"\".

aws personalize-runtime get-recommendations \
  --campaign-arn Campaign ARN \
  --user-id User ID \
  --filter-arn Filter ARN \
  --filter-values '{
      "Parameter name": "\"value\"",
      "Parameter name": "\"value1\",\"value2\",\"value3\""
    }'

Eliminación de un filtro (AWS CLI)

Utilice la siguiente operación delete-filter para eliminar un filtro. Sustituya filter ARN por el ARN del filtro.

aws personalize delete-filter --filter-arn Filter ARN

Filtrar recomendaciones en tiempo real (AWS SDK)

Para filtrar las recomendaciones mediante los AWS SDK, debe crear un filtro y, a continuación, aplicarlo especificando el ARN del filtro en GetRecommendations una GetPersonalizedRanking solicitud o.

Crear un filtro (SDK)AWS

Cree un filtro nuevo con la operación CreateFilter. El código siguiente muestra cómo crear un filtro. Especifique el nombre de filtro, el nombre de recurso de Amazon (ARN) de su grupo de conjunto de datos, y proporcione la expresión de filtro.

SDK for Python (Boto3)

import boto3
 
personalize = boto3.client('personalize')
 
response = personalize.create_filter(
    name = 'Filter Name',
    datasetGroupArn = 'Dataset Group ARN',
    filterExpression = 'EXCLUDE ItemID WHERE Items.CATEGORY IN ($CATEGORY)'
) 
filter_arn = response["filterArn"]
print("Filter ARN: " + filter_arn)

SDK for Java 2.x

public static String createFilter(PersonalizeClient personalizeClient,
                                 String filterName,
                                 String datasetGroupArn,
                                 String filterExpression) {
    try {
        CreateFilterRequest request = CreateFilterRequest.builder()
                .name(filterName)
                .datasetGroupArn(datasetGroupArn)
                .filterExpression(filterExpression)
                .build();

        return personalizeClient.createFilter(request).filterArn();
    }
    catch(PersonalizeException e) {
        System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
        System.exit(1);
    }
    return "";
}

SDK for JavaScript v3

// Get service clients module and commands using ES6 syntax.
import { CreateFilterCommand } from
  "@aws-sdk/client-personalize";
import { personalizeClient } from "./libs/personalizeClients.js";
// Or, create the client here.
// const personalizeClient = new PersonalizeClient({ region: "REGION"});

// Set the filter's parameters.
export const createFilterParam = {
  datasetGroupArn: 'DATASET_GROUP_ARN', /* required */
  name: 'NAME', /* required */
  filterExpression: 'FILTER_EXPRESSION' /*required */
}

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

Registre el ARN del filtro para su uso posterior. Para comprobar que el filtro está activo, utilice la operación DescribeFilter antes de utilizar el filtro. Para obtener más información sobre la API, consulte CreateFilter. Para obtener más información sobre las expresiones de filtro, incluidos ejemplos, consulte Estructura y elementos de las expresiones de filtro.

Aplicar un filtro (AWS SDK)

Cuando utilice las GetPersonalizedRanking operaciones GetRecommendations GetActionRecommendations, o, aplique un filtro pasando a filterArn y cualquier valor del filtro como parámetros.

El siguiente código muestra cómo obtener recomendaciones de elementos de Amazon Personalize filtradas para un usuario. Especifique el ID del usuario para el que desea obtener recomendaciones, el nombre de recurso de Amazon (ARN) de la campaña y el ARN de su filtro. Si recibe recomendaciones de un generador de recomendaciones en lugar de una campaña, utilice recommenderArn en lugar de campaignArn y proporcione el ARN del generador de recomendaciones.

Para filterValues, para cada parámetro opcional de la expresión de filtro, proporcione el nombre del parámetro (distingue entre mayúsculas y minúsculas) y el valor o los valores. Por ejemplo, si la expresión de filtro tiene un parámetro $GENRES, indique "GENRES" como la clave y uno o varios géneros, como "\"Comedy"\", como valor. Para varios valores, separe cada valor con una coma. Por ejemplo, "\"comedy\",\"drama\",\"horror\"".

SDK for Python (Boto3)

import boto3

personalize_runtime = boto3.client("personalize-runtime")

response = personalize_runtime.get_recommendations(
    campaignArn = "Campaign ARN",
    userId = "User ID",
    filterArn = "Filter ARN",
    filterValues = {
      "Parameter name": "\"value1\"",
      "Parameter name": "\"value1\",\"value2\",\"value3\""
      ....
    }
)

SDK for Java 2.x

En el siguiente ejemplo, se utilizan dos parámetros, uno con dos valores y otro con uno. Según la expresión de filtro, modifique el código para añadir o eliminar los campos parameterName y parameterValue.

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);
    }
}

SDK for JavaScript v3

// Get service clients module and commands using ES6 syntax.
import { GetRecommendationsCommand } from
  "@aws-sdk/client-personalize-runtime";
import { personalizeRuntimeClient } from "./libs/personalizeClients.js";
// Or, create the client here:
// const personalizeRuntimeClient = new PersonalizeRuntimeClient({ region: "REGION"});

// Set recommendation request parameters.
export const getRecommendationsParam = {
  campaignArn: 'CAMPAIGN_ARN', /* required */
  userId: 'USER_ID',      /* required */
  numResults: 15,    /* optional */
  filterArn: 'FILTER_ARN',   /* required to filter recommendations */
  filterValues: {
    "PROPERTY": "\"VALUE\""  /* Only required if your filter has a placeholder parameter */
  }
}

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

Eliminar un filtro (SDK de AWS Python)

Utilice el siguiente método delete_filter para eliminar un filtro. Sustituya filter ARN por el ARN del filtro.

import boto3
personalize = boto3.client("personalize")

response = personalize.delete_filter(
  filterArn = "filter ARN"
)