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Filtrer les recommandations en temps réel

Vous pouvez filtrer les recommandations en temps réel à l'aide de la console Amazon Personalize, AWS Command Line Interface (AWS CLI) ou du AWS SDKs.

Lorsque vous recevez des recommandations personnalisées ou des articles similaires, vous pouvez spécifier une promotion dans votre demande. Une promotion utilise un filtre pour définir des règles commerciales supplémentaires qui s'appliquent à un sous-ensemble configurable d'articles recommandés. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Promouvoir des articles dans le cadre de recommandations en temps réel.

Filtrer les recommandations en temps réel (console)

Pour filtrer les recommandations en temps réel à l'aide de la console, créez un filtre, puis appliquez-le à une demande de recommandation.

Création d'un filtre (console)

Pour créer un filtre dans la console, choisissez le groupe de données contenant la campagne ou le recommandateur que vous souhaitez utiliser pour obtenir des recommandations filtrées. Indiquez ensuite un nom de filtre et une expression de filtre.

Appliquer un filtre (console)

Pour appliquer un filtre, dans Test recommender (pour les recommandeurs) ou Test campaign results (pour les campagnes personnalisées), choisissez le filtre et entrez les valeurs des paramètres de filtre. Obtenez ensuite des recommandations pour un utilisateur.

Utilisation du générateur d'expressions de filtre

Le générateur d'expressions de la page Créer un filtre fournit une structure, des champs et des directives pour créer un filtre correctement formaté.

Exemple de générateur d'expressions

L'exemple suivant montre comment créer un filtre qui exclut les éléments d'un genre que vous spécifiez lorsque vous recevez des recommandations (notez le paramètre d'espace réservé $GENRES). Le filtre exclut également les éléments dont DOWNLOAD_COUNT la valeur est supérieure à200, mais uniquement si l'âge de l'utilisateur actuel est supérieur à17.

Supprimer un filtre (console)

La suppression d'un filtre supprime le filtre de la liste des filtres d'un groupe de jeux de données.

Filtrer les recommandations en temps réel (AWS CLI)

Pour filtrer les recommandations à l'aide du AWS CLI, vous créez un filtre, puis vous l'appliquez en spécifiant l'ARN du filtre dans une GetPersonalizedRanking demande GetRecommendations or.

Création d'un filtre (AWS CLI)

Utilisez l'create-filteropération suivante pour créer un filtre et spécifier l'expression du filtre.

Remplacez le Filter name par le nom du filtre, puis Dataset group ARN par le Amazon Resource Name (ARN) du groupe de jeux de données. Remplacez l'exemple filter-expression par votre propre expression de filtre.

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

En cas de succès, l'ARN du filtre s'affiche. Enregistrez-le pour une utilisation ultérieure. Pour vérifier que le filtre est actif, utilisez l'DescribeFilteropération avant d'utiliser le filtre.

Pour plus d’informations sur l’API, consultez CreateFilter. Pour plus d'informations sur les expressions de filtre, notamment des exemples, consultezStructure et éléments de l'expression du filtre.

Appliquer un filtre (AWS CLI)

Lorsque vous utilisez les get-personalized-ranking opérations get-action-recommendations ouget-recommendations, vous appliquez un filtre en transmettant les valeurs du filtre filter-arn et toutes les valeurs du filtre en tant que paramètres.

Voici un exemple de l'get-recommendationsopération. Remplacez-le Campaign ARN par le Amazon Resource Name (ARN) de votre campagne User ID par l'ID de l'utilisateur pour lequel vous recevez des recommandations et Filter ARN par l'ARN de votre filtre. Si vous recevez des recommandations d'un recommandeur plutôt que d'une campagne, utilisez à la recommender-arn place de --campaign-arn et fournissez l'ARN du recommandeur.

Si votre expression comporte des paramètres, incluez l'filter-valuesobjet. Pour chaque paramètre de votre expression de filtre, indiquez le nom du paramètre (en distinguant majuscules et minuscules) et les valeurs. Par exemple, si votre expression de filtre comporte un $GENRE paramètre, indiquez « GENRE » comme clé et un ou plusieurs genres"Comedy", tels que la valeur. Séparez les valeurs multiples par une virgule. Par exemple, "\"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\""
    }'

Supprimer un filtre (AWS CLI)

Pour supprimer un filtre, procédez comme suitdelete-filter. Remplacez filter ARN par l'ARN du filtre.

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

Filtrer les recommandations en temps réel (AWS SDKs)

Pour filtrer les recommandations à l'aide du AWS SDKs, vous créez un filtre, puis vous l'appliquez en spécifiant l'ARN du filtre dans une GetPersonalizedRanking demande GetRecommendations or.

Création d'un filtre (AWS SDKs)

Créez un nouveau filtre avec cette CreateFilter opération. Le code suivant montre comment créer un filtre. Spécifiez le nom du filtre, le nom Amazon Resource Name (ARN) de votre groupe de jeux de données et indiquez votre expression de filtre.

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();

Enregistrez l'ARN du filtre pour une utilisation ultérieure. Pour vérifier que le filtre est actif, utilisez l'DescribeFilteropération avant d'utiliser le filtre. Pour plus d’informations sur l’API, consultez CreateFilter. Pour plus d'informations sur les expressions de filtre, notamment des exemples, consultezStructure et éléments de l'expression du filtre.

Appliquer un filtre (AWS SDKs)

Lorsque vous utilisez les GetPersonalizedRanking opérations GetRecommendations GetActionRecommendations, ou, appliquez un filtre en transmettant a filterArn et toutes les valeurs de filtre en tant que paramètres.

Le code suivant montre comment filtrer les recommandations d'articles Amazon Personalize pour un utilisateur. Spécifiez l'ID de l'utilisateur pour lequel vous souhaitez obtenir des recommandations, le nom de ressource Amazon (ARN) de votre campagne et l'ARN de votre filtre. Si vous recevez des recommandations d'un recommandeur plutôt que d'une campagne, utilisez à la recommenderArn place de campaignArn et fournissez l'ARN du recommandeur.

En effetfilterValues, pour chaque paramètre facultatif de votre expression de filtre, indiquez le nom du paramètre (en distinguant les majuscules et minuscules) et la ou les valeurs. Par exemple, si votre expression de filtre comporte un $GENRES paramètre, indiquez « GENRES » comme clé, et un ou plusieurs genres, tels que"\"Comedy"\", comme valeur. Pour les valeurs multiples, séparez-les par une virgule. Par exemple, "\"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

L'exemple suivant utilise deux paramètres, l'un avec deux valeurs et l'autre avec une valeur. En fonction de l'expression de votre filtre, modifiez le code pour ajouter ou supprimer les champs ParameterName et 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();

Supprimer un filtre (SDK AWS Python)

Utilisez la delete_filter méthode suivante pour supprimer un filtre. Remplacez filter ARN par l'ARN du filtre.

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

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