Pilih preferensi cookie Anda

Kami menggunakan cookie penting serta alat serupa yang diperlukan untuk menyediakan situs dan layanan. Kami menggunakan cookie performa untuk mengumpulkan statistik anonim sehingga kami dapat memahami cara pelanggan menggunakan situs dan melakukan perbaikan. Cookie penting tidak dapat dinonaktifkan, tetapi Anda dapat mengklik “Kustom” atau “Tolak” untuk menolak cookie performa.

Jika Anda setuju, AWS dan pihak ketiga yang disetujui juga akan menggunakan cookie untuk menyediakan fitur situs yang berguna, mengingat preferensi Anda, dan menampilkan konten yang relevan, termasuk iklan yang relevan. Untuk menerima atau menolak semua cookie yang tidak penting, klik “Terima” atau “Tolak”. Untuk membuat pilihan yang lebih detail, klik “Kustomisasi”.

Persyaratan kumpulan data item (domain VIDEO _ON_DEMAND) - Amazon Personalize

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Persyaratan kumpulan data item (domain VIDEO _ON_DEMAND)

Dataset Item menyimpan metadata tentang item Anda di katalog Anda. Ini mungkin termasuk informasi seperti harga, genre, dan ketersediaan untuk setiap item. Untuk informasi tentang jenis data item yang dapat Anda impor ke Amazon Personalize, lihat. Metadata barang Untuk informasi tentang persyaratan skema Amazon Personalisasi umum, seperti persyaratan pemformatan dan tipe data bidang yang tersedia, lihat. Membuat JSON file skema untuk skema Amazon Personalize Persyaratan ini berlaku untuk semua skema, terlepas dari domain.

Dataset Item diperlukan untuk beberapa kasus penggunaan (lihatKasus penggunaan VIDEO_ON_DEMAND). Saat opsional, kami tetap menyarankan untuk membuatnya untuk mendapatkan rekomendasi yang paling relevan. Jika Anda membuat kumpulan data Item, skema Anda harus menyertakan bidang berikut:

  • ITEM_ID

  • GENRES(kategorisstring)

  • CREATION_ TIMESTAMP (dalam format waktu zaman Unix)

Skema Anda juga dapat menyertakan kata kunci cadangan berikut. Setiap kata kunci mencantumkan tipe data yang diperlukan dan apakah itu mendukung data nol. Menambahkan tipe null adalah opsional.

  • PRICE(mengapung)

  • DURATION(mengapung)

  • GENRE_L2 (kategorisstring,) null

  • GENRE_L3 (kategorisstring,) null

  • AVERAGE_RATING (float, null)

  • PRODUCT_ DESCRIPTION (tekstualstring,null)

  • CONTENT_ OWNER (kategorisstring,null): Perusahaan yang memiliki video. Misalnya, nilai mungkinHBO, Paramount, danNBC.

  • CONTENT_ CLASSIFICATION (kategorisstring,null): Peringkat konten. Misalnya, nilai mungkin G, PG, PG-13, R, NC-17, dan tidak dinilai.

Untuk mendapatkan rekomendasi terbaik, kami sarankan Anda menyimpan ini sebanyak mungkin bidang ini dalam skema Anda karena Anda memiliki data. Data yang Anda impor harus sesuai dengan skema Anda. Jumlah maksimum kolom metadata adalah 100. Anda bebas menambahkan bidang tambahan tergantung pada kasus penggunaan dan data Anda. Selama bidang tidak terdaftar sebagai wajib atau dicadangkan, dan tipe data dicantumkanJenis data skema, nama bidang dan tipe data terserah Anda.

Gunakan kata kunci yang dicadangkan GENRE _L2 dan GENRE _L3 untuk item dengan beberapa kategori multi-level. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan data kategoris. Untuk informasi tentang metadata tekstual dan kategoris lihat. Mempersiapkan metadata item untuk pelatihan Untuk contoh skema default untuk kumpulan data Item untuk ECOMMERCE domain, lihat. Skema Item Default (domain VIDEO _ON_DEMAND)

Menggunakan data kategoris

Untuk menggunakan data kategoris, tambahkan bidang tipe string dan setel atribut kategoris bidang ke true dalam skema Anda. Kemudian sertakan data kategoris dalam CSV file massal Anda dan impor item individual. Nilai kategoris dapat memiliki paling banyak 1000 karakter. Jika Anda memiliki item dengan nilai kategoris dengan lebih dari 1000 karakter, pekerjaan impor dataset Anda akan gagal.

Untuk item dengan beberapa kategori, pisahkan setiap nilai dengan bilah vertikal, '|'. Misalnya, untuk GENRES bidang data Anda untuk item mungkinAction|Crime|Biopic. Jika Anda memiliki beberapa level data kategoris dan beberapa item memiliki beberapa kategori untuk setiap level dalam hierarki, tambahkan bidang untuk setiap level dan tambahkan indikator level setelah setiap nama bidang:GENRES, _L2, GENRE _L3. GENRE Ini memungkinkan Anda memfilter rekomendasi berdasarkan sub-kategori, bahkan jika item termasuk dalam beberapa kategori multi-level. Misalnya, video mungkin memiliki data berikut untuk setiap tingkat kategori:

  • GENRES: Aksi|Petualangan

  • GENRE_L2: Kejahatan|Barat

  • GENRE_L3: biopik

Dalam contoh ini, video berada dalam hierarki aksi> kriminal> biopik dan hierarki biopik petualangan> barat>. Kami merekomendasikan hanya menggunakan hingga L3 tetapi Anda dapat menggunakan lebih banyak level jika perlu. Untuk informasi tentang membuat dan menggunakan filter, lihatMemfilter rekomendasi dan segmen pengguna.

Skema Item Default (domain VIDEO _ON_DEMAND)

Berikut ini adalah skema default untuk kumpulan data Item untuk domain _ON_. VIDEO DEMAND

{ "type": "record", "name": "Items", "namespace": "com.amazonaws.personalize.schema", "fields": [ { "name": "ITEM_ID", "type": "string" }, { "name": "GENRES", "type": [ "string" ], "categorical": true }, { "name": "CREATION_TIMESTAMP", "type": "long" } ], "version": "1.0" }
PrivasiSyarat situsPreferensi cookie
© 2025, Amazon Web Services, Inc. atau afiliasinya. Semua hak dilindungi undang-undang.