Memulai grup dataset Domain (SDKuntuk Python (Boto3))

Gunakan kode berikut untuk membuat skema di Amazon Personalize. Ganti gs-domain-interactions-schema dengan nama untuk skema.

import json
schema = {
  "type": "record",
  "name": "Interactions",
  "namespace": "com.amazonaws.personalize.schema",
  "fields": [
      {
          "name": "USER_ID",
          "type": "string"
      },
      {
          "name": "ITEM_ID",
          "type": "string"
      },
      {
          "name": "EVENT_TYPE",
          "type": "string"
      },
      {
          "name": "TIMESTAMP",
          "type": "long"
      }
  ],
  "version": "1.0"
}

create_interactions_schema_response = personalize.create_schema(
    name='gs-domain-interactions-schema',
    schema=json.dumps(schema),
    domain='VIDEO_ON_DEMAND'
)

interactions_schema_arn = create_interactions_schema_response['schemaArn']
print(json.dumps(create_interactions_schema_response, indent=2))

Buat grup kumpulan data dengan kode berikut. Ganti dataset group name dengan nama untuk grup dataset.

response = personalize.create_dataset_group(
  name = 'dataset group name',
  domain = 'VIDEO_ON_DEMAND'
)
dsg_arn = response['datasetGroupArn']

description = personalize.describe_dataset_group(datasetGroupArn = dsg_arn)['datasetGroup']

print('Name: ' + description['name'])
print('ARN: ' + description['datasetGroupArn'])
print('Status: ' + description['status'])

Buat kumpulan data interaksi Item di grup kumpulan data baru Anda dengan kode berikut. Beri nama kumpulan data dan berikan schema_arn dan dataset_group_arn dari langkah sebelumnya.

response = personalize.create_dataset(
    name = 'interactions-dataset-name',
    schemaArn = interactions_schema_arn,
    datasetGroupArn = dsg_arn,
    datasetType = 'INTERACTIONS'
)

dataset_arn = response['datasetArn']

Impor data Anda dengan pekerjaan impor dataset dengan kode berikut. Kode menggunakan metode describe_dataset_import_job untuk melacak status pekerjaan.

Teruskan parameter berikut sebagai parameter: nama untuk pekerjaan, dataset_arn dari langkah sebelumnya, jalur bucket Amazon S3 (s3://bucket name/folder name/ratings.csv) tempat Anda menyimpan data pelatihan, dan peran IAM layanan Anda. ARN Anda menciptakan peran ini sebagai bagian dariMemulai prasyarat. Amazon Personalize memerlukan izin untuk mengakses bucket. Untuk informasi tentang pemberian akses, lihatMemberikan Amazon Personalisasi akses ke sumber daya Amazon S3.

import time
response = personalize.create_dataset_import_job(
    jobName = 'JobName',
    datasetArn = 'dataset_arn',
    dataSource = {'dataLocation':'s3://amzn-s3-demo-bucket/filename.csv'},
    roleArn = 'role_arn'
)

dataset_interactions_import_job_arn = response['datasetImportJobArn']

description = personalize.describe_dataset_import_job(
    datasetImportJobArn = dataset_interactions_import_job_arn)['datasetImportJob']

print('Name: ' + description['jobName'])
print('ARN: ' + description['datasetImportJobArn'])
print('Status: ' + description['status'])

max_time = time.time() + 3*60*60 # 3 hours
while time.time() < max_time:
    describe_dataset_import_job_response = personalize.describe_dataset_import_job(
        datasetImportJobArn = dataset_interactions_import_job_arn
    )
    status = describe_dataset_import_job_response["datasetImportJob"]['status']
    print("Interactions DatasetImportJob: {}".format(status))
    
    if status == "ACTIVE" or status == "CREATE FAILED":
        break
        
    time.sleep(60)