翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # CreateRecommender 指定したレシピ (ドメインデータセットグループのユースケース) を使用してレコメンダーを作成します。ドメインデータセットグループのレコメンダーを作成し、[GetRecommendations](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_RS_GetRecommendations.html) リクエストを実行するときにレコメンダーの Amazon リソースネーム (ARN) を指定します。 **1 秒あたりの最小レコメンデーションリクエスト数** **重要** `minRecommendationRequestsPerSecond` を高く設定すると請求額が増加します。最初は `minRecommendationRequestsPerSecond` に 1 を使用することをお勧めします (デフォルト)。Amazon CloudWatch メトリクスを使用して使用状況を追跡し、必要に応じて `minRecommendationRequestsPerSecond` を引き上げることをお勧めします。 レコメンダーを作成する際、レコメンダーの 1 秒あたりの最小レコメンデーションリクエスト数を設定できます。1 秒あたりの最小レコメンデーションリクエスト数 (`minRecommendationRequestsPerSecond`) は、Amazon Personalize によってプロビジョニングされるベースラインレコメンデーションリクエストスループットを指定します。デフォルトの minRecommendationRequestsPerSecond は `1` です。レコメンデーションリクエストは 1 回の `GetRecommendations` 操作です。リクエストスループットは 1 秒あたりのリクエスト数で測定されます。Amazon Personalize は 1 秒あたりのリクエスト数を使用して、1 時間あたりのリクエスト数とレコメンダーの使用量を算出します。 1 秒あたりのリクエスト数が `minRecommendationRequestsPerSecond` を超えて増加した場合、Amazon Personalize はプロビジョンド容量を自動的にスケールアップまたはスケールダウンしますが、`minRecommendationRequestsPerSecond` を下回ることはありません。容量が引き上げられている間に短時間の遅延が生じます。これにより、リクエストの損失が生じる可能性があります。 請求額は、1 時間あたりの最小リクエスト数 (minRecommendationRequestSperSecond に基づく) または実際のリクエスト数のどちらか大きい方です。実際に使用されるリクエストのスループットは、5 分間のウィンドウ内の平均リクエスト数/秒として計算されます。低い `minRecommendationRequestsPerSecond` から始めて、Amazon CloudWatch メトリクスを使用して使用状況を追跡し、必要に応じて `minRecommendationRequestsPerSecond` を引き上げることをお勧めします。 **ステータス** レコメンダーは、次に示す状態のいずれかになります。 + CREATE PENDING > CREATE IN\$1PROGRESS > ACTIVE -または- CREATE FAILED + STOP PENDING > STOP IN\$1PROGRESS > INACTIVE > START PENDING > START IN\$1PROGRESS > ACTIVE + DELETE PENDING > DELETE IN\$1PROGRESS レコメンダーのステータスを取得するには、[DescribeRecommender](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_DescribeRecommender.html) を呼び出します。 **注記** レコメンダーの `status` が `ACTIVE` になるまで待ってから、レコメンダーにレコメンデーションを尋ねます。 **関連 API** + [ListRecommenders](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_ListRecommenders.html) + [DescribeRecommender](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_DescribeRecommender.html) + [UpdateRecommender](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_UpdateRecommender.html) + [DeleteRecommender](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_DeleteRecommender.html) ## リクエストの構文 ``` { "datasetGroupArn": "string", "name": "string", "recipeArn": "string", "recommenderConfig": { "enableMetadataWithRecommendations": boolean, "itemExplorationConfig": { "string" : "string" }, "minRecommendationRequestsPerSecond": number, "trainingDataConfig": { "excludedDatasetColumns": { "string" : [ "string" ] }, "includedDatasetColumns": { "string" : [ "string" ] } } }, "tags": [ { "tagKey": "string", "tagValue": "string" } ] } ``` ## リクエストパラメーター リクエストは以下のデータを JSON 形式で受け入れます。 ** [datasetGroupArn](#API_CreateRecommender_RequestSyntax) ** レコメンダーの宛先ドメインデータセットグループの Amazon リソースネーム (ARN)。 タイプ: 文字列 長さの制約: 最大長は 256 です。 パターン: `arn:([a-z\d-]+):personalize:.*:.*:.+` 必須: はい ** [name](#API_CreateRecommender_RequestSyntax) ** レコメンダーの名前。 タイプ: 文字列 長さの制約: 最小長は 1 です。最大長は 63 です。 パターン: `^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9\-_]*` 必須: はい ** [recipeArn](#API_CreateRecommender_RequestSyntax) ** レコメンダーが使用するレシピの Amazon リソースネーム (ARN)。レコメンダーについて、レシピはドメインデータセットグループのユースケースです。レコメンダーを作成する際、ドメインデータセットグループのユースケースのみを使用できます。ユースケースの詳細については、「[レコメンダーのユースケースの選択](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/domain-use-cases.html)」を参照してください。 タイプ: 文字列 長さの制約: 最大長は 256 です。 パターン: `arn:([a-z\d-]+):personalize:.*:.*:.+` 必須: はい ** [recommenderConfig](#API_CreateRecommender_RequestSyntax) ** レコメンダーの設定の詳細。 型: [RecommenderConfig](API_RecommenderConfig.md) オブジェクト 必須: いいえ ** [tags](#API_CreateRecommender_RequestSyntax) ** レコメンダーに適用する[タグ](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/tagging-resources.html)のリスト。 型: [Tag](API_Tag.md) オブジェクトの配列 配列メンバー: 最小数は 0 項目です。最大数は 200 項目です。 必須: いいえ ## レスポンスの構文 ``` { "recommenderArn": "string" } ``` ## レスポンス要素 アクションが成功すると、サービスは HTTP 200 レスポンスを返します。 サービスから以下のデータが JSON 形式で返されます。 ** [recommenderArn](#API_CreateRecommender_ResponseSyntax) ** レコメンダーの Amazon リソースネーム (ARN)。 タイプ: 文字列 長さの制約: 最大長は 256 です。 パターン: `arn:([a-z\d-]+):personalize:.*:.*:.+` ## エラー ** InvalidInputException ** フィールドまたはパラメータに有効な値を指定します。 HTTP ステータスコード: 400 ** LimitExceededException ** 1 秒あたりのリクエスト数の上限を超えています。 HTTP ステータスコード: 400 ** ResourceAlreadyExistsException ** 指定したリソースはすでに存在しています。 HTTP ステータスコード: 400 ** ResourceInUseException ** 指定されたリソースは使用中です。 HTTP ステータスコード: 400 ** ResourceNotFoundException ** 指定されたリソースが見つかりませんでした。 HTTP ステータスコード: 400 ** TooManyTagsException ** このリソースに適用できるタグの最大数を超過しています。 HTTP ステータスコード: 400 ## 以下の資料も参照してください。 言語固有の AWS SDKs のいずれかでこの API を使用する方法の詳細については、以下を参照してください。 + [AWS コマンドラインインターフェイス V2](https://docs.aws.amazon.com/goto/cli2/personalize-2018-05-22/CreateRecommender) + [AWS SDK for .NET V4](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV4/personalize-2018-05-22/CreateRecommender) + [AWS SDK for C\$1\$1](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/personalize-2018-05-22/CreateRecommender) + [AWS SDK for Go v2](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForGoV2/personalize-2018-05-22/CreateRecommender) + [AWS SDK for Java V2](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/personalize-2018-05-22/CreateRecommender) + [AWS SDK for JavaScript V3](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaScriptV3/personalize-2018-05-22/CreateRecommender) + [AWS SDK for Kotlin](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForKotlin/personalize-2018-05-22/CreateRecommender) + [AWS SDK for PHP V3](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForPHPV3/personalize-2018-05-22/CreateRecommender) + [AWS SDK for Python](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/personalize-2018-05-22/CreateRecommender) + [AWS SDK for Ruby V3](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForRubyV3/personalize-2018-05-22/CreateRecommender)