アイテムの個別のインポート - Amazon Personalize
アイテムの個別インポート (コンソール)アイテムを個別にインポートする (AWS CLI)項目を個別にインポートAWS SDKs)

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アイテムの個別のインポート

スキーマとデータセットの作成 を完了してアイテムデータセットを作成したら、1 つ以上の新しいアイテムをデータセットに個別にインポートできます。アイテムを個別にインポートすると、カタログの拡大に合わせてアイテムデータセットを最新の状態に保つことができます。一度に最大 10 個のアイテムをインポートできます。新しいアイテムが大量にある場合は、最初にデータを一括でインポートしてから、必要に応じてアイテムデータを個別にインポートすることをお勧めします。「データセットインポートジョブを使用してバルクデータを Amazon Personalize にインポートする」を参照してください。

Amazon Personalize コンソール、 AWS Command Line Interface （AWS CLI）、または AWS SDKsを使用して項目をインポートできます。Items データセットに既に存在するアイテムと同じ itemId でアイテムをインポートすると、Amazon Personalize はそのアイテムを新しいアイテムに置き換えます。

Amazon Personalize が新しいレコードのフィルターを更新する方法、および新しいレコードがレコメンデーションにどのように影響するかについては、「Amazon Personalize データセットへの個々のレコードのインポート」を参照してください。

アイテムの個別インポート (コンソール)

一度に最大 10 個のアイテムを Items データセットにインポートできます。この手順は、アイテムデータセットが既に作成されていることを前提としています。データセットの作成については、「スキーマとデータセットの作成」を参照してください。

アイテムを個別にインポートするには (コンソール)

  1. https://console.aws.amazon.com/personalize/home で Amazon Personalize コンソールを開き、アカウントにサインインします。

  2. [Dataset groups] (データセットグループ) のページで、アイテムのインポート先とする Items データセットを含むデータセットグループを選択します。

  3. ナビゲーションペインで、[Datasets] (データセット) を選択します。

  4. [Datasets] (データセット) のページで、[Items dataset] (アイテムデータセット) を選択します。

  5. データセットの詳細のページの右上で、[Modify dataset] (データセットを変更) を選択し、[Create record] (レコードを作成) を選択します。

  6. [Create item record(s)] (アイテムレコードを作成) のページの [Record input] (レコードの入力) で、アイテムの詳細を JSON 形式で入力します。アイテムのフィールドの名前と値は、Items データセットを作成したときに使用したスキーマと一致する必要があります。Amazon Personalize は、このスキーマのフィールド名とデータ型を含む JSON テンプレートを提供します。

  7. [Create record(s)] (レコードを作成) を選択します。[レスポンス] では、インポートの結果が一覧表示され、成功または失敗のメッセージが表示されます。

アイテムを個別にインポートする (AWS CLI)

PutItems 操作を使用して、1 つ以上のアイテムを Items データセットに追加します。1 回の PutItems コールで最大 10 個のアイテムをインポートできます。このセクションでは、Items データセットが既に作成されていることを前提としています。データセットの作成については、「スキーマとデータセットの作成」を参照してください。

次の put-items コマンドを使用して、 AWS CLIで 1 つ以上のアイテムを追加します。dataset arn をデータセットの Amazon リソースネーム (ARN) に、item Id をアイテムの ID に、それぞれ置き換えます。同じ itemId を持つアイテムが既に Items データセットにある場合、Amazon Personalize はそれを新しいものに置き換えます。

properties の場合、Items データセットの各フィールドについて、propertyName を、スキーマのフィールド名 (キャメルケース) に置き換えます。例えば、GENRES は genres になり、CREATION_TIMESTAMP は creationTimestamp になります。item data をアイテムのデータに置き換えます。CREATION_TIMESTAMP データは Unix エポック時間形式で、かつ、秒単位である必要があります。カテゴリ文字列データについて、単一のプロパティに複数のカテゴリを含めるには、各カテゴリをパイプ (|) で区切ります。例えば、 です\"Horror|Action\"。

aws personalize-events put-items \
  --dataset-arn dataset arn \
  --items '[{
      "itemId": "item Id", 
      "properties": "{\"propertyName\": "\item data\"}" 
    }, 
    {
      "itemId": "item Id", 
      "properties": "{\"propertyName\": "\item data\"}" 
    }]'

項目を個別にインポートAWS SDKs)

PutItems 操作を使用して、1 つ以上のアイテムを Items データセットに追加します。1 回の PutItems コールで最大 10 個のアイテムをインポートできます。同じ itemId を持つアイテムが既に Items データセットにある場合、Amazon Personalize はそれを新しいものに置き換えます。このセクションでは、Items データセットが既に作成されていることを前提としています。データセットの作成については、「スキーマとデータセットの作成」を参照してください。

次のコードは、1 つ以上のアイテムをアイテムデータセットに追加する方法を示しています。各プロパティ名パラメータについて、スキーマのフィールド名 (キャメルケース) を渡します。例えば、GENRES は genres になり、CREATION_TIMESTAMP は creationTimestamp になります。各プロパティ値パラメータについて、アイテムのデータを渡します。CREATION_TIMESTAMP データは Unix エポック時間形式で、かつ、秒単位である必要があります。

カテゴリ文字列データについて、単一のプロパティに複数のカテゴリを含めるには、各カテゴリをパイプ (|) で区切ります。例えば、 です"Horror|Action"。

SDK for Python (Boto3)
import boto3

personalize_events = boto3.client(service_name='personalize-events')

personalize_events.put_items(
    datasetArn = 'dataset arn',
    items = [{
      'itemId': 'item ID',
      'properties': "{\"propertyName\": \"item data\"}"   
      },
      {
      'itemId': 'item ID',
      'properties': "{\"propertyName\": \"item data\"}"   
      }]
)
SDK for Java 2.x
public static int putItems(PersonalizeEventsClient personalizeEventsClient,
                           String datasetArn,
                           String item1Id,
                           String item1PropertyName,
                           String item1PropertyValue,
                           String item2Id,
                           String item2PropertyName,
                           String item2PropertyValue) {

    int responseCode = 0;
    ArrayList<Item> items = new ArrayList<>();

    try {
        Item item1 = Item.builder()
                .itemId(item1Id)
                .properties(String.format("{\"%1$s\": \"%2$s\"}",
                        item1PropertyName, item1PropertyValue))
                .build();

        items.add(item1);

        Item item2 = Item.builder()
                .itemId(item2Id)
                .properties(String.format("{\"%1$s\": \"%2$s\"}",
                        item2PropertyName, item2PropertyValue))
                .build();

        items.add(item2);

        PutItemsRequest putItemsRequest = PutItemsRequest.builder()
                .datasetArn(datasetArn)
                .items(items)
                .build();

        responseCode = personalizeEventsClient.putItems(putItemsRequest).sdkHttpResponse().statusCode();
        System.out.println("Response code: " + responseCode);
        return responseCode;

    } catch (PersonalizeEventsException e) {
        System.out.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
    }
    return responseCode;
    }
SDK for JavaScript v3
import {
  PutItemsCommand,
  PersonalizeEventsClient,
} from "@aws-sdk/client-personalize-events";

const personalizeEventsClient = new PersonalizeEventsClient({
  region: "REGION",
});

// set the put items parameters
var putItemsParam = {
  datasetArn:
    "DATASET ARN",
  items: [
    {
      itemId: "itemId", 
      properties: '{"column1Name": "value", "column2Name": "value"}',
    },
    {
      itemId: "itemId",
      properties: '{"column1Name": "value", "column2Name": "value"}',
    },
  ],
};
export const run = async () => {
  try {
    const response = await personalizeEventsClient.send(
      new PutItemsCommand(putItemsParam)
    );
    console.log("Success!", response);
    return response; // For unit tests.
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
};
run();