ユーザーの個別インポート - Amazon Personalize
ユーザーの個別インポート (コンソール)ユーザーを個別にインポートする (AWS CLI)ユーザーを個別にインポートAWS SDKs)

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ユーザーの個別インポート

スキーマとデータセットの作成 を完了してユーザーデータセットを作成したら、1 名以上の新しいユーザーをデータセットに個別的にインポートできます。ユーザーを個別インポートすると、カタログの拡大に合わせてユーザーデータセットを小さなバッチインポートで最新の状態に保つことができます。一度に最大 10 名のユーザーをインポートできます。新しいユーザー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、必要に応じてユーザー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を使用してユーザーをインポートできます。Users データセットに既に存在するユーザーと同じ userId でユーザーをインポートすると、Amazon Personalize はそのユーザーを新しいユーザーに置き換えます。一度に最大 10 名のユーザーをインポートできます。

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。

ユーザーの個別インポート (コンソール)

一度に最大 10 名のユーザーをインポートできます。この手順は、ユーザー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。

ユーザー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、ユーザーのインポート先とする Users 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、[Users dataset] (ユーザーデータセット) を選択します。

  5. データセットの詳細のページの右上にある [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 user record(s)] (ユーザーレコードを作成) のページのレコードの入力で、ユーザーの詳細を JSON 形式で入力します。ユーザーのフィールドの名前と値は、Users 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。

ユーザーを個別にインポートする (AWS CLI)

PutUsers 操作を使用して、1 名以上のユーザーを Users データセットに追加します。1 回の PutUsers コールで最大 10 名のユーザーをインポートできます。このセクションでは、Users 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-users コマンドを使用して、 AWS CLIで 1 名以上のユーザーを追加します。dataset arn をデータセットの Amazon リソースネーム (ARN) に、user Id をユーザーの ID に、それぞれ置き換えます。同じ userId を持つユーザーが既に Users 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、Users 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、GENDER は gender になり、MEMBERSHIP_TYPE は membershipType になります。user data をユーザーのデータに置き換えます。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\"Premium Class|Legacy Member\"。

aws personalize-events put-users \
  --dataset-arn dataset arn \
  --users '[{
      "userId": "user Id", 
      "properties": "{\"propertyName\": "\user data\"}" 
    }, 
    {
      "userId": "user Id", 
      "properties": "{\"propertyName\": "\user data\"}" 
    }]'

ユーザーを個別にインポートAWS SDKs)

PutUsers 操作を使用して、1 名以上のユーザーを Users データセットに追加します。同じ userId を持つユーザーが既に Users 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。1 回の PutUsers コールで最大 10 名のユーザーをインポートできます。このセクションでは、Users 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 名以上のユーザーをユーザー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、GENDER は gender になり、MEMBERSHIP_TYPE は membershipType になります。各プロパティ値パラメータについて、ユーザーにデータを渡します。

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"Premium class|Legacy Member"。

SDK for Python (Boto3)
import boto3

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

personalize_events.put_users(
    datasetArn = 'dataset arn',
    users = [{
      'userId': 'user ID',
      'properties': "{\"propertyName\": \"user data\"}"   
      },
      {
      'userId': 'user ID',
      'properties': "{\"propertyName\": \"user data\"}"   
      }]
)
SDK for Java 2.x
public static int putUsers(PersonalizeEventsClient personalizeEventsClient,
                         String datasetArn,
                         String user1Id,
                         String user1PropertyName,
                         String user1PropertyValue,
                         String user2Id,
                         String user2PropertyName,
                         String user2PropertyValue) {

    int responseCode = 0;
    ArrayList<User> users = new ArrayList<>();

    try {
        User user1 = User.builder()
          .userId(user1Id)
          .properties(String.format("{\"%1$s\": \"%2$s\"}", user1PropertyName, user1PropertyValue))
          .build();

        users.add(user1);

        User user2 = User.builder()
          .userId(user2Id)
          .properties(String.format("{\"%1$s\": \"%2$s\"}", user2PropertyName, user2PropertyValue))
          .build();

        users.add(user2);

        PutUsersRequest putUsersRequest = PutUsersRequest.builder()
          .datasetArn(datasetArn)
          .build();

        responseCode = personalizeEventsClient.putUsers(putUsersRequest).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 {
  PutUsersCommand,
  PersonalizeEventsClient,
} from "@aws-sdk/client-personalize-events";

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

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