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개별적으로 작업 가져오기
데이터세트 및 스키마 생성 작업을 완료하여 작업 데이터 세트를 생성한 후에는 새 작업을 하나 이상 데이터 세트로 개별적으로 가져올 수 있습니다. 작업을 개별적으로 가져오면 카탈로그가 확장되어 소량의 배치 가져오기를 통해 작업 데이터 세트를 최신 상태로 유지할 수 있습니다. 한 번에 최대 10개까지 작업을 가져올 수 있습니다. 신규 작업이 많은 경우 먼저 데이터를 대량으로 가져온 후 필요에 따라 작업 데이터를 개별적으로 가져오는 것이 좋습니다. Personalize 데이터세트로 데이터 바로 가져오기를 참조하세요.
Amazon Personalize 콘솔, AWS Command Line Interface(AWS CLI) 또는 AWS SDK를 사용하여 작업을 가져올 수 있습니다. 작업 데이터 세트에 이미 있는 작업과 동일한 actionId
가 있는 작업을 가져오는 경우, Amazon Personalize는 새 작업으로 대체합니다.
새 레코드가 추천에 영향을 미치는 방식에 대한 자세한 내용은 새 데이터가 실시간 추천에 영향을 미치는 방식 섹션을 참조하세요.
개별적으로 작업 가져오기(콘솔)
한 번에 최대 10개의 작업을 작업 데이터 세트로 가져올 수 있습니다. 이 섹션에서는 작업 데이터 세트를 이미 생성했다고 가정합니다. 데이터 세트 생성에 대한 정보는 데이터세트 및 스키마 생성 단원을 참조하세요.
작업을 개별적으로 가져오려면(콘솔)
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https://console.aws.amazon.com/personalize/home
에서 Amazon Personalize 콘솔을 열고 계정에 로그인합니다. -
데이터 세트 그룹 페이지에서 추가하려는 작업 데이터 세트가 포함된 데이터 세트 그룹을 선택합니다.
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탐색 창에서 데이터 세트를 선택합니다.
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데이터 세트 페이지에서 작업 데이터 세트를 선택합니다.
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데이터 세트 세부 정보 페이지의 오른쪽 상단에서 데이터 세트 수정을 선택한 후 레코드 생성을 선택합니다.
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작업 레코드 생성 페이지에서 레코드 입력에 작업 세부 정보를 JSON 형식으로 입력합니다. 작업의 필드 이름과 값은 작업 데이터 세트를 생성할 때 사용한 스키마와 일치해야 합니다. Amazon Personalize는 이 스키마의 필드 이름 및 데이터 유형이 포함된 JSON 템플릿을 제공합니다.
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레코드 생성을 선택합니다. 응답에서 가져오기 결과가 나열되고 성공 또는 실패 메시지가 표시됩니다.
개별적으로 작업 가져오기(AWS CLI)
PutActions
API 작업을 사용하여 작업 데이터 세트에 작업을 하나 이상 추가합니다. 한 번에 최대 10개까지 작업을 가져올 수 있습니다. 이 섹션에서는 작업 데이터 세트를 이미 생성했다고 가정합니다. 데이터 세트 생성에 대한 정보는 데이터세트 및 스키마 생성 단원을 참조하세요.
다음 put-actions
명령을 사용하여 AWS CLI로 작업을 하나 이상 추가할 수 있습니다. dataset arn
을 데이터 세트의 Amazon 리소스 이름(ARN)으로, actionId
를 작업 ID로 바꿉니다. 동일한 actionId
의 작업이 이미 작업 데이터 세트에 있는 경우 Amazon Personalize는 새 작업으로 대체합니다.
properties
의 경우 작업 데이터 세트의 각 필드에 대해 propertyName
를 스키마의 필드 이름(낙타 대문자 형식)으로 바꿉니다. 예를 들어, ACTION_EXPIRATION_TIMESTAMP는 actionExpirationTimestamp
이 되고 CREATION_TIMESTAMP는 creationTimestamp가 됩니다. property
data
을 해당 속성에 대한 데이터로 바꿉니다.
aws personalize-events put-actions \ --dataset-arn
dataset arn
\ --actions '[{ "actionId": "actionId
", "properties": "{\"propertyName
\": "\property data
\"}" }, { "actionId": "actionId
", "properties": "{\"propertyName
\": "\property data
\"}" }]'
개별적으로 작업 가져오기(AWS SDK)
PutActions 작업을 사용하여 작업 데이터 세트에 작업을 하나 이상 추가합니다. 한 번의 PutActions
호출로 최대 10개까지 작업을 가져올 수 있습니다. 동일한 actionId
의 작업이 이미 작업 데이터 세트에 있는 경우 Amazon Personalize는 새 작업으로 대체합니다. 이 섹션에서는 작업 데이터 세트를 이미 생성했다고 가정합니다. 데이터 세트 생성에 대한 정보는 데이터세트 및 스키마 생성 단원을 참조하세요.
다음 코드는 작업 데이터 세트에 작업을 하나 이상 추가하는 방법을 보여줍니다. 각 작업에 대해 actionId
를 지정합니다. 동일한 actionId
의 작업이 이미 작업 데이터 세트에 있는 경우 Amazon Personalize는 새 작업으로 대체합니다. properties
의 경우 작업 데이터 세트의 각 추가 필드에 대해 propertyName
를 스키마의 필드 이름(낙타 대문자 형식)으로 바꿉니다. 예를 들어, ACTION_EXPIRATION_TIMESTAMP는 actionExpirationTimestamp
이 되고 CREATION_TIMESTAMP는 creationTimestamp가 됩니다. property
data
을 해당 속성에 대한 데이터로 바꿉니다.
import boto3 personalize_events = boto3.client(service_name='personalize-events') personalize_events.put_actions( datasetArn = '
dataset arn
', actions = [{ 'actionId': 'actionId
', 'properties': "{\"propertyName
\": \"property value
\"}" }, { 'actionId': 'actionId
', 'properties': "{\"propertyName
\": \"property value
\"}" }] )