Amazon Personalize를 위한 교육 데이터 준비 - Personalize
모든 유형의 데이터에 대한 대량 데이터 형식 지침

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Amazon Personalize를 위한 교육 데이터 준비

도메인 사용 사례 또는 레시피를 선택하고 해당 데이터 요구 사항을 적어두면 데이터 준비를 시작할 준비가 된 것입니다. Amazon Personalize는 다음과 같은 유형의 데이터를 사용할 수 있습니다.

  • 품목 상호 작용 — Amazon Personalize에서 품목 상호 작용은 카탈로그의 항목과 사용자 간의 긍정적인 상호 작용 이벤트입니다. 예를 들어 사용자가 영화를 보거나, 목록을 보거나, 신발 한 켤레를 구매하는 경우를 들 수 있습니다.

  • 아이템 — 아이템 메타데이터에는 카탈로그의 각 아이템에 대한 가격, SKU 유형, 설명, 재고 여부 등의 정보가 포함될 수 있습니다.

  • 사용자 - 사용자 메타데이터에는 각 사용자의 연령, 성별, 로열티 멤버십, 관심사 등의 정보가 포함될 수 있습니다.

  • 액션 — 액션은 고객에게 추천하고 싶은 참여 활동입니다. 작업에는 모바일 앱 설치, 멤버십 프로필 작성, 로열티 프로그램 가입, 프로모션 이메일 구독 등이 포함될 수 있습니다. 차선책-작업 레시피의 경우 작업 데이터 세트가 필요합니다. 다른 사용자 지정 레시피나 도메인 사용 사례에서는 작업 데이터를 사용하지 않습니다.

  • 액션 인터랙션 — 액션 인터랙션은 사용자와 액션 간의 인터랙션 이벤트입니다. 차선책-작업 레시피는 이 데이터와 작업 데이터 세트의 데이터를 통해 사용자에게 작업을 추천합니다. 다른 사용자 지정 레시피나 도메인 사용 사례에서는 액션-인터랙션 데이터를 사용하지 않습니다.

Amazon Personalize는 데이터 유형별로 하나씩 데이터 세트에 데이터를 저장합니다. 데이터세트마다 요구 사항이 다릅니다. Amazon Personalize 데이터세트로 데이터를 가져올 때 레코드를 대량으로 가져오거나 개별적으로 가져오거나 둘 다로 가져올 수 있습니다. 대량 가져오기에는 Amazon S3 버킷의 하나 이상의 CSV 파일에 저장된 대량의 기록 레코드를 가져오는 작업이 포함됩니다.

다음 섹션에서는 각 Amazon Personalize 데이터 세트 유형에 대한 데이터 요구 사항과 대량 데이터 준비를 위한 지침을 제공합니다. 대량 데이터가 없는 경우 섹션을 검토하여 개별 가져오기 작업을 통해 가져올 수 있는 필수 및 선택 데이터를 이해하십시오. 데이터 형식을 지정하는 데 추가 도움이 필요한 경우 Amazon 데이터 랭글러 ( SageMaker Data Wrangler) 를 사용하여 데이터를 준비할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker 데이터 랭글러를 사용하여 대량 데이터 준비 및 가져오기 단원을 참조하십시오.

데이터 준비를 마치면 스키마 파일을 생성할 준비가 된 것입니다. JSON 이 파일은 Amazon Personalize에 데이터 구조에 대해 알려줍니다. 자세한 내용은 Personalize 스키마에 대한 스키마 JSON 파일 생성 단원을 참조하십시오.

주제

모든 유형의 데이터에 대한 대량 데이터 형식 지침

다음 지침 및 요구 사항은 대량 데이터의 형식을 올바르게 지정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  • 입력 데이터는 CSV (쉼표로 구분된 값) 파일에 있어야 합니다.

  • CSV파일의 첫 번째 행에는 열 헤더가 포함되어야 합니다. 헤더를 따옴표(")로 묶지 않습니다.

  • 열에는 고유한 영숫자 이름이 있어야 합니다. 예를 들어, GENRES_FIELD_1필드와 GENRESFIELD1필드를 모두 추가할 수는 없습니다.

  • 데이터세트 유형의 필수 필드가 있는지 확인하고, 해당 이름이 Personalize 요구 사항과 일치하는지 확인합니다. 예를 들어 항목 데이터에는 각 항목에 IDs 대해 ITEM_IDENTIFICATION_NUMBER 호출된 열이 있을 수 있습니다. 이 열을 ITEM _ID 필드로 사용하려면 열 이름을 로 바꾸십시오. ITEM_ID Data Wrangler를 사용하여 데이터 형식을 지정하는 경우, Personalize Data Wrangler 변환용 맵 열을 사용하여 열의 이름이 올바르게 지정되었는지 확인할 수 있습니다.

    데이터를 준비하기 위하여 Data Wrangler를 사용하는 것에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker 데이터 랭글러를 사용하여 대량 데이터 준비 및 가져오기단원을 참조하세요.

  • CSV파일의 각 레코드는 한 줄에 있어야 합니다.

  • Amazon Personalize는 배열 및 맵과 같은 복잡한 데이터 유형을 지원하지 않습니다.

  • Amazon Personalize가 훈련 또는 필터링 시 부울 데이터를 사용하도록 하려면 "True" true와 "False" 1 false에 대해 문자열 값 및/또는 숫자 값을 사용하십시오. 0

  • Data Wrangler를 사용하여 데이터의 형식을 지정한 경우, Data Wrangler 변환 값을 유형으로 파싱을 사용하여 데이터 유형을 변환할 수 있습니다.

  • TIMESTAMP그리고 CREATION_TIMESTAMP 데이터는 UNIX에포크 타임 형식이어야 합니다. 자세한 내용은 타임스탬프 데이터 단원을 참조하십시오.

  • 항목 ID, 사용자 ID 및 작업 ID 데이터에 문자나 특수 " 문자를 포함하지 마십시오.

  • 데이터에 ASCII 인코딩되지 않은 문자가 포함된 경우 CSV 파일을 UTF -8 형식으로 인코딩해야 합니다.

  • 비정형 텍스트 메타데이터에 설명된 대로 모든 텍스트 데이터의 형식을 지정해야만 합니다.