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

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Amazon Personalize를 위한 학습 데이터 준비

도메인 사용 사례 또는 레시피를 선택하고 해당 데이터 요구 사항을 기록하면 데이터 준비를 시작할 준비가 된 것입니다. Amazon Personalize가 사용할 수 있는 데이터 유형:

  • 항목 상호 작용 - Amazon Personalize에서 항목 상호 작용은 사용자와 카탈로그의 항목 간의 긍정적인 상호 작용 이벤트입니다. 예를 들어 영화를 보거나 목록을 보거나 신발을 구매하는 사용자입니다.

  • 항목 - 항목 메타데이터에는 카탈로그의 각 항목에 대한 가격, SKU 유형, 설명 또는 가용성과 같은 정보가 포함될 수 있습니다.

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

  • 작업 – 작업은 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.

  • 작업 상호 작용 – 작업 상호 작용은 사용자와 작업 간의 상호 작용입니다. 차선책-작업 레시피는 이 데이터와 작업 데이터 세트의 데이터를 통해 사용자에게 작업을 추천합니다. 다른 사용자 지정 레시피나 도메인 사용 사례에서는 작업 상호 작용 데이터를 사용하지 않습니다.

Amazon Personalize는 데이터를 데이터세트에 저장하며, 각 데이터 유형에 대해 하나씩 저장합니다. 각 데이터세트에는 서로 다른 요구 사항이 있습니다. Amazon Personalize 데이터세트로 데이터를 가져올 때 레코드를 대량으로 가져오거나 개별적으로 가져오거나 두 가지 방법으로 모두 가져오도록 선택할 수 있습니다. 대량 가져오기에는 Amazon S3 버킷의 하나 이상의 CSV 파일에 저장된 많은 수의 기록 레코드를 가져오는 작업이 포함됩니다.

다음 섹션에서는 각 Amazon Personalize 데이터세트 유형에 대한 데이터 요구 사항과 대량 데이터 준비를 위한 지침을 제공합니다. 대량 데이터가 없는 경우 섹션을 검토하여 개별 가져오기 작업으로 가져올 수 있는 필수 및 선택적 데이터를 이해합니다. 데이터 형식 지정에 추가 도움이 필요한 경우 Amazon SageMaker AI Data Wrangler(Data Wrangler)를 사용하여 데이터를 준비할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker AI Data Wrangler를 사용하여 대량 데이터 준비 및 가져오기 단원을 참조하십시오.

데이터 준비를 마치면 스키마 JSON 파일을 생성할 준비가 된 것입니다. 이 파일은 Amazon Personalize에 데이터 구조에 대해 알려줍니다. 자세한 내용은 Amazon 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 있어야만 합니다.

  • CSV 파일의 첫 번째 행에는 열 헤더가 포함되어야만 합니다. 헤더를 따옴표(")로 묶지 않습니다.

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

  • 여러 CSV 파일을 틀린 경우 모든 열 헤더가 모든 파일에서 일치해야 합니다.

  • 데이터세트 유형의 필수 필드가 있는지 확인하고, 해당 이름이 Personalize 요구 사항과 일치하는지 확인합니다. 예를 들어, 항목 데이터에는 각 항목의 ID가 포함된 ITEM_IDENTIFICATION_NUMBER로 불리는 열이 있을 수 있습니다. 이 열을 ITEM_ID 필드로 사용하려면 열 이름을 ITEM_ID로 바꾸세요. 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 AI Data Wrangler를 사용하여 대량 데이터 준비 및 가져오기단원을 참조하세요.

  • CSV 파일의 각 레코드는 하나의 줄에 있어야만 합니다.

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

  • Amazon Personalize가 학습 또는 필터링 시 부울 데이터를 사용하도록 하려면 문자열 값 "True" 및 "False"를 사용하거나 true에 대한 숫자 값 1 또는 false에 대한 숫자 값 0을 사용합니다.

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

  • TIMESTAMP 및 CREATION_TIMESTAMP데이터는 UNIX epoch 시간 형식이어야 합니다. 자세한 내용은 타임스탬프 데이터 단원을 참조하십시오.

  • 항목 ID, 사용자 ID 및 작업 ID 데이터에 " 문자 또는 특수 문자를 포함시키지 마세요.

  • 데이터에 ASCII로 인코딩되지 않은 문자가 포함된 경우, CSV 파일은 UTF-8 형식으로 인코딩되어야만 합니다.

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