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Java 2.xSDK용를 사용한 Personalize 런타임 예제
다음 코드 예제에서는 Personalize 런타임과 AWS SDK for Java 2.x 함께를 사용하여 작업을 수행하고 일반적인 시나리오를 구현하는 방법을 보여줍니다.
작업은 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 작업은 개별 서비스 함수를 직접적으로 호출하는 방법을 보여주며 관련 시나리오의 컨텍스트에 맞는 작업을 볼 수 있습니다.
각 예제에는 컨텍스트에서 코드를 설정하고 실행하는 방법에 대한 지침을 찾을 수 있는 전체 소스 코드에 대한 링크가 포함되어 있습니다.
주제
작업
다음 코드 예시에서는 GetPersonalizedRanking
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- SDK Java 2.x용
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참고
더 많은 기능이 있습니다 GitHub. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. public static List<PredictedItem> getRankedRecs(PersonalizeRuntimeClient personalizeRuntimeClient, String campaignArn, String userId, ArrayList<String> items) { try { GetPersonalizedRankingRequest rankingRecommendationsRequest = GetPersonalizedRankingRequest.builder() .campaignArn(campaignArn) .userId(userId) .inputList(items) .build(); GetPersonalizedRankingResponse recommendationsResponse = personalizeRuntimeClient .getPersonalizedRanking(rankingRecommendationsRequest); List<PredictedItem> rankedItems = recommendationsResponse.personalizedRanking(); int rank = 1; for (PredictedItem item : rankedItems) { System.out.println("Item ranked at position " + rank + " details"); System.out.println("Item Id is : " + item.itemId()); System.out.println("Item score is : " + item.score()); System.out.println("---------------------------------------------"); rank++; } return rankedItems; } catch (PersonalizeRuntimeException e) { System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage()); System.exit(1); } return null; }
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자세한 API 내용은 AWS SDK for Java 2.x API 참조GetPersonalizedRanking의 섹션을 참조하세요.
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다음 코드 예시에서는 GetRecommendations
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- SDK Java 2.x용
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참고
더 많은 기능이 있습니다 GitHub. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. 권장 품목 목록을 확인하세요.
public static void getRecs(PersonalizeRuntimeClient personalizeRuntimeClient, String campaignArn, String userId) { try { GetRecommendationsRequest recommendationsRequest = GetRecommendationsRequest.builder() .campaignArn(campaignArn) .numResults(20) .userId(userId) .build(); GetRecommendationsResponse recommendationsResponse = personalizeRuntimeClient .getRecommendations(recommendationsRequest); List<PredictedItem> items = recommendationsResponse.itemList(); for (PredictedItem item : items) { System.out.println("Item Id is : " + item.itemId()); System.out.println("Item score is : " + item.score()); } } catch (AwsServiceException e) { System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage()); System.exit(1); } }
도메인 데이터세트 그룹에 생성된 추천에서 추천한 권장 품목 목록 가져오기.
public static void getRecs(PersonalizeRuntimeClient personalizeRuntimeClient, String recommenderArn, String userId) { try { GetRecommendationsRequest recommendationsRequest = GetRecommendationsRequest.builder() .recommenderArn(recommenderArn) .numResults(20) .userId(userId) .build(); GetRecommendationsResponse recommendationsResponse = personalizeRuntimeClient .getRecommendations(recommendationsRequest); List<PredictedItem> items = recommendationsResponse.itemList(); for (PredictedItem item : items) { System.out.println("Item Id is : " + item.itemId()); System.out.println("Item score is : " + item.score()); } } catch (AwsServiceException e) { System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage()); System.exit(1); } }
추천을 요청할 때는 필터를 사용하세요.
public static void getFilteredRecs(PersonalizeRuntimeClient personalizeRuntimeClient, String campaignArn, String userId, String filterArn, String parameter1Name, String parameter1Value1, String parameter1Value2, String parameter2Name, String parameter2Value) { try { Map<String, String> filterValues = new HashMap<>(); filterValues.put(parameter1Name, String.format("\"%1$s\",\"%2$s\"", parameter1Value1, parameter1Value2)); filterValues.put(parameter2Name, String.format("\"%1$s\"", parameter2Value)); GetRecommendationsRequest recommendationsRequest = GetRecommendationsRequest.builder() .campaignArn(campaignArn) .numResults(20) .userId(userId) .filterArn(filterArn) .filterValues(filterValues) .build(); GetRecommendationsResponse recommendationsResponse = personalizeRuntimeClient .getRecommendations(recommendationsRequest); List<PredictedItem> items = recommendationsResponse.itemList(); for (PredictedItem item : items) { System.out.println("Item Id is : " + item.itemId()); System.out.println("Item score is : " + item.score()); } } catch (PersonalizeRuntimeException e) { System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage()); System.exit(1); } }
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자세한 API 내용은 AWS SDK for Java 2.x API 참조GetRecommendations의 섹션을 참조하세요.
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