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Como obter uma classificação personalizada (AWS SDKs)
Os exemplos de código a seguir mostram diferentes variações de como obter uma classificação personalizada com a AWS SDKs.
Tópicos
Obter uma classificação personalizada
Use o código a seguir para obter uma classificação personalizada para um usuário. Especifique o ID do usuário e uma lista de itens IDs a serem classificados para o usuário. O item IDs deve estar nos dados que você usou para treinar a versão da solução. É retornada uma lista de recomendações classificadas. O Amazon Personalize considera o primeiro item na lista de interesses para o usuário.
Incluir metadados do item em uma classificação personalizada
Se você habilitou os metadados nas recomendações da campanha, é possível especificar as colunas de metadados do conjunto de dados de itens a serem incluídas na resposta. Para obter informações sobre como habilitar metadados, consulte Habilitar metadados nas recomendações.
O exemplo de código a seguir mostra como especificar as colunas de metadados como parte da solicitação de uma classificação personalizada.
import boto3 personalizeRt = boto3.client('personalize-runtime') response = personalizeRt.get_personalized_ranking( campaignArn = "
Campaign arn
", userId = "UserID
", inputList = ['ItemID1
','ItemID2
'], metadataColumns = { "ITEMS": ['columnNameA
','columnNameB
'] } ) print("Personalized Ranking") for item in response['personalizedRanking']: print (item['itemId']) print (item['metadata'])
Obter uma classificação personalizada usando metadados contextuais
Use o código a seguir para obter uma classificação personalizada com base em metadados contextuais. Para context
, em cada par de chave-valor, forneça o campo de metadados como chave e os dados contextuais como valor. No código de exemplo a seguir, a chave é DEVICE
e o valor é mobile phone
. Substitua esses valores e Campaign ARN
e User ID
por seus próprios valores. Também mude inputList
para uma lista de itens IDs que estão nos dados que você usou para treinar a solução. O Amazon Personalize considera o primeiro item na lista de interesses para o usuário.
import boto3 personalizeRt = boto3.client('personalize-runtime') response = personalizeRt.get_personalized_ranking( campaignArn = "
Campaign ARN
", userId = "User ID
", inputList = ['ItemID1
', 'ItemID2
'], context = { 'DEVICE
': 'mobile phone
' } ) print("Personalized Ranking") for item in response['personalizedRanking']: print(item['itemId'])