获取实时物品推荐 - Amazon Personalize
获取物品建议（控制台）获取商品推荐 (AWS CLI)获取商品推荐 (AWS SDKs)

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获取实时物品推荐

您可以通过 Amazon Personalize 推荐人获得实时商品推荐，也可以通过 Amazon Personalize 控制台获得定制广告系列的实时商品推荐， AWS Command Line Interface (AWS CLI)，或 AWS SDKs.

获取物品建议（控制台）

要通过 Amazon Personalize 控制台获取建议，您需要在推荐器（域数据集组）或自定义市场活动的详情页面上提供请求信息。

获得建议

  1. 在https://console.aws.amazon.com/personalize/家中打开 Amazon Personalize 控制台并登录您的账户。

  2. 选择包含您要使用的市场活动或推荐器的数据集组。

  3. 在导航窗格中，选择市场活动 或推荐器。

  4. 选择目标市场活动或推荐器。

  5. 对于活动，在测试市场活动结果下，根据您使用的食谱输入建议请求详细信息。对于推荐器，选择测试推荐器，然后根据使用案例输入建议请求详细信息。

    如果您在用户登录（匿名用户）之前为其记录了事件，则可以通过提供来自这些事件的 sessionId（就像是其 userId），获取针对此用户的建议。有关为匿名用户记录事件的更多信息，请参阅为匿名用户记录事件。

  6. （可选）选择筛选器。有关更多信息，请参阅 筛选建议和用户细分。

  7. 如果您使用上下文元数据，请为每个上下文提供数据。对于每个上下文，为键 输入元数据字段。对于值，输入上下文数据。有关更多信息，请参阅 利用上下文元数据提高建议的相关性。

  8. 如果您在市场活动或推荐器的建议中启用了元数据，请为物品数据集列选择要包含在建议结果中的元数据列。有关为市场活动启用元数据的信息，请参阅推荐中的商品元数据。有关为推荐器启用元数据的信息，请参阅在 Amazon Personalize 中为域名推荐者启用推荐中的元数据。

  9. 如果您想推广一部分物品，可以选择填写推广字段。有关更多信息，请参阅通过建议推广物品。

  10. 选择获得建议。此时，将显示一个包含针对用户推荐的前 25 个物品的表格。如果您使用 Userpersonalization-v2，则每件推荐的商品都包含一份将该商品包含在推荐中的原因列表。有关更多信息，请参阅 用户个性化-v2 的推荐理由。

获取商品推荐 (AWS CLI)

使用以下代码从市场活动中获得建议。要从推荐器中获得建议，请将 campaign-arn 参数替换为 recommender-arn。

指定您想要获得推荐的用户的 ID，以及您的活动或推荐者的亚马逊资源名称 (ARN)。这时，将显示为用户推荐的前 10 个物品的列表。如果您使用 Userpersonalization-v2，则每件推荐的商品都包含一份将该商品包含在推荐中的原因列表。有关更多信息，请参阅 用户个性化-v2 的推荐理由。

要更改推荐物品的数量，请更改 numResults 的值。默认值为 25 个物品。最大值为 500 个物品。如果您使用 RELATED _ ITEMS 配方来训练支持该活动的解决方案版本，请将user-id参数替换为item-id并指定项目 ID。

如果您在用户登录（匿名用户）之前为其记录了事件，则可以通过提供来自这些事件的 sessionId（就像是其 userId），获取针对此用户的建议。有关为匿名用户记录事件的更多信息，请参阅为匿名用户记录事件。

aws personalize-runtime get-recommendations \
--campaign-arn campaign arn \
--user-id User ID \
--num-results 10

获取商品推荐 (AWS SDKs)

以下代码显示了如何使用以下代码从活动中为用户获取 Amazon Personalize 推荐 AWS SDKs。要从推荐器中获得建议，请将 campaignArn 参数替换为 recommenderArn。

指定您想要获得推荐的用户的 ID，以及您的活动或推荐者的亚马逊资源名称 (ARN)。这时，将显示为用户推荐的前 10 个物品的列表。如果您使用 Userpersonalization-v2，则每件推荐的商品都包含一份将该商品包含在推荐中的原因列表。有关更多信息，请参阅 用户个性化-v2 的推荐理由。

要更改推荐物品的数量，请更改 numResults 的值。默认值为 25 个物品。最大值为 500 个物品。如果您使用 RELATED _ ITEMS 配方来训练支持该活动的解决方案版本，请将userId参数替换为itemId并指定项目 ID。

如果您在市场活动或推荐器的建议中启用了元数据，则可以指定要包含在响应中的物品数据集元数据列。有关代码示例，请参阅包括带有推荐的商品元数据 (AWS SDKs)。有关启用元数据的信息，请参阅推荐中的商品元数据。

如果您在用户登录（匿名用户）之前为其记录了事件，则可以通过提供来自这些事件的 sessionId（就像是其 userId），获取针对此用户的建议。有关为匿名用户记录事件的更多信息，请参阅为匿名用户记录事件。

SDK for Python (Boto3)
import boto3

personalizeRt = boto3.client('personalize-runtime')

response = personalizeRt.get_recommendations(
    campaignArn = 'Campaign ARN',
    userId = 'User ID',
    numResults = 10
)

print("Recommended items")
for item in response['itemList']:
    print (item['itemId'])
SDK for Java 2.x
    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);
        }
    }
SDK for JavaScript v3
// Get service clients module and commands using ES6 syntax.
import { GetRecommendationsCommand } from
  "@aws-sdk/client-personalize-runtime";

import { personalizeRuntimeClient } from "./libs/personalizeClients.js";
// Or, create the client here.
// const personalizeRuntimeClient = new PersonalizeRuntimeClient({ region: "REGION"});

// Set the recommendation request parameters.
export const getRecommendationsParam = {
  campaignArn: 'CAMPAIGN_ARN', /* required */
  userId: 'USER_ID',      /* required */
  numResults: 15    /* optional */
}

export const run = async () => {
  try {
    const response = await personalizeRuntimeClient.send(new GetRecommendationsCommand(getRecommendationsParam));
    console.log("Success!", response);
    return response; // For unit tests.
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
};
run();