使用資料刪除工作刪除使用者及其資料

若要使用 Amazon Personalize 主控台刪除使用者，請使用資料的名稱、IAM服務角色和 Amazon S3 位置建立資料刪除任務。

若要使用刪除使用者 AWS CLI，請使用create-data-deletion-job指令。此命令使用該 CreateDataDeletion API操作。下面的代碼演示了如何創建一個數據刪除作業。若要使用程式碼，請更新程式碼以指定任務名稱、您在其中為 Amazon Personalize 化創建 IAM 角色建立的IAM角色以及資料的 Amazon S3 位置。您已在中準備好此檔案準備要刪除的使用者清單。

aws personalize create-data-deletion-job \
--job-name deletion job name \
--dataset-group-arn dataset group ARN \
--data-source dataLocation=s3://amzn-s3-demo-bucket/filename.csv \
--role-arn roleArn

建立工作後，大約有一天的時間可以從資料集和模型中刪除使用者的資料。在任務完成之前，Amazon Personalize 會在訓練時繼續使用這些資料。並且用戶可能會出現在用戶細分中。

狀態為時，工作即完成COMPLETED。使用指describe-data-deletion-job令檢查狀態，並指定資料刪除工作ARN。如需有關API作業的更多資訊，請參閱DescribeDataDeletionJob。若要檢視依建立時間排序的資料刪除工作歷史記錄，請使用此ListDataDeletionJobsAPI作業。

如果工作因任何原因而失敗，建議您建立另一個資料刪除工作。工作完成後，請務必更新任何自訂資源。請務必建立新的解決方案版本，並在必要時更新您的促銷活動。如果您使用自動訓練，您仍然可以手動建立新的解決方案版本。

若要使用刪除使用者 AWS SDKs，請使用CreateDataDeletionJobAPI作業。下面的代碼演示了如何創建一個數據刪除作業。若要使用程式碼，請更新程式碼以指定任務名稱、您在其中為 Amazon Personalize 化創建 IAM 角色建立的IAM角色以及資料的 Amazon S3 位置。您已在中準備好此檔案準備要刪除的使用者清單。

import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

response = personalize.create_data_deletion_job(
    jobName = 'Deletion job name',
    datasetGroupArn = 'Dataset Group ARN',
    dataSource = {'dataLocation':'s3://amzn-s3-demo-bucket/file.csv'},
    roleArn = 'role_arn'
)

deletion_job_arn = response['dataDeletionJobArn']

print ('Deletion Job arn: ' + deletion_job_arn)

description = personalize.describe_data_deletion_job(
    dataDeletionJobArn = deletion_job_arn)['dataDeletionJob']

print('Name: ' + description['jobName'])
print('ARN: ' + description['dataDeletionJobArn'])
print('Status: ' + description['status'])

建立工作後，大約有一天的時間可以從資料集和模型中刪除使用者的資料。在任務完成之前，Amazon Personalize 會在訓練時繼續使用這些資料。並且用戶可能會出現在用戶細分中。

狀態為時，工作即完成COMPLETED。使用DescribeDataDeletionJob作業檢查狀態並指定資料刪除工作ARN。若要檢視依建立時間排序的資料刪除工作歷史記錄，請使用此ListDataDeletionJobsAPI作業。

如果工作因任何原因而失敗，建議您建立另一個資料刪除工作。工作完成後，請務必更新任何自訂資源。請務必建立新的解決方案版本，並在必要時更新您的促銷活動。如果您使用自動訓練，您仍然可以手動建立新的解決方案版本。