篩選批次建議和使用者區段 （自訂資源）

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

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篩選批次建議和使用者區段的運作方式幾乎與篩選即時建議相同。它遵循 取得批次項目建議或 中所述的相同工作流程取得批次使用者區段。若要篩選批次建議或使用者區段，請執行下列動作：

在輸入 JSON 中提供篩選條件值

對於具有預留位置參數的篩選條件，例如 $GENRE，您必須提供輸入 JSON 中filterValues物件中參數的值。對於 filterValues 物件，每個金鑰都是參數名稱。每個值都是您以參數形式傳遞的條件。以逸出引號括住每個值："filterValues":{"GENRES":"\"drama\""}。對於多個值，請以逗號分隔每個值： "filterValues":{"GENRES":"\"horror\",\"comedy\",\"drama\""}

批次推論任務輸入 JSON 範例

以下是批次推論任務 JSON 輸入檔案前幾行的範例。此範例包含 filterValues 物件。GENRES 索引鍵對應至篩選條件表達式中的$GENRES預留位置。此範例中的任務使用使用者個人化配方。對於 RELATED_ITEMS 配方，請提供 itemId 而非 userId。對於個人化_RANKING 配方，請提供 userID 和 itemList。

{"userId": "5","filterValues":{"GENRES":"\"horror\",\"comedy\",\"drama\""}}
{"userId": "3","filterValues":{"GENRES":"\"horror\",\"comedy\""}}
{"userId": "34","filterValues":{"GENRES":"\"drama\""}}
    

如需依配方批次推論任務輸入資料的詳細資訊，請參閱批次推論任務輸入和輸出 JSON 範例。您可以使用這些範例做為起點，並從上述範例新增filterValues物件。

批次區段任務輸入 JSON 範例

以下是 JSON 輸入檔案前幾行的範例，其中包含批次區段任務的篩選條件值。GENRES 索引鍵對應至篩選條件表達式中的$GENRES預留位置。

{"itemAttributes": "ITEMS.genres = \"Comedy\" AND ITEMS.genres = \"Action\"","filterValues":{"COUNTRY":"\"Japan\""}}
{"itemAttributes": "ITEMS.genres = \"Horror\"","filterValues":{"COUNTRY":"\"United States\"\""}}
{"itemAttributes": "ITEMS.genres = \"Action\" AND ITEMS.genres = \"Adventure\"","filterValues":{"COUNTRY":"\"England\""}}
    

如需依配方的批次推論任務輸入資料範例，請參閱批次區段任務輸入和輸出 JSON 範例。您可以使用這些範例做為起點，並從上述範例新增filterValues物件。

篩選批次工作流程 （主控台）

若要使用 Amazon Personalize 主控台篩選批次工作流程，您可以建立篩選條件，然後建立批次推論任務或批次區段任務，然後選擇篩選條件。如需完整的逐步說明，請參閱 建立批次推論任務 （主控台）和 建立批次區段任務 （主控台）。

篩選批次工作流程 (AWS SDK) SDKs

若要使用 AWS SDKs 篩選批次建議，請建立篩選條件，並在 CreateBatchInferenceJob或 CreateBatchSegmentJob請求中包含 FilterArn 參數。

下列程式碼說明如何使用 建立具有篩選條件的批次推論任務 適用於 Python (Boto3) 的 AWS SDK。我們建議您使用不同的位置來輸出資料 （資料夾或不同的 Amazon S3 儲存貯體）。如需所有欄位的完整說明，請參閱建立批次推論任務 (AWS SDKs)。

import boto3
     
personalize = boto3.client("personalize")
 
personalize_rec.create_batch_inference_job (
    solutionVersionArn = "Solution version ARN",
    jobName = "Batch job name",
    roleArn = "IAM role ARN",
    filterArn = "Filter ARN",
    jobInput = 
        {"s3DataSource": {"path": "S3 input path"}},
    jobOutput =
        {"S3DataDestination": {"path": "S3 output path"}}
)