入門先決條件

1. 設定許可，讓 Amazon Personalize 可以代表您存取您的資源。這涉及為 Amazon Personalize 建立服務角色，並授予 IAM 政策對 Amazon Personalize 資源的存取權。如需詳細資訊，請參閱授予 Amazon Personalize 存取 資源的許可。

2. 準備訓練資料，並將資料上傳至 Amazon S3 儲存貯體：

   • 如需網域資料集群組教學課程，請參閱 建立訓練資料 （網域資料集群組）。

   • 如需自訂資料集群組教學課程，請參閱 建立訓練資料 （自訂資料集群組）。

3. 授予您的 Amazon Personalize 服務角色存取 Amazon S3 資源的許可，如 中所述讓 Amazon Personalize 存取 Amazon S3 資源。

建立訓練資料

1. 下載並解壓縮電影評分 zip 檔案，即 MovieLens 中建議用於教育和開發的 ml-latest-small.zip (F. Maxwell Harper 和 Joseph A. Konstan。 2015 年。 MovieLens 資料集：歷史記錄和內容。 互動式智慧系統 (TiiS) 上的 ACM 交易 5， 4： 19：1–19：19。https：//https://doi.org/10.1145/2827872)。

2. 開啟 ratings.csv 檔案。此檔案包含本教學課程的互動資料。

   1. 刪除 rating 欄。

   2. 分別將 userId 和 movieId資料欄重新命名為 USER_ID和 ITEM_ID。

   3. 新增 EVENT_TYPE 資料欄，將每個記錄的值設定為 watch。如果您使用的是 Microsoft Excel，則可以在資料欄中的第一個儲存格watch中輸入 ，然後按兩下儲存格的右下角，來設定每筆記錄的 EVENT_TYPE。您的標頭應該如下：

      USER_ID,ITEM_ID,TIMESTAMP,EVENT_TYPE

      這些資料欄必須完全如 所示，Amazon Personalize 才能辨識資料。資料的前幾列應如下所示：

      USER_ID,ITEM_ID,TIMESTAMP,EVENT_TYPE
      1,1,964982703,watch
      1,3,964981247,watch
      1,6,964982224,watch
      1,47,964983815,watch
      1,50,964982931,watch
      ....
      ....

   儲存 ratings.csv 檔案。

3. ratings.csv 上傳至您的 Amazon S3 儲存貯體。如需詳細資訊，請參閱《Amazon Simple Storage Service 使用者指南》中的使用拖放功能上傳檔案和資料夾。

4. 授予 Amazon Personalize 讀取儲存貯體中資料的許可。如需詳細資訊，請參閱讓 Amazon Personalize 存取 Amazon S3 資源。

1. 下載並解壓縮 MovieLens 的電影評分 zip 檔案 ml-latest-small.zip，建議用於教育和開發 (F. Maxwell Harper 和 Joseph A. Konstan。 2015 年。 MovieLens 資料集：歷史記錄和內容。 互動式智慧系統 (TiiS) 上的 ACM 交易 5， 4： 19：1–19：19。https：//https://doi.org/10.1145/2827872)。

2. 開啟 ratings.csv 檔案。此檔案包含本教學課程的互動資料。

   1. 刪除 rating 欄。

   2. 將標頭取代為下列內容：

      USER_ID,ITEM_ID,TIMESTAMP

      這些標頭必須完全如 所示，Amazon Personalize 才能辨識資料。

   儲存 ratings.csv 檔案。

3. ratings.csv 上傳至您的 Amazon S3 儲存貯體。如需詳細資訊，請參閱《Amazon Simple Storage Service 使用者指南》中的使用拖放功能上傳檔案和資料夾。

4. 授予 Amazon Personalize 讀取儲存貯體中資料的許可。如需詳細資訊，請參閱讓 Amazon Personalize 存取 Amazon S3 資源。