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。這包括為 Amazon Personalize 建立服務角色，並透過IAM政策授予其 Amazon Personalize 資源的存取權。如需詳細資訊，請參閱授予 Amazon Personalize 化訪問您的資源的權限。

2. 準備您的訓練資料並將資料上傳到 Amazon S3 儲存貯體：

   • 如需網域資料集群組自學課程，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自學課程，請參閱 建立訓練資料 (自訂資料集群組)

3. 如中所述，授予您的 Amazon Personalize 服務角色存取 Amazon S3 資源的權限讓 Amazon Personalize 化訪問 Amazon S3 資源。

若要建立訓練資料

1. 下載並解壓縮電影評級 zip 文件，ml-latest-small.zip MovieLens下推薦用於教育和發展（F. 麥克斯韋爾·哈珀和約瑟夫·康斯坦 2015 年。 數 MovieLens 據集：歷史和背景。 ACM交互式智能系統（TII）上的交易 5，4：19：19：https://doi.org/10.1145/2827872）。

2. 開啟 ratings.csv 檔案。此檔案包含此自學課程的互動資料。

   1. 刪除 rating 欄。

   2. 將userId和movieId欄ITEM_ID分別重新命名為USER_ID和。

   3. 添加一個 EVENT _ TYPE 列設置每個記錄的值watch。如果您使用的是 Microsoft Excel，則可以輸入欄watch中的第一個儲存格，然後按兩下儲存格右下角來TYPE為每筆記錄設定 EVENT _。您的標題應該是以下內容：

      USER_ID,ITEM_ID,TIMESTAMP,EVENT_TYPE

      這些欄必須完全如圖所示，Amazon Personalize 才能辨識資料。數據的前幾行應如下所示：

      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. 上傳ratings.csv到您的 Amazon S3 存儲桶。如需詳細資訊，請參閱 Amazon 簡單儲存服務使用者指南中的使用拖放方式上傳檔案和資料夾。

4. 授予 Amazon Personalize 化讀取存儲桶中的數據的權限。如需詳細資訊，請參閱讓 Amazon Personalize 化訪問 Amazon S3 資源。

1. 下載並解壓縮電影評級 zip 文件，ml-latest-small.zip MovieLens下推薦用於教育和發展（F. 麥克斯韋爾·哈珀和約瑟夫·康斯坦 2015 年。 數 MovieLens 據集：歷史和背景。 ACM交互式智能系統（TII）上的交易 5，4：19：19：https://doi.org/10.1145/2827872）。

2. 開啟 ratings.csv 檔案。此檔案包含此自學課程的互動資料。

   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圖所示，Amazon Personalize 才能辨識資料。

   儲存 ratings.csv 檔案。

3. 上傳ratings.csv到您的 Amazon S3 存儲桶。如需詳細資訊，請參閱 Amazon 簡單儲存服務使用者指南中的使用拖放方式上傳檔案和資料夾。

4. 授予 Amazon Personalize 化讀取存儲桶中的數據的權限。如需詳細資訊，請參閱讓 Amazon Personalize 化訪問 Amazon S3 資源。