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数据集和架构
Amazon Personalize 数据集 是数据容器。有五种类型的数据集：
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物品交互 - 此数据集存储来自用户和物品之间交互的历史数据和实时数据。在 Amazon Personalize 中，交互 是您记录然后将其作为训练数据导入的事件。对于域数据集组和自定义数据集组，您必须至少创建一个物品交互数据集。
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用户 - 此数据集存储有关用户的元数据。这可能包括年龄、性别、会员资格或物品标题等信息。
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物品 - 此数据集存储有关物品的元数据。这可能包括如价格、SKU 类型或可用性等信息。
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操作 - 此数据集存储有关您的操作的元数据。操作是您可能需要向客户建议的交互活动。操作可能包括安装您的移动应用、填写会员资料、加入忠诚度计划或注册促销电子邮件。对于 Next-Best-Action 配方，需要操作数据集。没有其它自定义配方或域使用案例使用操作数据。
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操作交互 - 此数据集存储来自用户和操作之间交互的历史数据和实时数据。Next-Best-Action 配方使用这些数据和操作数据集中的数据向用户建议操作。没有其它自定义配方或域使用案例使用操作交互数据。
每个数据集组只能包含每种数据集类型中的一种。在您删除数据集之前，Amazon Personalize 会将您的数据存储在数据集中。对于所有使用案例（域数据集组）和配方（自定义数据集组），您的交互数据必须具有以下内容：
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至少 1000 条来自用户与您目录中的物品进行交互的物品交互记录。这些交互可以来自批量导入，也可以来自流事件，或者两者兼而有之。
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至少 25 个唯一的用户 ID，每位用户至少有两次物品交互。
为获得高质量的建议，我们建议您至少有 1000 名用户的最少 5 万次物品交互，每位用户有两次或更多次物品交互。
在创建数据集之前，您需定义该数据集的架构。架构 会将您的数据结构告知给 Amazon Personalize，并允许 Amazon Personalize 解析数据。架构具有名称键，其值必须与数据集类型相匹配。创建架构后，您无法更改架构。
对于域数据集组，每种数据集类型都有一个包含必填字段和保留关键字的默认架构。每次创建数据集时，都可以使用现有域架构，也可以通过修改现有默认架构来创建新的域架构。使用默认架构作为指南，确定要为域导入哪些数据。定义架构并创建数据集后，就无法对架构进行更改。
如果批量导入数据，数据必须以逗号分隔值 (CSV) 格式存储。CSV 文件的第一行必须包含列标题，列标题必须与架构匹配。有关如何设置 Amazon Personalize 批量数据格式的信息，请参阅数据格式指南。