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# 事件指标和归因报告
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要监控发送到 Amazon Personalize 的事件的类型和数量，请使用亚马逊 CloudWatch 指标。有关更多信息，请参阅 [监控亚马逊 Personalize 使用亚马逊进行个性化设置 CloudWatch](personalize-monitoring.md)。

 要生成显示推荐影响 CloudWatch 的报告，请创建指标归因并通过实时推荐记录用户互动。有关创建指标归因的信息，请参阅[衡量 Amazon Personalize 推荐的影响](measuring-recommendation-impact.md)。

 对于每个事件，包括您向用户显示的建议的建议 ID。或者包括事件源，例如第三方。导入这些数据以比较不同的市场活动、推荐器和第三方。您最多可以导入 100 个事件归因源。
+  如果您提供 `recommendationId`，则 Amazon Personalize 会自动确定源市场活动或推荐器，并在报告的 EVENT\_ATTRIBUTION\_SOURCE 列中对其进行识别。
+  如果您同时提供这两个属性，则 Amazon Personalize 将仅使用 `eventAttributionSource`。
+  如果您未提供源，则 Amazon Personalize 会在报告中标记源 `SOURCE_NAME_UNDEFINED`。

 以下代码显示了如何在 PutEvents 操作中`eventAttributionSource`为事件提供。

```
response = personalize_events.put_events(
    trackingId = '{{eventTrackerId}}',
    userId= '{{userId}}',
    sessionId = '{{sessionId123}}',
    eventList = [{
        'eventId': '{{event1}}',
        'eventType': '{{watch}}',
        'sentAt': '{{1667260945}}',
        'itemId': '{{123}}',
        'metricAttribution': { 
            'eventAttributionSource': '{{thirdPartyServiceXYZ}}'
        }
    }]
)
statusCode = response['ResponseMetadata']['HTTPStatusCode']
print(statusCode)
```

以下代码显示了如何`recommendationId`为 PutEvents 操作中的事件提供。

```
response = personalize_events.put_events(
    trackingId = '{{eventTrackerId}}',
    userId= '{{userId}}',
    sessionId = '{{sessionId123}}',
    eventList = [{
        'eventId': '{{event1}}',
        'eventType': '{{watch}}',
        'sentAt': '{{1667260945}}',
        'itemId': '{{123}}',
        'recommendationId': '{{RID-12345678-1234-1234-1234-abcdefghijkl}}'
    }]
)
statusCode = response['ResponseMetadata']['HTTPStatusCode']
print(statusCode)
```