筛选批量推荐和用户细分 - Amazon Personalize
在您的输入 JSON 中提供过滤器值筛选批处理工作流程（控制台）筛选批处理工作流程 (AmazonSDK)
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筛选批量推荐和用户细分

筛选批量推荐和用户细分的工作原理与筛选实时推荐几乎相同。它遵循中所述的相同工作流程获取批量推荐和用户细分。要筛选批推荐或用户细分，请执行以下操作：

  1. 像创建实时推荐一样创建过滤器。有关更多信息，请参阅 筛选实时推荐。

  2. 准备输入数据并将其上传到 Amazon S3准备和导入批量输入数据。

    如果您的过滤器使用占位符参数，则必须添加其他filterValues对象。有关更多信息，请参阅在您的输入 JSON 中提供过滤器值：如果您的过滤器不使用占位符参数，则您的输入数据可以遵循中的示例输入与输出 JSON 示例。

  3. 为您的输出数据创建一个单独的位置，可以是文件夹，也可以是其他 Amazon S3 存储桶。

  4. 创建批量推理任务或批量分段任务，并指定筛选器的亚马逊资源名称 (ARN)。

  5. 批量推理或批量分段任务完成后，从 Amazon S3 中的输出位置检索推荐或用户区段。

在您的输入 JSON 中提供过滤器值

对于带有占位符参数的过滤器$GENRE，例如，您必须在输入 JSON 中提供filterValues对象中参数的值。对于一个filterValues对象，每个键都是一个参数名称。每个值都是您作为参数传递的标准。用转义引号将每个值括起来:"filterValues":{"GENRES":"\"drama\""}. 对于多个值，用逗号分隔每个值："filterValues":{"GENRES":"\"horror\",\"comedy\",\"drama\""}

Batch 推理任务输入 JSON 示例

以下是批量推理作业 JSON 输入文件前几行的示例。该示例包括filterValues对象。该GENRES键对应于过滤器表达式中的$GENRES占位符。此示例中的工作使用用户个性化配方。对于 RELATED_ITEMS 食谱，请提供 itemId 而不是userId。对于 PERSONALIZED_RANKING 食谱，请提供用户 ID 和物品列表。


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

有关按配方分列的批量推理作业输入数据的更多示例，请参阅Batch 推理任务输入和输出 JSON 示例。您可以使用这些示例作为起点并添加上面示例中的filterValues对象。

Batch 分段作业输入 JSON 示例

以下是 JSON 输入文件的前几行示例，其中包含批处理分段作业的筛选值。该GENRES键对应于过滤器表达式中的$GENRES占位符。


{"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\""}}

有关按配方分列的批量推理作业输入数据的更多示例，请参阅Batch 分段作业输入和输出 JSON 示例。您可以使用这些示例作为起点并添加上面示例中的filterValues对象。

筛选批处理工作流程（控制台）

要使用 Amazon Personalize 控制台筛选批处理工作流程，您需要创建筛选条件，然后创建批量推理任务或批量分段作业并选择筛选条件。有关完整的分步说明，请参阅创建批量推理作业（控制台）和创建批分段分段任务（控制台）。

筛选批处理工作流程 (AmazonSDK)

要使用Amazon SDK 筛选批量推荐，请创建筛选器并将FilterArn参数包含在CreateBatchInferenceJob或CreateBatchSegmentJob请求中。

以下代码显示如何使用过滤器创建批量推理作业Amazon SDK for Python (Boto3)。我们建议使用不同的位置存储输出数据（文件夹或不同的 Amazon S3 存储桶）。有关所有字段的完整说明，请参见创建批量推理作业 (AmazonSDK)。

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"}}
)