获取商品推荐 (Amazon SDK) - Amazon Personalize
获取物品建议包括带有建议的物品元数据
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获取商品推荐 (Amazon SDK)

以下代码示例显示了如何使用 Amazon 软件开发工具包获取商品推荐的不同变体。

获取物品建议

以下代码展示了如何从市场活动中为用户获取 Amazon Personalize 建议。要从推荐器中获得建议，请将 campaignArn 参数替换为 recommenderArn。

指定要获取建议的用户的 ID 及市场活动或推荐器的 Amazon 资源名称 (ARN)。这时，将显示为用户推荐的前 10 个物品的列表。如果您使用 Userpersonalization-v2，则每件推荐的商品都包含一份将该商品包含在推荐中的原因列表。有关更多信息，请参阅 推荐理由（用户个性化-v2）。

要更改推荐物品的数量，请更改 numResults 的值。默认值为 25 个物品。最大值为 500 个物品。如果您使用 RELATED_ITEMS 食谱来训练支持市场活动的解决方案版本，请将 userId 参数替换为 itemId 并指定物品 ID。

如果您在市场活动或推荐器的建议中启用了元数据，则可以指定要包含在响应中的物品数据集元数据列。有关代码示例，请参阅包括带有建议的物品元数据。有关启用元数据的信息，请参阅推荐中的商品元数据。

如果您在用户登录（匿名用户）之前为其记录了事件，则可以通过提供来自这些事件的 sessionId（就像是其 userId），获取针对此用户的建议。有关为匿名用户记录事件的更多信息，请参阅为匿名用户记录事件。

SDK for Python (Boto3)
import boto3

personalizeRt = boto3.client('personalize-runtime')

response = personalizeRt.get_recommendations(
    campaignArn = 'Campaign ARN',
    userId = 'User ID',
    numResults = 10
)

print("Recommended items")
for item in response['itemList']:
    print (item['itemId'])
SDK for Java 2.x
    public static void getRecs(PersonalizeRuntimeClient personalizeRuntimeClient, String campaignArn, String userId) {

        try {
            GetRecommendationsRequest recommendationsRequest = GetRecommendationsRequest.builder()
                    .campaignArn(campaignArn)
                    .numResults(20)
                    .userId(userId)
                    .build();

            GetRecommendationsResponse recommendationsResponse = personalizeRuntimeClient
                    .getRecommendations(recommendationsRequest);
            List<PredictedItem> items = recommendationsResponse.itemList();
            for (PredictedItem item : items) {
                System.out.println("Item Id is : " + item.itemId());
                System.out.println("Item score is : " + item.score());
            }

        } catch (AwsServiceException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
SDK for JavaScript v3
// Get service clients module and commands using ES6 syntax.
import { GetRecommendationsCommand } from
  "@aws-sdk/client-personalize-runtime";

import { personalizeRuntimeClient } from "./libs/personalizeClients.js";
// Or, create the client here.
// const personalizeRuntimeClient = new PersonalizeRuntimeClient({ region: "REGION"});

// Set the recommendation request parameters.
export const getRecommendationsParam = {
  campaignArn: 'CAMPAIGN_ARN', /* required */
  userId: 'USER_ID',      /* required */
  numResults: 15    /* optional */
}

export const run = async () => {
  try {
    const response = await personalizeRuntimeClient.send(new GetRecommendationsCommand(getRecommendationsParam));
    console.log("Success!", response);
    return response; // For unit tests.
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
};
run();

包括带有建议的物品元数据

如果您在市场活动或推荐器的建议中启用了元数据，则可以指定要包含在响应中的物品数据集元数据列。有关为市场活动启用元数据的信息，请参阅推荐中的商品元数据。有关为推荐器启用元数据的信息，请参阅在建议中启用元数据。

以下代码示例显示了如何在请求建议时指定元数据列。

import boto3

personalizeRt = boto3.client('personalize-runtime')

response = personalizeRt.get_recommendations(
  campaignArn = 'Campaign ARN',
  userId = 'User ID',
  numResults = 10
  metadataColumns = {
    "ITEMS": ['columnNameA','columnNameB']
  }
)

print("Recommended items")
for item in response['itemList']:
  print(item['itemId'])
  print(item['metadata'])