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# 从 Amazon Personalize 获取建议
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 [创建推荐器](creating-recommenders.md)或[创建市场活动](campaigns.md)后，就可以获取建议。根据您的资源，您可以实时获得建议，也可以通过批量工作流程获得建议。
+  使用自定义资源，您可以获得实时建议或批量建议。要获得实时建议，您必须先创建自定义市场活动，然后才能获得建议。要获得批量建议，您无需创建市场活动。
+  对于域数据集组中的推荐器，您只能获得实时建议。

 以下主题介绍了如何以及在何时使用每种推荐类型。对于批量推荐和实时推荐，您都可以筛选结果。有关更多信息，请参阅 [筛选建议和用户细分](filter.md)。

**Topics**
+ [建议分数](#how-scores-work)
+ [Amazon Personalize 中的实时物品推荐](recommendations.md)
+ [Amazon Personalize 中的实时操作推荐](get-action-recommendations.md)
+ [获取个性化排名（自定义资源）](rankings.md)
+ [利用上下文元数据提高建议的相关性](contextual-metadata.md)
+ [使用自定义资源获取批量物品推荐](getting-batch-recommendations.md)
+ [使用自定义资源获取批量用户细分](getting-user-segments.md)

## 建议分数
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 通过使用 User-Personalization-v 2、用户个性化、2、个性化排名和 PERSONALIZED\$1AC Personalized-Ranking-v TIONS 配方创建的自定义解决方案，Amazon Personalized\$1ACTIONS 在推荐中包含每件商品的分数。这些分数表示 Amazon Personalize 对于用户接下来将选择哪个物品或操作的相对确定性。分数越高，意味着确定性越大。
+ 有关 User-Personalization-v 2 分数和用户个性化的信息，请参阅[推荐评分的工作原理（自定义资源）](recommendations.md#how-recommendation-scoring-works)。
+ 有关 PERSONALIZED\$1ACTIONS 配方的分数的信息，请参阅[操作建议评分的工作原理](get-action-recommendations.md#how-action-recommendation-scoring-works)。
+  有关 Personalized-Ranking-v 2 分数和个性化排名建议的信息，请参阅。[个性化排名评分的工作原理](rankings.md#how-ranking-scoring-works)

 对于批量推理作业，物品分数的计算方法如 [推荐评分的工作原理（自定义资源）](recommendations.md#how-recommendation-scoring-works)和 [个性化排名评分的工作原理](rankings.md#how-ranking-scoring-works)中所述。您可以在批量推理作业的输出 JSON 文件中查看分数。