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# 开始使用（控制台）
在本练习中，您将使用 Amazon Personalize 控制台创建一个自定义数据集组，其中含有可为给定用户返回电影推荐的解决方案。在开始本练习之前，请查看[入门先决条件](gs-prerequisites.md)。
完成入门练习后，为避免产生不必要的费用，请删除您创建的资源。有关更多信息，请参阅 [删除 Amazon Personalize 资源的要求](deleting-resources.md)。
## 步骤 1：创建数据集组和数据集
在此过程中，您首先创建一个数据集组。接下来，在数据集组中创建一个 Amazon Personalize *物品交互*数据集。
**创建数据集组和数据集**
1. 在[https://console.aws.amazon.com/personalize/家](https://console.amazonaws.cn/personalize/home)中打开 Amazon Personalize 控制台并登录您的账户。
1. 选择**创建数据集组**。
1. 在**数据集组详细信息**中，对于**数据集组名称**，为您的数据集组指定一个名称。
1. 对于**域**，选择**自定义**。您的屏幕应类似于以下内容：
1. 选择**创建群组**。这时将显示**概览**页面。
1. 在**步骤 1. 创建数据集并导入数据**，选择**创建数据集**，然后选择**物品交互数据集**。
1. 选择**将数据直接导入 Amazon Personalize 数据集**，然后选择**下一步**。
1. 在**配置物品交互数据集**页面上，对于**数据集名称**，为数据集指定名称。
1. 对于**数据集架构**，选择**创建新架构**。在**架构定义**部分，将显示一个最小物品交互架构。该架构与您之前添加到 `ratings.csv` 文件中的标题相匹配，因此您无需进行任何更改。如果您尚未创建训练数据，请参阅[入门先决条件](gs-prerequisites.md)。
1. 对于**架构名称**，为新架构指定一个名称。您的屏幕应类似于以下内容：
1. 选择**下一步**。将出现**配置物品交互数据集导入作业**页面。接下来，完成[步骤 2：导入物品交互数据](#getting-started-console-import-data)，以导入交互数据。
## 步骤 2：导入物品交互数据
现在您已经创建了一个数据集，是时候将物品交互数据导入数据集了。
**导入物品交互数据**
1. 在**配置物品交互数据集导入作业**页面上，对于**数据导入源**，选择**从 S3 导入数据**。
1. 对于**数据集导入作业名称**，为导入作业指定名称。
1. 在**需要其他 S3 存储桶策略**对话框中，如果您尚未授予 Amazon Personalize 权限，请按照说明[添加所需的 Amazon S3 存储桶策略](granting-personalize-s3-access.md)。
1. 对于**数据位置**，指定 Amazon Simple Storage Service (S3) 中存储电影数据文件的位置。使用以下语法：
**s3://amzn-s3-demo-bucket//filename.csv**
1. 在 **IAM 角色**部分，对于 **IAM 服务角色**，选择**输入自定义 IAM 角色 ARN**。
1. 对于**自定义 IAM 角色 ARN**，指定您在[为 Amazon Personalize 创建 IAM 角色](set-up-required-permissions.md#set-up-create-role-with-permissions)中创建的角色。
**数据集导入作业详细信息**和 **IAM 角色**部分应类似于以下内容：
1. **将事件指标发布到 S3** 和**标签**部分保持不变，然后选择**开始导入**。数据导入作业开始，并显示**概览**页面。最初，状态为**创建待处理**（然后是**创建正在进行中**），且**创建解决方案**按钮处于禁用状态。
当数据导入作业已完成时，状态将变为**活动**，并且**创建解决方案**按钮已启用。
1. 现在，您已经导入了数据，可以在[步骤 3：创建解决方案](#getting-started-console-create-solution)中创建解决方案了。
## 步骤 3：创建解决方案
在本教程中，使用在[步骤 2：导入物品交互数据](#getting-started-console-import-data)中导入的数据集来训练模型。经过训练的模型称为*解决方案版本*。
**重要**
在本教程中，创建一个使用自动训练的解决方案。如果使用自动训练，则在解决方案处于活动状态时，就会产生训练费用。为避免产生不必要的费用，请务必在结束后删除解决方案。有关更多信息，请参阅 [删除 Amazon Personalize 资源的要求](deleting-resources.md)。
**创建解决方案**
1. 在数据集组的**概览**页面上，在**步骤 3. 设置训练和推荐资源**中，选择**创建解决方案**。
1. 对于**解决方案名称**，为您的解决方案指定名称。
1. 对于**解决方案类型**，选择**物品建议**。
1. 在**配方**中，选择 `aws-user-personalization-v2`。
您的屏幕应类似于以下内容：
1. 选择**下一步**。**训练配置**字段保持不变。您创建的解决方案每 7 天自动训练新模型，并对最新的物品交互数据给予更多权重。
1. 选择**下一步**，并查看解决方案的详细信息。
1. 选择**创建解决方案**，此时会显示解决方案的详细信息页面。创建解决方案后，Amazon Personalize 将在一小时内开始创建第一个解决方案版本。训练开始后，它会显示在详细信息页面的**解决方案版本**部分，并且您可以监控训练状态。
当**解决方案版本状态**为*活动* 时，您就可以移动到[步骤 4：创建市场活动](#getting-started-console-deploy-solution)了。
## 步骤 4：创建市场活动
在本过程中，您创建市场活动，以部署您在上一步中创建的解决方案版本。
**创建市场活动**
1. 在导航窗格中，展开**自定义资源**，然后选择**市场活动**。
1. 选择**创建市场活动**。此时，将显示**创建新的市场活动**页面。
1. 在**市场活动详细信息**中，对于**市场活动名称**，为您的市场活动指定一个名称。
1. 对于**解决方案**，选择您在上一步中创建的解决方案。
1. 选择**自动使用最新的解决方案版本**。所有其他字段保持不变。
您的屏幕应类似于以下内容：
1. 选择**创建市场活动**。开始创建市场活动，并显示带有**个性化 API** 部分的市场活动详情页面。
创建市场活动可能需要几分钟。Amazon Personalize 创建完市场活动后，页面将更新以显示**测试市场活动结果**部分。您的屏幕应类似于以下内容：
## 步骤 5：获得建议
在此过程中，使用您在前一个步骤中创建的活动来获得建议。
**获得建议**
1. 在**测试市场活动结果**中，对于**用户 ID**，指定*评级* 数据集中的值，例如，**83**。所有其他字段保持不变。
1. 选择**获得建议**。“**推荐**” 面板列出了推荐项目的项目 IDs 和分数。
您的屏幕应类似于以下内容：
