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以下部分将帮助您开始使用带有亚马逊个性化控制台和 Amazon 软件开发工具包的 Amazon Person Amazon CLI alize。教程使用包含来自 600 个用户对 9700 部电影的 10 万个电影评级的历史数据。
为了简化教程：
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我们使用小数据集。这可能会对资源生成的任何指标产生负面影响。这些教程是对 Amazon Personalize 工作流程的介绍，不一定会生成性能极佳的模型。
我们仅创建物品交互数据集，依赖用户看过电影这个事实而非用户对电影的评级。这简化了训练数据的准备。
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我们不记录实时用户交互事件。有关捕获用户事件的信息，请参阅记录事件。
您可以选择开始使用域数据集组或自定义数据集组：
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域数据集组提供的资源根据您的域针对不同的使用案例进行了优化。要开始创建域数据集组，请完成入门先决条件，然后完成域数据集组入门中的教程。
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自定义数据集组仅允许您创建和配置自定义资源。要开始使用自定义资源和用户个性化 v2 配方食谱为用户提供个性化的电影推荐，请完成入门先决条件并开始中的教程自定义数据集组入门。
完成入门练习后，为避免产生不必要的费用，请按照清理资源中的步骤，删除您创建的资源。