本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
物品数据集要求（自定义）
您为每个项目提供的数据必须与 Item 数据集架构匹配。至少，您必须为每件商品提供商品编号（最大长度 256 个字符）。根据您的架构，项目元数据可以包含空/空值。你的架构必须至少有一个元数据字段，但是如果你添加null类型，该项目的此值可以为空。
要使用分类数据，请添加类型字段string然后将字段的类别属性设置为true在您的架构中。然后在批量 CSV 文件和增量项目导入中包含分类数据。对于具有多个类别的商品，请使用垂直条 “|” 分隔每个值。例如，对于 GENES 字段，物品的数据可能是动作 | 冒险 | 喜剧。如果您有多个级别的类别数据，请为每个级别添加一个字段，然后在每个字段名称后添加一个级别指示器。例如，CATEGY_L1、CATEGY_L2、CATEGY_L3。
分类值最多可包含 1000 个字符。如果您的用户的分类值超过 1,000 个字符，则数据集导入作业将失败。
在模特培训期间，Amazon Personalize 化最多可考虑 75 万件商品。如果您导入的商品超过 750,000 件，Amazon Personalize 化将决定将哪些物品包括在培训中，重点放在包括新项目（您最近添加的没有互动的商品）和包含最近互动数据的现有商品。
有关 Item 数据集的最低要求和最大数据限制的详细信息，请参阅Service Quotas.
项目数据集模式示例（自定义）
以下示例演示了如何构建 Item 架构。ITEM_ID 字段为必填项。这些区域有：GENRE字段是分类元数据，DESCRIPTION字段是文本元数据。至少需要一个元数据字段。您最多可添加 50 个元数据字段。这些区域有：CREATION_TIMESTAMP字段是保留的关键字。有关架构要求的信息，请参阅自定义数据集和架构要求.
{ "type": "record", "name": "Items", "namespace": "com.amazonaws.personalize.schema", "fields": [ { "name": "ITEM_ID", "type": "string" }, { "name": "GENRES", "type": [ "null", "string" ], "categorical": true }, { "name": "CREATION_TIMESTAMP", "type": "long" }, { "name": "DESCRIPTION", "type": [ "null", "string" ], "textual": true }, ], "version": "1.0" }
对于此架构，CSV 文件中的前几行历史数据可能如下所示。
ITEM_ID,GENRES,CREATION_TIMESTAMP,DESCRIPTION 1,Adventure|Animation|Children|Comedy|Fantasy,1570003267,"This is an animated movie that features action, comedy, and fantasy. Audience is children. This movie was released in 2004." 2,Adventure|Children|Fantasy,1571730101,"This is an adventure movie with elements of fantasy. Audience is children. This movie was release in 2010." 3,Comedy|Romance,1560515629,"This is a romantic comedy. The movie was released in 1999. Audience is young women." 4,Comedy|Drama|Romance,1581670067,"This movie includes elements of both comedy and drama as well as romance. This movie was released in 2020." ... ...