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# 记录实时物品交互事件
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 *物品交互事件*是用户与您目录中的物品之间的交互。例如，用户购买鞋子或看电影。

在向客户展示物品建议的同时，记录实时物品交互事件。这会生成您的交互数据，并使您的数据保持最新状态。并且它会告知 Amazon Personalize 您的用户当前的兴趣，从而提高建议的相关性。

 您可以使用 [PutEvents](API_UBS_PutEvents.md) API 操作记录物品交互事件。Amazon Personalize 会将事件数据附加到数据集组中的*物品交互数据集*。如果您记录了两个具有完全相同时间戳和相同属性的事件，则 Amazon Personalize 将只保留其中一个事件。你可以使用 Amazon SDKs、 Amazon Amplify 或 Amazon Command Line Interface ()Amazon CLI来记录物品互动事件。

如果您使用 Apache Kafka，则可以通过 *Amazon Personalize Kafka 连接器*将物品交互实时流式传输到 Amazon Personalize。有关信息，请参阅 *personalize-kafka-connector*Github 存储库中的 [Amazon Personalize Kafka 连接器](https://github.com/aws/personalize-kafka-connector/blob/main/README.md)。

 Amazon Amplify 包括一个用于记录来自 Web 客户端应用程序的项目交互事件的 JavaScript 库和一个用于在服务器代码中记录事件的库。有关更多信息，请参阅 [Amplify 文档](https://docs.amplify.aws/)。

**Topics**
+ [记录物品交互事件和训练模型的要求](#recording-events-requirements)
+ [创建物品交互事件跟踪器](event-get-tracker.md)
+ [记录单个物品交互事件](putevents-example.md)
+ [记录含事件值数据的多个物品交互事件](recording-events-example-event-value.md)
+ [记录包含展示数据的物品交互事件](putevents-including-impressions-data.md)
+ [事件指标和归因报告](event-metrics.md)

## 记录物品交互事件和训练模型的要求
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要记录物品交互事件，您需要以下项：
+ 包含一个 `Item interactions` 数据集的数据集组，该数据集可以为空。如果您浏览了[入门教程](getting-started.md)指南，则可以使用您创建的同一数据集组和数据集。有关创建数据集组和数据集的信息，请参阅[将训练数据导入 Amazon Personalize 数据集](import-data.md)。
+ 一个事件跟踪器。
+ 调用 [PutEvents](API_UBS_PutEvents.md) API 操作。
+  如果您使用 Amazon Lambda 函数调用该 PutEvents 操作，则您的函数的执行角色必须具有在`Resource`元素`*`中使用通配符执行`personalize:PutEvents`操作的权限。

您可以从空的物品交互数据集开始，记录足够的数据后，只使用新记录的事件来训练模型。对于所有使用案例（域数据集组）和食谱（自定义数据集组），您的交互数据在训练之前必须具有以下内容：
+ 至少 1000 条来自用户与您目录中的物品进行交互的物品交互记录。这些交互可以来自批量导入，也可以来自流事件，或者两者兼而有之。
+ 至少 25 个独立用户 IDs ，每个用户至少有两次物品互动。

为获得高质量的建议，我们建议您至少有 1000 名用户的最少 5 万次物品交互，每位用户有两次或更多次物品交互。