Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异，请参阅 中国的 Amazon Web Services 服务入门 (PDF)。

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用户数据集架构要求（自定义）

用户数据集 存储有关用户的元数据。这可能包括每个物品的年龄、性别或会员资格等信息。有关您可以导入 Amazon Personalize 的用户数据类型的信息，请参阅用户元数据。

您为每个用户提供的数据必须与您的架构相匹配。您必须至少为每个用户提供一个用户 ID（最大长度为 256 个字符）。根据您的架构，用户元数据可能包含空值。您的用户架构必须至少有一个元数据字段，但是如果您添加 null 类型，则用户的该值可以为空。您可以根据您的使用案例和数据自由添加其他字段。只要字段未列为必填字段或保留字段，并且数据类型列在架构数据类型中，则字段名称和数据类型由您决定。

要使用分类数据，请添加类型为 string 的字段，并在架构中将该字段的类别属性设置为 true。然后，将分类数据包含在批量 CSV 文件和单个记录导入中。对于具有多个类别的用户，使用竖线“|”分隔每个值。例如，对于 SUBSCRIPTION_MODEL 字段，您的用户数据可能是 student|monthly|discount。

分类值最多可以有 1000 个字符。如果您的用户的分类值超过 1000 个字符，则您的数据集导入作业将失败。

有关用户数据集的最低要求和最大数据限制的更多信息，请参阅服务配额。

用户架构示例（自定义）

以下示例展示了如何构建用户架构。USER_ID 字段为必填字段，AGE 和 GENDER 字段为元数据字段。至少需要一个元数据字段，您最多可以添加 25 个元数据字段。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": "Users",
  "namespace": "com.amazonaws.personalize.schema",
  "fields": [
      {
          "name": "USER_ID",
          "type": "string"
      },
      {
          "name": "AGE",
          "type": "int"
      },
      {
          "name": "GENDER",
          "type": "string",
          "categorical": 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。

USER_ID,AGE,GENDER
5,34,Male
6,56,Female
8,65,Male
...
...