用户数据集要求(自定义) - Amazon Personalize
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用户数据集要求(自定义)

您为每位用户提供的培训数据必须与您的架构匹配。至少,您必须为每个用户提供一个用户 ID(最长 256 个字符)。根据您的架构,用户元数据可以包含空/空值。你的用户架构必须至少有一个元数据字段,但是如果你添加null类型,该值对于用户来说可以为空。

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用户,请使用垂直条 “|” 分隔每个值。例如,对于 SUBSCRIPTION_MODEL 字段,用户的数据可能是 ADS|4K|DVR|Live。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。

有关用户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.

用户架构示例(自定义)

以下示例演示了如何构建用户架构。这些区域有:USER_ID字段为必填项,AGEGENDER字段是元数据。至少需要一个元数据字段,您最多可以添加 5 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 ... ...