使用 SDK for Java 2.x 的 Amazon Personalize Runtime 示例 - Amazon SDK for Java 2.x
操作
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使用 SDK for Java 2.x 的 Amazon Personalize Runtime 示例

以下代码示例向您展示了如何使用 Amazon SDK for Java 2.x 与 Amazon Personalize Runtime 配合使用来执行操作和实现常见场景。

操作是大型程序的代码摘录，必须在上下文中运行。您可以通过操作了解如何调用单个服务函数，还可以通过函数相关场景和跨服务示例的上下文查看操作。

场景是展示如何通过在同一服务中调用多个函数来完成特定任务任务的代码示例。

每个示例都包含一个指向的链接 GitHub，您可以在其中找到有关如何在上下文中设置和运行代码的说明。

主题

操作

以下代码示例演示如何使用 GetPersonalizedRanking。

适用于 Java 的 SDK 2.x
注意

还有更多相关信息 GitHub。在 Amazon 代码示例存储库中查找完整实例，了解如何进行设置和运行。

    public static List<PredictedItem> getRankedRecs(PersonalizeRuntimeClient personalizeRuntimeClient,
            String campaignArn,
            String userId,
            ArrayList<String> items) {

        try {
            GetPersonalizedRankingRequest rankingRecommendationsRequest = GetPersonalizedRankingRequest.builder()
                    .campaignArn(campaignArn)
                    .userId(userId)
                    .inputList(items)
                    .build();

            GetPersonalizedRankingResponse recommendationsResponse = personalizeRuntimeClient
                    .getPersonalizedRanking(rankingRecommendationsRequest);
            List<PredictedItem> rankedItems = recommendationsResponse.personalizedRanking();
            int rank = 1;
            for (PredictedItem item : rankedItems) {
                System.out.println("Item ranked at position " + rank + " details");
                System.out.println("Item Id is : " + item.itemId());
                System.out.println("Item score is : " + item.score());
                System.out.println("---------------------------------------------");
                rank++;
            }
            return rankedItems;
        } catch (PersonalizeRuntimeException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
        return null;
    }

以下代码示例演示如何使用 GetRecommendations。

适用于 Java 的 SDK 2.x
注意

还有更多相关信息 GitHub。在 Amazon 代码示例存储库中查找完整实例，了解如何进行设置和运行。

获取推荐项目列表。

    public static void getRecs(PersonalizeRuntimeClient personalizeRuntimeClient, String campaignArn, String userId) {

        try {
            GetRecommendationsRequest recommendationsRequest = GetRecommendationsRequest.builder()
                    .campaignArn(campaignArn)
                    .numResults(20)
                    .userId(userId)
                    .build();

            GetRecommendationsResponse recommendationsResponse = personalizeRuntimeClient
                    .getRecommendations(recommendationsRequest);
            List<PredictedItem> items = recommendationsResponse.itemList();
            for (PredictedItem item : items) {
                System.out.println("Item Id is : " + item.itemId());
                System.out.println("Item score is : " + item.score());
            }

        } catch (AwsServiceException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
    }

从在域数据集组中创建的推荐系统获取推荐项目列表。

    public static void getRecs(PersonalizeRuntimeClient personalizeRuntimeClient, String recommenderArn,
            String userId) {

        try {
            GetRecommendationsRequest recommendationsRequest = GetRecommendationsRequest.builder()
                    .recommenderArn(recommenderArn)
                    .numResults(20)
                    .userId(userId)
                    .build();

            GetRecommendationsResponse recommendationsResponse = personalizeRuntimeClient
                    .getRecommendations(recommendationsRequest);
            List<PredictedItem> items = recommendationsResponse.itemList();

            for (PredictedItem item : items) {
                System.out.println("Item Id is : " + item.itemId());
                System.out.println("Item score is : " + item.score());
            }
        } catch (AwsServiceException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
    }

请求推荐时使用筛选条件。

    public static void getFilteredRecs(PersonalizeRuntimeClient personalizeRuntimeClient,
            String campaignArn,
            String userId,
            String filterArn,
            String parameter1Name,
            String parameter1Value1,
            String parameter1Value2,
            String parameter2Name,
            String parameter2Value) {

        try {

            Map<String, String> filterValues = new HashMap<>();

            filterValues.put(parameter1Name, String.format("\"%1$s\",\"%2$s\"",
                    parameter1Value1, parameter1Value2));
            filterValues.put(parameter2Name, String.format("\"%1$s\"",
                    parameter2Value));

            GetRecommendationsRequest recommendationsRequest = GetRecommendationsRequest.builder()
                    .campaignArn(campaignArn)
                    .numResults(20)
                    .userId(userId)
                    .filterArn(filterArn)
                    .filterValues(filterValues)
                    .build();

            GetRecommendationsResponse recommendationsResponse = personalizeRuntimeClient
                    .getRecommendations(recommendationsRequest);
            List<PredictedItem> items = recommendationsResponse.itemList();

            for (PredictedItem item : items) {
                System.out.println("Item Id is : " + item.itemId());
                System.out.println("Item score is : " + item.score());
            }
        } catch (PersonalizeRuntimeException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
    }

  • 有关 API 的详细信息，请参阅 Amazon SDK for Java 2.x API 参考GetRecommendations中的。