Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
# Einzelne Datensätze in einen Amazon Personalize importieren
Nachdem Sie den Vorgang abgeschlossen haben[Erstellen eines Schemas und eines Datensatzes](data-prep-creating-datasets.md), können Sie einzelne Datensätze, einschließlich Artikelinteraktionen, Benutzer, Artikel, Aktionen oder Aktionsinteraktionen, in einen vorhandenen Datensatz importieren. Wenn Sie Daten einzeln importieren, können Sie Ihren Amazon Personalize-Datensätzen kleine Stapel von Datensätzen hinzufügen, wenn Ihr Katalog wächst. Sie können bis zu 10 Datensätze pro einzelnen Importvorgang importieren.
Wenn Sie einen Artikel, einen Benutzer oder eine Aktion mit derselben ID wie ein Datensatz importieren, der sich bereits in Ihrem Datensatz befindet, ersetzt Amazon Personalize ihn durch den neuen Datensatz. Wenn Sie zwei Artikelinteraktionen oder Aktionsinteraktionsereignisse mit exakt demselben Zeitstempel und identischen Eigenschaften aufzeichnen, speichert Amazon Personalize nur eines der Ereignisse.
Wenn Sie Apache Kafka verwenden, können Sie den *Kafka-Konnektor für Amazon Personalize* verwenden, um Daten in Echtzeit zu Amazon Personalize zu streamen. Weitere Informationen finden Sie unter [Kafka Connector for Amazon Personalize](https://github.com/aws/personalize-kafka-connector/blob/main/README.md) im *personalize-kafka-connector*Github-Repository.
Wenn Sie über eine große Menge an historischen Datensätzen verfügen, empfehlen wir, dass Sie zuerst Daten in großen Mengen importieren und dann bei Bedarf Daten einzeln importieren. Siehe [Import von Massendaten in Amazon Personalize mit einem Datensatz-Importjob](bulk-data-import-step.md).
**Filtern Sie Aktualisierungen für einzelne Datensatzimporte**
Amazon Personalize aktualisiert alle Filter, die Sie in der Datensatzgruppe erstellt haben, innerhalb von 20 Minuten nach dem letzten Einzelimport mit Ihren neuen Interaktions-, Artikel- und Benutzerdaten. Dieses Update ermöglicht es Ihren Kampagnen, Ihre neuesten Daten beim Filtern von Empfehlungen für Ihre Nutzer zu verwenden.
Wenn Sie bereits einen Empfehlungsgeber erstellt oder eine benutzerdefinierte Lösungsversion mit einer Kampagne bereitgestellt haben, hängt die Art und Weise, wie neue individuelle Datensätze die Empfehlungen beeinflussen, vom verwendeten Domain-Anwendungsfall oder Rezept ab. Weitere Informationen finden Sie unter [Aktualisierung von Daten in Datensätzen nach dem Training](updating-datasets.md).
**Topics**
+ [Interaktionen einzeln importieren](importing-interactions.md)
+ [Benutzer einzeln importieren](importing-users.md)
+ [Artikel einzeln importieren](importing-items.md)
+ [Aktionen einzeln importieren](importing-actions.md)
# Interaktionen einzeln importieren
Nachdem Sie [Erstellen eines Schemas und eines Datensatzes](data-prep-creating-datasets.md) die Erstellung eines Datensatzes mit Artikelinteraktionen abgeschlossen haben, können Sie ein oder mehrere neue Ereignisse einzeln in den Datensatz importieren. Um *[Interaktionsereignisse](https://docs.aws.amazon.com/glossary/latest/reference/glos-chap.html#event)* einzeln zu importieren, erstellen Sie einen *[Event-Tracker](https://docs.aws.amazon.com/glossary/latest/reference/glos-chap.html#event-tracker)* und importieren dann ein oder mehrere Ereignisse in Ihren Datensatz mit Artikelinteraktionen. Sie können historische einzelne Interaktionsereignisse mit der Amazon Personalize Personalize-Konsole importieren oder historische Ereignisse oder Echtzeitereignisse mit AWS Command Line Interface (AWS CLI) oder dem AWS SDKs importieren.
Dieser Abschnitt enthält Informationen zum Importieren von Ereignissen mit der Amazon Personalize Personalize-Konsole. Wir empfehlen, die Amazon Personalize-Konsole zu verwenden, um *nur* historische Ereignisse zu importieren. Informationen zur Verwendung von AWS CLI oder AWS SDKs zum Aufzeichnen von Ereignissen in Echtzeit finden Sie unter[Aufzeichnung von Ereignissen in Echtzeit zur Beeinflussung von Empfehlungen](recording-events.md).
Informationen darüber, wie Amazon Personalize Filter für neue Datensätze aktualisiert und wie neue Datensätze Empfehlungen beeinflussen, finden Sie unter[Einzelne Datensätze in einen Amazon Personalize importieren](incremental-data-updates.md).
**Topics**
+ [Einen Event-Tracker (Konsole) erstellen](#event-tracker-console)
+ [Ereignisse einzeln importieren (Konsole)](#importing-interactions-console)
## Einen Event-Tracker (Konsole) erstellen
**Anmerkung**
Wenn Sie einen Event-Tracker erstellt haben, können Sie zu springen[Ereignisse einzeln importieren (Konsole)](#importing-interactions-console).
Bevor Sie ein Ereignis in einen Interactions-Datensatz importieren können, müssen Sie einen *[Event-Tracker](https://docs.aws.amazon.com/glossary/latest/reference/glos-chap.html#event-tracker)* für die Datensatzgruppe erstellen.
**Um einen Event-Tracker (Konsole) zu erstellen**
1. Öffnen Sie zu [https://console.aws.amazon.com/personalize/Hause](https://console.aws.amazon.com/personalize/home) die Amazon Personalize Personalize-Konsole und melden Sie sich bei Ihrem Konto an.
1. Wählen Sie auf der Seite **Datensatzgruppen** die Datensatzgruppe mit dem Datensatz Artikelinteraktionen aus, in die Sie Ereignisse importieren möchten.
1. **Wählen Sie im **Dashboard** für die Datensatzgruppe unter **Install Event Ingestion SDK die Option Start** aus.**
1. **Geben Sie auf der Seite **Tracker konfigurieren unter** **Tracker-Konfigurationen** für **Tracker-Name** einen Namen für den Event-Tracker ein und wählen Sie Weiter aus.**
1. Auf der Seite **SDK installieren** werden die **Tracking-ID** für den neuen Event-Tracker sowie Anweisungen zur Verwendung AWS Amplify oder AWS Lambda zum Streamen von Ereignisdaten angezeigt.
Sie können diese Informationen ignorieren, da Sie die Amazon Personalize-Konsole verwenden, um Veranstaltungsdaten hochzuladen. Wenn Sie mit AWS Amplify oder AWS Lambda in future Eventdaten streamen möchten, können Sie sich diese Informationen ansehen, indem Sie auf der Seite Event-Tracker den **Event-Tracker** auswählen.
1. Wählen Sie **Finish** (Abschließen). Sie können jetzt Ereignisse mit der Konsole importieren (Ereignisse anzeigen) [Ereignisse einzeln importieren (Konsole)](#importing-interactions-console) oder mithilfe der `PutEvents` Operation in Echtzeit aufzeichnen (siehe[Aufzeichnung von Ereignissen in Echtzeit zur Beeinflussung von Empfehlungen](recording-events.md)).
## Ereignisse einzeln importieren (Konsole)
Nachdem Sie einen Event-Tracker erstellt haben, können Sie Ereignisse einzeln in einen Datensatz mit Artikelinteraktionen importieren. Bei diesem Verfahren wird davon ausgegangen, dass Sie bereits einen Datensatz mit Artikelinteraktionen erstellt haben. Hinweise zum Erstellen von Datensätzen finden Sie unter[Erstellen eines Schemas und eines Datensatzes](data-prep-creating-datasets.md).
**Um Ereignisse einzeln zu importieren (Konsole)**
1. Öffnen Sie zu [https://console.aws.amazon.com/personalize/Hause](https://console.aws.amazon.com/personalize/home) die Amazon Personalize Personalize-Konsole und melden Sie sich bei Ihrem Konto an.
1. Wählen Sie auf der Seite **Datensatzgruppen** die Datensatzgruppe mit dem Datensatz Artikelinteraktionen aus, in die Sie Ereignisse importieren möchten.
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Datensätze** aus.
1. Wählen Sie auf der Seite „**Datensätze**“ den Datensatz Interaktionen aus.
1. Wählen Sie oben rechts auf der Seite mit den Datensatz-Details die Option **Datensatz ändern** und anschließend **Datensatz erstellen** aus.
1. Geben Sie auf der Seite **Benutzerelementinteraktionsdatensätze erstellen** für **Datensatzeingabe** die Ereignisdetails im JSON-Format ein. Die Feldnamen und Werte des Ereignisses müssen dem Schema entsprechen, das Sie bei der Erstellung des Datensatzes „Artikelinteraktionen“ verwendet haben. Amazon Personalize stellt eine JSON-Vorlage mit Feldnamen und Datentypen aus diesem Schema bereit. Sie können bis zu 10 Ereignisse gleichzeitig importieren.
1. Wählen Sie „**Datensatz (e) erstellen**“. **Als Antwort** wird das Ergebnis des Imports aufgeführt und eine Erfolgs- oder Fehlschlagsmeldung angezeigt.
# Benutzer einzeln importieren
Nachdem Sie [Erstellen eines Schemas und eines Datensatzes](data-prep-creating-datasets.md) die Erstellung eines Benutzerdatensatzes abgeschlossen haben, können Sie einen oder mehrere neue Benutzer einzeln in den Datensatz importieren. Durch den individuellen Import von Benutzern können Sie Ihren Benutzerdatensatz mit kleinen Batch-Importen auf dem neuesten Stand halten, wenn Ihr Katalog wächst. Sie können bis zu 10 Benutzer gleichzeitig importieren. Wenn Sie eine große Anzahl neuer Benutzer haben, empfehlen wir, zuerst Daten in großen Mengen zu importieren und dann die Benutzerdaten bei Bedarf einzeln zu importieren. Siehe [Import von Massendaten in Amazon Personalize mit einem Datensatz-Importjob](bulk-data-import-step.md).
Sie können die Amazon Personalize Personalize-Konsole AWS Command Line Interface (AWS CLI) oder verwenden, um Benutzer AWS SDKs zu importieren. Wenn Sie einen Benutzer importieren, der mit einem Benutzer `userId` identisch ist, der bereits in Ihrem Benutzerdatensatz enthalten ist, ersetzt Amazon Personalize den Benutzer durch den neuen. Sie können bis zu 10 Benutzer gleichzeitig importieren.
Informationen darüber, wie Amazon Personalize Filter für neue Datensätze aktualisiert und wie sich neue Datensätze auf Empfehlungen auswirken, finden Sie unter[Einzelne Datensätze in einen Amazon Personalize importieren](incremental-data-updates.md).
**Topics**
+ [Benutzer einzeln importieren (Konsole)](#importing-users-console)
+ [Benutzer einzeln importieren (AWS CLI)](#importing-users-cli)
+ [Benutzer einzeln importieren ()AWS SDKs](#importing-users-sdk)
## Benutzer einzeln importieren (Konsole)
Sie können bis zu 10 Benutzer gleichzeitig importieren. Bei diesem Verfahren wird davon ausgegangen, dass Sie bereits einen Benutzerdatensatz erstellt haben. Hinweise zum Erstellen von Datensätzen finden Sie unter[Erstellen eines Schemas und eines Datensatzes](data-prep-creating-datasets.md).
**Um Benutzer einzeln zu importieren (Konsole)**
1. Öffnen Sie zu [https://console.aws.amazon.com/personalize/Hause](https://console.aws.amazon.com/personalize/home) die Amazon Personalize Personalize-Konsole und melden Sie sich bei Ihrem Konto an.
1. Wählen Sie auf der Seite **Datensatzgruppen** die Datensatzgruppe mit dem Benutzerdatensatz aus, in den Sie den Benutzer importieren möchten.
1. Wählen Sie im Navigationsbereich die Option **Datensätze** aus.
1. Wählen Sie auf der Seite **Datasets** den Datensatz Users aus.
1. Wählen Sie auf der Seite mit den Datensatz-Details oben rechts die Option **Datensatz ändern** und anschließend **Datensatz erstellen** aus.
1. Geben Sie auf der Seite **Benutzerdatensätze erstellen** für die Datensatzeingabe die Benutzerdetails im JSON-Format ein. Die Feldnamen und Werte des Benutzers müssen dem Schema entsprechen, das Sie bei der Erstellung des Benutzerdatensatzes verwendet haben. Amazon Personalize stellt eine JSON-Vorlage mit Feldnamen und Datentypen aus diesem Schema bereit.
1. Wählen Sie „**Datensatz (e) erstellen**“. **Als Antwort** wird das Ergebnis des Imports aufgeführt und eine Erfolgs- oder Fehlschlagsmeldung angezeigt.
## Benutzer einzeln importieren (AWS CLI)
Fügen Sie mit diesem [PutUsers](API_UBS_PutUsers.md) Vorgang einen oder mehrere Benutzer zu Ihrem Benutzerdatensatz hinzu. Sie können bis zu 10 Benutzer mit einem einzigen `PutUsers` Anruf importieren. In diesem Abschnitt wird davon ausgegangen, dass Sie bereits einen Benutzerdatensatz erstellt haben. Hinweise zum Erstellen von Datensätzen finden Sie unter[Erstellen eines Schemas und eines Datensatzes](data-prep-creating-datasets.md).
Verwenden Sie den folgenden `put-users` Befehl, um einen oder mehrere Benutzer mit dem AWS CLI hinzuzufügen. `dataset arn`Ersetzen Sie es durch den Amazon-Ressourcennamen (ARN) Ihres Datensatzes und `user Id` durch die ID des Benutzers. Wenn ein Benutzer mit demselben Wert bereits in Ihrem Benutzerdatensatz enthalten `userId` ist, ersetzt Amazon Personalize ihn durch den neuen.
Denn `properties` ersetzen Sie für jedes Feld in Ihrem Benutzerdatensatz das `propertyName` durch den Feldnamen aus Ihrem Schema in Camel-Groß- und Kleinschreibung. Zum Beispiel wäre GENDER `gender` und MEMBERSHIP\$1TYPE wäre. `membershipType` Ersetzen Sie es `user data` durch die Daten für den Benutzer. Um bei kategorialen Zeichenkettendaten mehrere Kategorien für eine einzelne Eigenschaft einzubeziehen, trennen Sie jede Kategorie durch einen senkrechten Strich (`|`). Zum Beispiel `\"Premium Class|Legacy Member\"`.
```
aws personalize-events put-users \
--dataset-arn dataset arn \
--users '[{
"userId": "user Id",
"properties": "{\"propertyName\": "\user data\"}"
},
{
"userId": "user Id",
"properties": "{\"propertyName\": "\user data\"}"
}]'
```
## Benutzer einzeln importieren ()AWS SDKs
Fügen Sie mit diesem [PutUsers](API_UBS_PutUsers.md) Vorgang einen oder mehrere Benutzer zu Ihrem Benutzerdatensatz hinzu. Wenn ein Benutzer mit demselben Wert bereits in Ihrem Benutzerdatensatz enthalten `userId` ist, ersetzt Amazon Personalize ihn durch den neuen. Sie können bis zu 10 Benutzer mit einem einzigen `PutUsers` Anruf importieren. In diesem Abschnitt wird davon ausgegangen, dass Sie bereits einen Benutzerdatensatz erstellt haben. Hinweise zum Erstellen von Datensätzen finden Sie unter[Erstellen eines Schemas und eines Datensatzes](data-prep-creating-datasets.md).
Der folgende Code zeigt, wie Sie Ihrem Benutzerdatensatz einen oder mehrere Benutzer hinzufügen. Übergeben Sie für jeden Eigenschaftsnamenparameter den Feldnamen aus Ihrem Schema in Camel-Groß- und Kleinschreibung. Zum Beispiel wäre GENDER `gender` und MEMBERSHIP\$1TYPE wäre. `membershipType` Übergeben Sie für jeden Eigenschaftswertparameter die Daten für den Benutzer.
Um bei kategorialen Zeichenkettendaten mehrere Kategorien für eine einzelne Eigenschaft einzubeziehen, trennen Sie jede Kategorie durch einen senkrechten Strich (`|`). Zum Beispiel `"Premium class|Legacy Member"`.
------
#### [ SDK for Python (Boto3) ]
```
import boto3
personalize_events = boto3.client(service_name='personalize-events')
personalize_events.put_users(
datasetArn = 'dataset arn',
users = [{
'userId': 'user ID',
'properties': "{\"propertyName\": \"user data\"}"
},
{
'userId': 'user ID',
'properties': "{\"propertyName\": \"user data\"}"
}]
)
```
------
#### [ SDK for Java 2.x ]
```
public static int putUsers(PersonalizeEventsClient personalizeEventsClient,
String datasetArn,
String user1Id,
String user1PropertyName,
String user1PropertyValue,
String user2Id,
String user2PropertyName,
String user2PropertyValue) {
int responseCode = 0;
ArrayList users = new ArrayList<>();
try {
User user1 = User.builder()
.userId(user1Id)
.properties(String.format("{\"%1$s\": \"%2$s\"}", user1PropertyName, user1PropertyValue))
.build();
users.add(user1);
User user2 = User.builder()
.userId(user2Id)
.properties(String.format("{\"%1$s\": \"%2$s\"}", user2PropertyName, user2PropertyValue))
.build();
users.add(user2);
PutUsersRequest putUsersRequest = PutUsersRequest.builder()
.datasetArn(datasetArn)
.build();
responseCode = personalizeEventsClient.putUsers(putUsersRequest).sdkHttpResponse().statusCode();
System.out.println("Response code: " + responseCode);
return responseCode;
} catch (PersonalizeEventsException e) {
System.out.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
}
return responseCode;
}
```
------
#### [ SDK for JavaScript v3 ]
```
import {
PutUsersCommand,
PersonalizeEventsClient,
} from "@aws-sdk/client-personalize-events";
const personalizeEventsClient = new PersonalizeEventsClient({
region: "REGION",
});
// set the put users parameters
var putUsersParam = {
datasetArn:
"DATASET ARN",
users: [
{
userId: "userId",
properties: '{"column1Name": "value", "column2Name": "value"}',
},
{
userId: "userId",
properties: '{"column1Name": "value", "column2Name": "value"}',
},
],
};
export const run = async () => {
try {
const response = await personalizeEventsClient.send(
new PutUsersCommand(putUsersParam)
);
console.log("Success!", response);
return response; // For unit tests.
} catch (err) {
console.log("Error", err);
}
};
run();
```
------
# Artikel einzeln importieren
Nachdem Sie [Erstellen eines Schemas und eines Datensatzes](data-prep-creating-datasets.md) die Erstellung eines Artikeldatensatzes abgeschlossen haben, können Sie einen oder mehrere neue Artikel einzeln in den Datensatz importieren. Durch den individuellen Import von Artikeln können Sie Ihren Artikeldatensatz mit kleinen Batch-Importen auf dem neuesten Stand halten, wenn Ihr Katalog wächst. Sie können bis zu 10 Artikel gleichzeitig importieren. Wenn Sie eine große Menge neuer Artikel haben, empfehlen wir, dass Sie zuerst Daten in großen Mengen importieren und dann die Artikeldaten bei Bedarf einzeln importieren. Siehe [Import von Massendaten in Amazon Personalize mit einem Datensatz-Importjob](bulk-data-import-step.md).
Sie können die Amazon Personalize Personalize-Konsole AWS Command Line Interface (AWS CLI) oder verwenden, um Artikel AWS SDKs zu importieren. Wenn Sie einen Artikel importieren, der denselben Artikel `itemId` wie einen Artikel enthält, der bereits in Ihrem Artikeldatensatz enthalten ist, ersetzt Amazon Personalize ihn durch den neuen Artikel.
Informationen darüber, wie Amazon Personalize Filter für neue Datensätze aktualisiert und wie neue Datensätze Empfehlungen beeinflussen, finden Sie unter[Einzelne Datensätze in einen Amazon Personalize importieren](incremental-data-updates.md).
**Topics**
+ [Artikel einzeln importieren (Konsole)](#importing-items-console)
+ [Artikel einzeln importieren (AWS CLI)](#importing-items-cli)
+ [Elemente einzeln importieren ()AWS SDKs](#importing-items-cli-sdk)
## Artikel einzeln importieren (Konsole)
Sie können bis zu 10 Elemente gleichzeitig in einen Artikeldatensatz importieren. Bei diesem Verfahren wird davon ausgegangen, dass Sie bereits einen Artikeldatensatz erstellt haben. Hinweise zum Erstellen von Datensätzen finden Sie unter[Erstellen eines Schemas und eines Datensatzes](data-prep-creating-datasets.md).
**Um Elemente einzeln zu importieren (Konsole)**
1. Öffnen Sie zu [https://console.aws.amazon.com/personalize/Hause](https://console.aws.amazon.com/personalize/home) die Amazon Personalize Personalize-Konsole und melden Sie sich bei Ihrem Konto an.
1. Wählen Sie auf der Seite **Datensatzgruppen** die Datensatzgruppe mit dem Artikeldatensatz aus, in den Sie die Artikel importieren möchten.
1. Wählen Sie im Navigationsbereich die Option **Datensätze** aus.
1. Wählen Sie auf der Seite **Datensätze** den Datensatz Items aus.
1. Wählen Sie oben rechts auf der Seite mit den Datensatz-Details die Option **Datensatz ändern** und anschließend **Datensatz erstellen** aus.
1. Geben Sie auf der Seite **Artikeldatensätze erstellen** für **Datensatzeingabe** die Artikeldetails im JSON-Format ein. Die Feldnamen und Werte des Elements müssen dem Schema entsprechen, das Sie bei der Erstellung des Artikel-Datensatzes verwendet haben. Amazon Personalize stellt eine JSON-Vorlage mit Feldnamen und Datentypen aus diesem Schema bereit.
1. Wählen Sie **Datensatz (e) erstellen**. **Als Antwort** wird das Ergebnis des Imports aufgeführt und eine Erfolgs- oder Fehlschlagsmeldung angezeigt.
## Artikel einzeln importieren (AWS CLI)
Fügen Sie mithilfe der [PutItems](API_UBS_PutItems.md) Operation ein oder mehrere Artikel zu Ihrem Artikel-Datensatz hinzu. Sie können bis zu 10 Elemente mit einem einzigen `PutItems` Aufruf importieren. In diesem Abschnitt wird davon ausgegangen, dass Sie bereits einen Artikeldatensatz erstellt haben. Hinweise zum Erstellen von Datensätzen finden Sie unter[Erstellen eines Schemas und eines Datensatzes](data-prep-creating-datasets.md).
Verwenden Sie den folgenden `put-items` Befehl, um ein oder mehrere Elemente mit dem AWS CLI hinzuzufügen. `dataset arn`Ersetzen Sie es durch den Amazon-Ressourcennamen (ARN) Ihres Datensatzes und `item Id` durch die ID des Artikels. Wenn ein Artikel mit demselben bereits in Ihrem Artikeldatensatz enthalten `itemId` ist, ersetzt Amazon Personalize ihn durch den neuen.
Denn `properties` ersetzen Sie für jedes Feld in Ihrem Artikeldatensatz das `propertyName` durch den Feldnamen aus Ihrem Schema in Camelcase. GENRES wäre beispielsweise `genres` und CREATION\$1TIMESTAMP wäre CreationTimeStamp. Ersetzen Sie `item data` es durch die Daten für das Element. `CREATION_TIMESTAMP`Die Daten müssen im [Unix-Epochenzeitformat](interactions-datasets.md#timestamp-data) und in Sekunden angegeben sein. Um bei kategorialen Zeichenkettendaten mehrere Kategorien für eine einzelne Eigenschaft einzubeziehen, trennen Sie jede Kategorie durch einen senkrechten Strich ()`|`. Zum Beispiel `\"Horror|Action\"`.
```
aws personalize-events put-items \
--dataset-arn dataset arn \
--items '[{
"itemId": "item Id",
"properties": "{\"propertyName\": "\item data\"}"
},
{
"itemId": "item Id",
"properties": "{\"propertyName\": "\item data\"}"
}]'
```
## Elemente einzeln importieren ()AWS SDKs
Fügen Sie mithilfe der [PutItems](API_UBS_PutItems.md) Operation ein oder mehrere Artikel zu Ihrem Artikel-Datensatz hinzu. Sie können bis zu 10 Elemente mit einem einzigen `PutItems` Aufruf importieren. Wenn ein Artikel mit demselben bereits in Ihrem Artikeldatensatz enthalten `itemId` ist, ersetzt Amazon Personalize ihn durch den neuen. In diesem Abschnitt wird davon ausgegangen, dass Sie bereits einen Artikeldatensatz erstellt haben. Hinweise zum Erstellen von Datensätzen finden Sie unter[Erstellen eines Schemas und eines Datensatzes](data-prep-creating-datasets.md).
Der folgende Code zeigt, wie Sie Ihrem Artikel-Datensatz ein oder mehrere Elemente hinzufügen. Übergeben Sie für jeden Eigenschaftsnamenparameter den Feldnamen aus Ihrem Schema in Camel-Case. Zum Beispiel wäre GENRES `genres` und CREATION\$1TIMESTAMP wäre. `creationTimestamp` Übergeben Sie für jeden Eigenschaftswertparameter die Daten für das Element. `CREATION_TIMESTAMP`Die Daten müssen im [Unix-Epochenzeitformat](interactions-datasets.md#timestamp-data) und in Sekunden angegeben sein.
Um bei kategorialen Zeichenkettendaten mehrere Kategorien für eine einzelne Eigenschaft einzubeziehen, trennen Sie jede Kategorie durch einen senkrechten Strich ()`|`. Zum Beispiel `"Horror|Action"`.
------
#### [ SDK for Python (Boto3) ]
```
import boto3
personalize_events = boto3.client(service_name='personalize-events')
personalize_events.put_items(
datasetArn = 'dataset arn',
items = [{
'itemId': 'item ID',
'properties': "{\"propertyName\": \"item data\"}"
},
{
'itemId': 'item ID',
'properties': "{\"propertyName\": \"item data\"}"
}]
)
```
------
#### [ SDK for Java 2.x ]
```
public static int putItems(PersonalizeEventsClient personalizeEventsClient,
String datasetArn,
String item1Id,
String item1PropertyName,
String item1PropertyValue,
String item2Id,
String item2PropertyName,
String item2PropertyValue) {
int responseCode = 0;
ArrayList- items = new ArrayList<>();
try {
Item item1 = Item.builder()
.itemId(item1Id)
.properties(String.format("{\"%1$s\": \"%2$s\"}",
item1PropertyName, item1PropertyValue))
.build();
items.add(item1);
Item item2 = Item.builder()
.itemId(item2Id)
.properties(String.format("{\"%1$s\": \"%2$s\"}",
item2PropertyName, item2PropertyValue))
.build();
items.add(item2);
PutItemsRequest putItemsRequest = PutItemsRequest.builder()
.datasetArn(datasetArn)
.items(items)
.build();
responseCode = personalizeEventsClient.putItems(putItemsRequest).sdkHttpResponse().statusCode();
System.out.println("Response code: " + responseCode);
return responseCode;
} catch (PersonalizeEventsException e) {
System.out.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
}
return responseCode;
}
```
------
#### [ SDK for JavaScript v3 ]
```
import {
PutItemsCommand,
PersonalizeEventsClient,
} from "@aws-sdk/client-personalize-events";
const personalizeEventsClient = new PersonalizeEventsClient({
region: "REGION",
});
// set the put items parameters
var putItemsParam = {
datasetArn:
"DATASET ARN",
items: [
{
itemId: "itemId",
properties: '{"column1Name": "value", "column2Name": "value"}',
},
{
itemId: "itemId",
properties: '{"column1Name": "value", "column2Name": "value"}',
},
],
};
export const run = async () => {
try {
const response = await personalizeEventsClient.send(
new PutItemsCommand(putItemsParam)
);
console.log("Success!", response);
return response; // For unit tests.
} catch (err) {
console.log("Error", err);
}
};
run();
```
------
# Aktionen einzeln importieren
Nachdem Sie [Erstellen eines Schemas und eines Datensatzes](data-prep-creating-datasets.md) die Erstellung eines [Aktionsdatensatzes](actions-datasets.md) abgeschlossen haben, können Sie eine oder mehrere neue Aktionen einzeln in den Datensatz importieren. Wenn Sie Aktionen einzeln importieren, halten Sie Ihren Aktionsdatensatz mit kleinen Batch-Importen auf dem neuesten Stand, wenn Ihr Katalog wächst. Sie können bis zu 10 Aktionen gleichzeitig importieren. Wenn Sie über eine große Anzahl neuer Aktionen verfügen, empfehlen wir, dass Sie zuerst Daten in großen Mengen importieren und dann die Aktionsdaten bei Bedarf einzeln importieren. Siehe [Import von Massendaten in Amazon Personalize mit einem Datensatz-Importjob](bulk-data-import-step.md).
Sie können die Amazon Personalize-Konsole, das AWS Command Line Interface (AWS CLI) oder verwenden, um Aktionen AWS SDKs zu importieren. Wenn Sie eine Aktion importieren, die mit einer Aktion `actionId` identisch ist, die sich bereits in Ihrem Aktionen-Datensatz befindet, ersetzt Amazon Personalize sie durch die neue Aktion.
Informationen darüber, wie sich neue Datensätze auf Empfehlungen auswirken, finden Sie unter[Aktualisierung von Daten in Datensätzen nach dem Training](updating-datasets.md).
**Topics**
+ [Aktionen einzeln importieren (Konsole)](#importing-actions-console)
+ [Aktionen einzeln importieren (AWS CLI)](#importing-actions-cli)
+ [Aktionen einzeln importieren (AWS SDKs)](#importing-actions-cli-sdk)
## Aktionen einzeln importieren (Konsole)
Sie können bis zu 10 Aktionen gleichzeitig in einen Aktionen-Datensatz importieren. In diesem Abschnitt wird davon ausgegangen, dass Sie bereits einen Actions-Datensatz erstellt haben. Hinweise zum Erstellen von Datensätzen finden Sie unter[Erstellen eines Schemas und eines Datensatzes](data-prep-creating-datasets.md).
**Um Aktionen einzeln zu importieren (Konsole)**
1. Öffnen Sie zu [https://console.aws.amazon.com/personalize/Hause](https://console.aws.amazon.com/personalize/home) die Amazon Personalize Personalize-Konsole und melden Sie sich bei Ihrem Konto an.
1. Wählen Sie auf der Seite **Datensatz-Gruppen** die Datensatz-Gruppe mit dem Action-Datensatz aus, zu dem Sie etwas hinzufügen möchten.
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Datasets** aus.
1. Wählen Sie auf der Seite „**Datensätze**“ den Datensatz „Aktionen“ aus.
1. Wählen Sie oben rechts auf der Seite mit den Datensatz-Details die Option **Datensatz ändern** und anschließend **Datensatz erstellen** aus.
1. Geben **Sie auf der Seite Aktionsdatensatz (e) erstellen** für **Datensatzeingabe** die Aktionsdetails im JSON-Format ein. Die Feldnamen und Werte der Aktion müssen dem Schema entsprechen, das Sie bei der Erstellung des Actions-Datasets verwendet haben. Amazon Personalize stellt eine JSON-Vorlage mit Feldnamen und Datentypen aus diesem Schema bereit.
1. Wählen Sie **Datensatz (e) erstellen**. **Als Antwort** wird das Ergebnis des Imports aufgeführt und eine Erfolgs- oder Fehlschlagsmeldung angezeigt.
## Aktionen einzeln importieren (AWS CLI)
Fügen Sie mithilfe der `PutActions` API-Operation eine oder mehrere Aktionen zu Ihrem Aktionsdatensatz hinzu. Sie können bis zu 10 Aktionen gleichzeitig importieren. In diesem Abschnitt wird davon ausgegangen, dass Sie bereits einen Actions-Datensatz erstellt haben. Hinweise zum Erstellen von Datensätzen finden Sie unter[Erstellen eines Schemas und eines Datensatzes](data-prep-creating-datasets.md).
Verwenden Sie den folgenden `put-actions` Befehl, um eine oder mehrere Aktionen mit dem AWS CLI hinzuzufügen. `dataset arn`Ersetzen Sie es durch den Amazon-Ressourcennamen (ARN) Ihres Datensatzes und `actionId` durch die ID der Aktion. Wenn sich eine Aktion mit derselben bereits in Ihrem Aktionen-Datensatz `actionId` befindet, ersetzt Amazon Personalize sie durch die neue.
Denn `properties` ersetzen Sie für jedes Feld in Ihrem Actions-Datensatz das `propertyName` durch den Feldnamen aus Ihrem Schema in Camelcase. Zum Beispiel wäre ACTION\$1EXPIRATION\$1TIMESTAMP und CREATION\$1TIMESTAMP wäre CreationTimeStamp. `actionExpirationTimestamp` `property data`Ersetzen Sie es durch die Daten für die Eigenschaft.
```
aws personalize-events put-actions \
--dataset-arn dataset arn \
--actions '[{
"actionId": "actionId",
"properties": "{\"propertyName\": "\property data\"}"
},
{
"actionId": "actionId",
"properties": "{\"propertyName\": "\property data\"}"
}]'
```
## Aktionen einzeln importieren (AWS SDKs)
Fügen Sie mithilfe der PutActions Operation eine oder mehrere Aktionen zu Ihrem Aktionsdatensatz hinzu. Sie können bis zu 10 Aktionen mit einem einzigen `PutActions` Aufruf importieren. Wenn sich eine Aktion mit derselben bereits in Ihrem Aktionen-Datensatz `actionId` befindet, ersetzt Amazon Personalize sie durch die neue. In diesem Abschnitt wird davon ausgegangen, dass Sie bereits einen Actions-Datensatz erstellt haben. Hinweise zum Erstellen von Datensätzen finden Sie unter[Erstellen eines Schemas und eines Datensatzes](data-prep-creating-datasets.md).
Der folgende Code zeigt, wie Sie Ihrem Aktionen-Datensatz eine oder mehrere Aktionen hinzufügen können. Geben Sie für jede Aktion den an`actionId`. Wenn sich eine Aktion mit derselben bereits in Ihrem Aktionen-Datensatz `actionId` befindet, ersetzt Amazon Personalize sie durch die neue. Denn `properties` ersetzen Sie für jedes weitere Feld in Ihrem Actions-Datensatz das `propertyName` durch den Feldnamen aus Ihrem Schema in Camelcase. Zum Beispiel wäre ACTION\$1EXPIRATION\$1TIMESTAMP und CREATION\$1TIMESTAMP wäre CreationTimeStamp. `actionExpirationTimestamp` `property data`Ersetzen Sie es durch die Daten für die Eigenschaft.
```
import boto3
personalize_events = boto3.client(service_name='personalize-events')
personalize_events.put_actions(
datasetArn = 'dataset arn',
actions = [{
'actionId': 'actionId',
'properties': "{\"propertyName\": \"property value\"}"
},
{
'actionId': 'actionId',
'properties': "{\"propertyName\": \"property value\"}"
}]
)
```