Ejemplos de Amazon Personalize Runtime usando SDK para Java 2.x - AWS SDK for Java 2.x
Acciones

Ejemplos de Amazon Personalize Runtime usando SDK para Java 2.x

En los siguientes ejemplos de código, se muestra cómo realizar acciones e implementar escenarios comunes usando AWS SDK for Java 2.x con Amazon Personalize Runtime.

Las acciones son extractos de código de programas más grandes y deben ejecutarse en contexto. Mientras las acciones muestran cómo llamar a las distintas funciones de servicio, es posible ver las acciones en contexto en los escenarios relacionados.

En cada ejemplo se incluye un enlace al código de origen completo, con instrucciones de configuración y ejecución del código en el contexto.

Acciones

En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar GetPersonalizedRanking.

SDK para Java 2.x
nota

Hay más en GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS. 

    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;
    }

  • Para obtener información sobre la API, consulte GetPersonalizedRanking en la Referencia de la API de AWS SDK for Java 2.x.

En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar GetRecommendations.

SDK para Java 2.x
nota

Hay más en GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS.

Obtener una lista de artículos recomendados.

    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);
        }
    }

Obtenga una lista de recomendaciones de un recomendador creado en un grupo de conjuntos de datos de dominio.

    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);
        }
    }

Use un filtro cuando solicite recomendaciones.

    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);
        }
    }

  • Para obtener información sobre la API, consulte GetRecommendations en la Referencia de la API de AWS SDK for Java 2.x.