Commencer à utiliser un groupe de jeux de données de domaine (SDK for Java 2.x)

Ajoutez les dépendances suivantes à votre fichier pom.xml. Les numéros de version les plus récents peuvent être différents de ceux de l'exemple de code.

<dependency>
	<groupId>software.amazon.awssdk</groupId>
	<artifactId>personalize</artifactId>
	<version>2.16.83</version>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>software.amazon.awssdk</groupId>
	<artifactId>personalizeruntime</artifactId>
	<version>2.16.83</version>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>software.amazon.awssdk</groupId>
	<artifactId>personalizeevents</artifactId>
	<version>2.16.83</version>
</dependency>

Ajoutez les instructions d'importation suivantes à votre projet.

// import client packages
import software.amazon.awssdk.services.personalize.PersonalizeClient;
import software.amazon.awssdk.services.personalizeruntime.PersonalizeRuntimeClient;
// Amazon Personalize exception package
import software.amazon.awssdk.services.personalize.model.PersonalizeException;
// schema packages
import software.amazon.awssdk.services.personalize.model.CreateSchemaRequest;
// dataset group packages
import software.amazon.awssdk.services.personalize.model.CreateDatasetGroupRequest;
import software.amazon.awssdk.services.personalize.model.DescribeDatasetGroupRequest;
// dataset packages
import software.amazon.awssdk.services.personalize.model.CreateDatasetRequest;
// dataset import job packages
import software.amazon.awssdk.services.personalize.model.CreateDatasetImportJobRequest;
import software.amazon.awssdk.services.personalize.model.DataSource;
import software.amazon.awssdk.services.personalize.model.DatasetImportJob;
import software.amazon.awssdk.services.personalize.model.DescribeDatasetImportJobRequest;
// recommender packages
import software.amazon.awssdk.services.personalize.model.CreateRecommenderRequest;
import software.amazon.awssdk.services.personalize.model.CreateRecommenderResponse;
import software.amazon.awssdk.services.personalize.model.DescribeRecommenderRequest;
// get recommendations packages
import software.amazon.awssdk.services.personalizeruntime.model.GetRecommendationsRequest;
import software.amazon.awssdk.services.personalizeruntime.model.GetRecommendationsResponse;
import software.amazon.awssdk.services.personalizeruntime.model.PredictedItem;
// Java time utility package
import java.time.Instant; 

Enregistrez le schéma Avro suivant sous forme de fichier JSON dans votre répertoire de travail. Ce schéma correspond aux colonnes du fichier CSV que vous avez créé lorsque vous avez terminé leCréation des données d'entraînement (groupe de jeux de données de domaine).

{
  "type": "record",
  "name": "Interactions",
  "namespace": "com.amazonaws.personalize.schema",
  "fields": [
      {
          "name": "USER_ID",
          "type": "string"
      },
      {
          "name": "ITEM_ID",
          "type": "string"
      },
      {
          "name": "EVENT_TYPE",
          "type": "string"
      },
      {
          "name": "TIMESTAMP",
          "type": "long"
      }
  ],
  "version": "1.0"
}

Utilisez la createDomainSchema méthode suivante pour créer un schéma de domaine dans Amazon Personalize. Transmettez les paramètres suivants : un client du service Amazon Personalize, le nom de votre schéma, VIDEO_ON_DEMAND du domaine et le chemin du fichier JSON du schéma que vous avez créé à l'étape précédente. La méthode renvoie l'Amazon Resource Name (ARN) de votre nouveau schéma. Conservez-le en vue d'une utilisation ultérieure.

    public static String createDomainSchema(PersonalizeClient personalizeClient, String schemaName, String domain,
            String filePath) {

        String schema = null;
        try {
            schema = new String(Files.readAllBytes(Paths.get(filePath)));
        } catch (IOException e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        }

        try {
            CreateSchemaRequest createSchemaRequest = CreateSchemaRequest.builder()
                    .name(schemaName)
                    .domain(domain)
                    .schema(schema)
                    .build();

            String schemaArn = personalizeClient.createSchema(createSchemaRequest).schemaArn();

            System.out.println("Schema arn: " + schemaArn);

            return schemaArn;

        } catch (PersonalizeException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
        return "";
    }

Créez un groupe d'ensemble de données. Utilisez la createDomainDatasetGroup méthode suivante pour créer un groupe de jeux de données de domaine. Transmettez les paramètres suivants : un client du service Amazon Personalize, un nom pour le groupe de jeux de données et un pass VIDEO_ON_DEMAND pour le domaine. La méthode renvoie l'ARN de votre nouveau groupe de données. Conservez-le en vue d'une utilisation ultérieure.

    public static String createDomainDatasetGroup(PersonalizeClient personalizeClient,
            String datasetGroupName,
            String domain) {

        try {
            CreateDatasetGroupRequest createDatasetGroupRequest = CreateDatasetGroupRequest.builder()
                    .name(datasetGroupName)
                    .domain(domain)
                    .build();
            return personalizeClient.createDatasetGroup(createDatasetGroupRequest).datasetGroupArn();
        } catch (PersonalizeException e) {
            System.out.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
        }
        return "";
    }

Créez un jeu de données sur les interactions entre les articles. Utilisez la createDataset méthode suivante pour créer un jeu de données d'interactions entre articles. Transmettez les paramètres suivants : un client du service Amazon Personalize, le nom de votre ensemble de données, l'ARN de votre schéma, l'ARN de votre groupe de jeux de données et le type Interactions de jeu de données. La méthode renvoie l'ARN de votre nouvel ensemble de données. Conservez-le en vue d'une utilisation ultérieure.

    public static String createDataset(PersonalizeClient personalizeClient,
            String datasetName,
            String datasetGroupArn,
            String datasetType,
            String schemaArn) {
        try {
            CreateDatasetRequest request = CreateDatasetRequest.builder()
                    .name(datasetName)
                    .datasetGroupArn(datasetGroupArn)
                    .datasetType(datasetType)
                    .schemaArn(schemaArn)
                    .build();

            String datasetArn = personalizeClient.createDataset(request)
                    .datasetArn();
            System.out.println("Dataset " + datasetName + " created.");
            return datasetArn;

        } catch (PersonalizeException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
        return "";
    }

Importez vos données à l'aide d'une tâche d'importation de jeux de données. Utilisez la createPersonalizeDatasetImportJob méthode suivante pour créer une tâche d'importation de jeux de données.

Transmettez les paramètres suivants : un client du service Amazon Personalize, le nom de la tâche et l'ARN de votre ensemble de données Interactions. Transmettez le chemin du compartiment Amazon S3 (s3://bucket name/folder name/ratings.csv) dans lequel vous avez stocké les données d'entraînement, ainsi que l'ARN de votre rôle de service. Vous avez créé ce rôle dans le cadre duConditions préalables pour démarrer. La méthode renvoie l'ARN de votre tâche d'importation de jeu de données. Stockez-le éventuellement pour une utilisation ultérieure.

    public static String createPersonalizeDatasetImportJob(PersonalizeClient personalizeClient,
            String jobName,
            String datasetArn,
            String s3BucketPath,
            String roleArn) {

        long waitInMilliseconds = 60 * 1000;
        String status;
        String datasetImportJobArn;

        try {
            DataSource importDataSource = DataSource.builder()
                    .dataLocation(s3BucketPath)
                    .build();

            CreateDatasetImportJobRequest createDatasetImportJobRequest = CreateDatasetImportJobRequest.builder()
                    .datasetArn(datasetArn)
                    .dataSource(importDataSource)
                    .jobName(jobName)
                    .roleArn(roleArn)
                    .build();

            datasetImportJobArn = personalizeClient.createDatasetImportJob(createDatasetImportJobRequest)
                    .datasetImportJobArn();
            DescribeDatasetImportJobRequest describeDatasetImportJobRequest = DescribeDatasetImportJobRequest.builder()
                    .datasetImportJobArn(datasetImportJobArn)
                    .build();

            long maxTime = Instant.now().getEpochSecond() + 3 * 60 * 60;

            while (Instant.now().getEpochSecond() < maxTime) {

                DatasetImportJob datasetImportJob = personalizeClient
                        .describeDatasetImportJob(describeDatasetImportJobRequest)
                        .datasetImportJob();

                status = datasetImportJob.status();
                System.out.println("Dataset import job status: " + status);

                if (status.equals("ACTIVE") || status.equals("CREATE FAILED")) {
                    break;
                }
                try {
                    Thread.sleep(waitInMilliseconds);
                } catch (InterruptedException e) {
                    System.out.println(e.getMessage());
                }
            }
            return datasetImportJobArn;

        } catch (PersonalizeException e) {
            System.out.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
        }
        return "";
    }