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# Ottenere consigli sugli articoli in batch con risorse personalizzate
Con risorse personalizzate, è possibile ottenere consigli sugli articoli con un flusso batch asincrono. Ad esempio, potresti ricevere consigli sui prodotti per tutti gli utenti di una mailing list o informazioni [item-to-itemsimili su un inventario.](native-recipe-similar-items.md)
Per ottenere consigli in batch per gli articoli, si utilizza un processo di inferenza in batch. Un processo di *inferenza in batch* è uno strumento che importa i dati di input in batch da un bucket Amazon S3, utilizza la versione della soluzione personalizzata per *generare consigli sugli articoli* e quindi esporta i consigli sugli articoli in un bucket Amazon S3. A seconda della ricetta, i dati di input sono un elenco di utenti, o elementi, o un elenco di utenti, ciascuno con una raccolta di elementi.
Se la tua soluzione utilizza la ricetta Similar Items e disponi di un set di dati Items con dati testuali e dati sul titolo degli articoli, puoi generare consigli in batch con temi per ogni gruppo di articoli. Per ulteriori informazioni, consulta [Suggerimenti per i batch con temi di Content Generator](themed-batch-recommendations.md).
Dopo aver creato una versione personalizzata della soluzione, il modo in cui i nuovi dati influiscono sui consigli sugli elementi in batch dipende dal tipo, dal metodo di importazione e dalla ricetta personalizzata utilizzata. Per informazioni su come i nuovi dati influiscono sui consigli relativi ai batch, consulta[In che modo i nuovi dati influenzano i consigli sui batch (risorse personalizzate)](how-new-data-influences-batch-recommendations.md).
**Topics**
+ [Flusso di lavoro Batch](#batch-worfklow-steps)
+ [Linee guida e requisiti](#batch-permissions-req)
+ [Punteggio del flusso di lavoro in batch](#batch-scoring)
+ [Suggerimenti per i batch con temi di Content Generator](themed-batch-recommendations.md)
+ [Preparazione dei dati di input per i consigli sui batch](batch-data-upload.md)
+ [Creazione di un processo di inferenza in batch](creating-batch-inference-job.md)
+ [Esempi di output di job di inferenza in batch](batch-inference-job-output-examples.md)
## Flusso di lavoro Batch
Il flusso di lavoro in batch è il seguente:
1. Prepara e carica i dati di input in formato JSON su un bucket Amazon S3. Il formato dei dati di input dipende dalla ricetta utilizzata. Consultare [Preparazione dei dati di input per i consigli sui batch](batch-data-upload.md).
1. Crea una posizione separata per i dati di output, una cartella o un altro bucket Amazon S3.
1. Crea un processo di inferenza in batch. Consultare [Creazione di un processo di inferenza in batch](creating-batch-inference-job.md).
1. Una volta completata l'inferenza in batch, recupera i consigli sugli articoli dalla tua posizione di output in Amazon S3.
## Linee guida e requisiti
Di seguito sono riportate le linee guida e i requisiti per ottenere consigli sui batch:
+ Il tuo ruolo di servizio Amazon Personalize IAM deve avere l'autorizzazione a leggere e aggiungere file ai tuoi bucket Amazon S3. Per informazioni sulla concessione delle autorizzazioni, consulta. [Policy sui ruoli di servizio per i flussi di lavoro in batch](granting-personalize-s3-access.md#role-policy-for-batch-workflows) Per ulteriori informazioni sulle autorizzazioni dei bucket, consulta [Esempi di policy per gli utenti](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/example-policies-s3.html) nella *Amazon Simple Storage Service Developer Guide*. Se utilizzi AWS Key Management Service (AWS KMS) per la crittografia, devi concedere ad Amazon Personalize e al tuo ruolo di servizio Amazon Personalize IAM l'autorizzazione a usare la tua chiave. Per ulteriori informazioni, consulta [Autorizzazione all'uso del codice da parte di Amazon Personalize AWS KMS](granting-personalize-key-access.md).
+ È necessario creare una soluzione e una versione personalizzate prima di creare un processo di inferenza in batch. Tuttavia, non è necessario creare una campagna Amazon Personalize. Se hai creato un gruppo di set di dati Domain, puoi comunque creare risorse personalizzate.
+ Per generare temi con consigli, è necessario utilizzare la ricetta Similar-Items. E devi disporre di un set di dati Items con dati testuali e dati sul titolo dell'articolo. Per ulteriori informazioni sui consigli a tema, consulta. [Suggerimenti per i batch con temi di Content Generator](themed-batch-recommendations.md)
+ I dati di input devono essere formattati come descritto in. [Preparazione dei dati di input per i segmenti di utenti](prepare-input-data-user-segment.md)
+ Non puoi ricevere consigli sui batch con Trending-Now o le ricette. Next-Best-Action
+ Se utilizzi un filtro con parametri segnaposto, devi includere i valori dei parametri nei dati di input di un oggetto. `filterValues` Per ulteriori informazioni, consulta [Fornire valori di filtro nel codice JSON di input](filter-batch.md#providing-filter-values).
+ Ti consigliamo di utilizzare una posizione diversa per i dati di output (una cartella o un bucket Amazon S3 diverso) rispetto ai dati di input.
+ I consigli in batch potrebbero non essere esattamente gli stessi dei consigli in tempo reale. Questo perché i lavori di inferenza in batch richiedono più tempo per essere completati e considerano i dati disponibili solo 15 minuti prima dell'inizio del processo.
## Punteggio del flusso di lavoro in batch
I consigli sui batch includono i seguenti punteggi:
+ Con le ricette User-Personalization e Personalized-Ranking, Amazon Personalize calcola i punteggi di raccomandazione dei lavori di inferenza in batch come descritto in e. [Come funziona il punteggio dei consigli (risorse personalizzate)](recommendations.md#how-recommendation-scoring-works) [Come funzionano i punteggi di classifica personalizzati](rankings.md#how-ranking-scoring-works) Puoi visualizzare i punteggi nel file JSON di output del processo di inferenza in batch.
+ Con la ricetta Similar-Items, se ricevi consigli su batch a tema, Amazon Personalize classifica ogni set di articoli correlati in base alla pertinenza del tema per ogni articolo. Ogni articolo include un punteggio da 0 a 1. Più alto è il punteggio, più l'elemento è strettamente correlato al tema. Per ulteriori informazioni sui consigli relativi ai temi, consulta[Suggerimenti per i batch con temi di Content Generator](themed-batch-recommendations.md).