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# ユーザーの個別インポート
[スキーマとデータセットの作成](data-prep-creating-datasets.md) を完了してユーザーデータセットを作成したら、1 名以上の新しいユーザーをデータセットに個別的にインポートできます。ユーザーを個別インポートすると、カタログの拡大に合わせてユーザーデータセットを小さなバッチインポートで最新の状態に保つことができます。一度に最大 10 名のユーザーをインポートできます。新しいユーザーが大量にある場合は、最初にデータを一括でインポートしてから、必要に応じてユーザーデータを個別にインポートすることをお勧めします。「[データセットインポートジョブを使用してバルクデータを Amazon Personalize にインポートする](bulk-data-import-step.md)」を参照してください。
Amazon Personalize コンソール、 AWS Command Line Interface (AWS CLI)、または AWS SDKsを使用してユーザーをインポートできます。Users データセットに既に存在するユーザーと同じ `userId` でユーザーをインポートすると、Amazon Personalize はそのユーザーを新しいユーザーに置き換えます。一度に最大 10 名のユーザーをインポートできます。
Amazon Personalize が新しいレコードのフィルターを更新する方法、および新しいレコードがレコメンデーションにどのように影響するかについては、「[Amazon Personalize データセットへの個々のレコードのインポート](incremental-data-updates.md)」を参照してください。
**Topics**
+ [ユーザーの個別インポート (コンソール)](#importing-users-console)
+ [ユーザーを個別にインポートする (AWS CLI)](#importing-users-cli)
+ [ユーザーを個別にインポートAWS SDKs)](#importing-users-sdk)
## ユーザーの個別インポート (コンソール)
一度に最大 10 名のユーザーをインポートできます。この手順は、ユーザーデータセットが既に作成されていることを前提としています。データセットの作成については、「[スキーマとデータセットの作成](data-prep-creating-datasets.md)」を参照してください。
**ユーザーを個別にインポートするには (コンソール)**
1. [https://console.aws.amazon.com/personalize/home](https://console.aws.amazon.com/personalize/home) で Amazon Personalize コンソールを開き、アカウントにサインインします。
1. **[Dataset groups]** (データセットグループ) のページで、ユーザーのインポート先とする Users データセットを含むデータセットグループを選択します。
1. ナビゲーションペインで、**[Datasets]** (データセット) を選択します。
1. **[Datasets]** (データセット) のページで、[Users dataset] (ユーザーデータセット) を選択します。
1. データセットの詳細のページの右上にある **[Modify dataset]** (データセットを変更) を選択し、**[Create record]** (レコードを作成) を選択します。
1. **[Create user record(s)]** (ユーザーレコードを作成) のページのレコードの入力で、ユーザーの詳細を JSON 形式で入力します。ユーザーのフィールドの名前と値は、Users データセットを作成したときに使用したスキーマと一致する必要があります。Amazon Personalize は、このスキーマのフィールド名とデータ型を含む JSON テンプレートを提供します。
1. **[Create record(s)]** (レコードを作成) を選択します。**[レスポンス]** では、インポートの結果が一覧表示され、成功または失敗のメッセージが表示されます。
## ユーザーを個別にインポートする (AWS CLI)
[PutUsers](API_UBS_PutUsers.md) 操作を使用して、1 名以上のユーザーを Users データセットに追加します。1 回の `PutUsers` コールで最大 10 名のユーザーをインポートできます。このセクションでは、Users データセットが既に作成されていることを前提としています。データセットの作成については、「[スキーマとデータセットの作成](data-prep-creating-datasets.md)」を参照してください。
次の `put-users` コマンドを使用して、 AWS CLIで 1 名以上のユーザーを追加します。`dataset arn` をデータセットの Amazon リソースネーム (ARN) に、`user Id` をユーザーの ID に、それぞれ置き換えます。同じ `userId` を持つユーザーが既に Users データセットにある場合、Amazon Personalize はそれを新しいものに置き換えます。
`properties` の場合、Users データセットの各フィールドについて、`propertyName` を、スキーマのフィールド名 (キャメルケース) に置き換えます。例えば、GENDER は `gender` になり、MEMBERSHIP\_TYPE は `membershipType` になります。`user data` をユーザーのデータに置き換えます。カテゴリ文字列データについて、単一のプロパティに複数のカテゴリを含めるには、各カテゴリをパイプ (`|`) で区切ります。例: `\"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}}\"}"
}]'
```
## ユーザーを個別にインポートAWS SDKs)
[PutUsers](API_UBS_PutUsers.md) 操作を使用して、1 名以上のユーザーを Users データセットに追加します。同じ `userId` を持つユーザーが既に Users データセットにある場合、Amazon Personalize はそれを新しいものに置き換えます。1 回の `PutUsers` コールで最大 10 名のユーザーをインポートできます。このセクションでは、Users データセットが既に作成されていることを前提としています。データセットの作成については、「[スキーマとデータセットの作成](data-prep-creating-datasets.md)」を参照してください。
次のコードは、1 名以上のユーザーをユーザーデータセットに追加する方法を示しています。各プロパティ名パラメータについて、スキーマのフィールド名 (キャメルケース) を渡します。例えば、GENDER は `gender` になり、MEMBERSHIP\_TYPE は `membershipType` になります。各プロパティ値パラメータについて、ユーザーにデータを渡します。
カテゴリ文字列データについて、単一のプロパティに複数のカテゴリを含めるには、各カテゴリをパイプ (`|`) で区切ります。例: `"Premium class|Legacy Member"`。
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#### [ 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}}\"}"
}]
)
```
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#### [ 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;
}
```
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#### [ 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();
```
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