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# Amazon Personalize データセットへの個々のレコードのインポート
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 [スキーマとデータセットの作成](data-prep-creating-datasets.md) を完了したら、アイテムインタラクション、ユーザー、アイテム、アクション、またはアクションインタラクションを含む個々のレコードを、既存のデータセットにインポートできます。データを個別にインポートすると、カタログの拡大に合わせ Amazon Personalize のデータセットにレコードの小さなバッチを追加できます。1 回のインポート操作で最大 10 個のレコードをインポートできます。

データセットに既に存在するレコードと同じ ID のアイテム、ユーザー、またはアクションをインポートすると、Amazon Personalize はそれを新しいレコードに置き換えます。まったく同じタイムスタンプとプロパティを持つ 2 つのアイテムインタラクションまたはアクションインタラクションイベントを記録する場合、Amazon Personalize はどちらかのイベントのみを保持します。

Apache Kafka を使用している場合は、*Amazon Personalize 用 Kafka コネクタ*を使用して、Amazon Personalize にデータをリアルタイムでストリーミングできます。詳細については、*personalize-kafka-connector* の Github リポジトリにある「[Amazon Personalize 用 Kafka コネクタ](https://github.com/aws/personalize-kafka-connector/blob/main/README.md)」を参照してください。

 履歴レコード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。

**レコードを個別にインポートする場合のフィルター更新**

Amazon Personalize は、データセットグループで作成したすべてのフィルターを、最後の個別のインポートから 20 分以内に、新しいインタラクション、アイテム、およびユーザーデータで更新します。この更新により、キャンペーンでユーザーのレコメンデーションをフィルタリングするときに最新のデータを使用できるようになります。

レコメンダーをすでに作成しているか、キャンペーンでカスタムソリューションバージョンをデプロイしている場合、新しい個々の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は、使用するドメインのユースケースまたはレシピによって異なります。詳細については、「[トレーニング後のデータセット内のデータの更新](updating-datasets.md)」を参照してください。

**Topics**
+ [インタラクションの個別のインポート](importing-interactions.md)
+ [ユーザーの個別インポート](importing-users.md)
+ [アイテムの個別のインポート](importing-items.md)
+ [アクションの個別のインポート](importing-actions.md)