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# パーソナライズされたランキングの取得 (カスタムリソース)
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パーソナライズされたランキングは、特定のユーザー向けに再ランク付けされた推奨事項のリストです。パーソナライズされたランキングを取得するには、[GetPersonalizedRanking](API_RS_GetPersonalizedRanking.md) API 操作を呼び出すか、コンソールのキャンペーンからレコメンデーションを取得します。

**注記**  
キャンペーンにデプロイするソリューションが PERSONALIZED\_RANKING タイプのレシピを使用して作成済みであることが必要です。詳細については、「[レシピの選択](working-with-predefined-recipes.md)」を参照してください。

**Topics**
+ [パーソナライズされたランキングスコアリングの仕組み](#how-ranking-scoring-works)
+ [パーソナライズされたランキングの取得 (コンソール)](get-ranking-recommendations-console.md)
+ [パーソナライズされたランキングの取得 (AWS CLI)](get-personalized-rankings-cli.md)
+ [パーソナライズされたランキングの取得 (AWS SDK)](get-personalized-rankings-sdk.md)
+ [Personalized-Ranking サンプルノートブック](#real-time-recommendations-personalized-ranking-example)

## パーソナライズされたランキングスコアリングの仕組み
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User-Personalization-v2 および User-Personalization レシピで作成されたソリューションの `GetRecommendations` オペレーションによって返されるスコアと同様に、`GetPersonalizedRanking` スコアの合計は 1 になりますが、入力アイテムのみがスコアを受け取り、レコメンデーションスコアが高くなる傾向があります。最新のトレーニング中にアイテムが存在しない場合、スコアは 0 になります。

数学的には、GetPersonalizedRanking のスコアリング関数は `GetRecommendations` と同じですが、入力アイテムのみが考慮されます。これは、スコアを分割する他の選択肢が少なくなるため、1 に近いスコアの可能性が高くなることを意味します。

![ランキングの各アイテムのスコアの計算に使用される式を示します。](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/personalize/latest/dg/images/get_personalized_ranking.png)


## Personalized-Ranking サンプルノートブック
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 Personalized-Ranking レシピの使用方法を示すサンプル Jupyter ノートブックについては、「[Personalize Ranking の例](https://github.com/aws-samples/amazon-personalize-samples/blob/master/next_steps/core_use_cases/personalized_ranking/personalize_ranking_example.ipynb)」を参照してください。