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# Como preparar os dados de entrada para segmentos de usuários
Os trabalhos de segmento em lote utilizam uma versão da solução para criar segmentos de usuários com base nos dados que você fornece em um arquivo JSON de entrada. Antes de obter segmentos de usuários, prepare e faça upload do arquivo JSON em um bucket do Amazon S3. Recomendamos que você crie uma pasta de saída no seu bucket do Amazon S3 ou use um bucket de saída separado do Amazon S3. Em seguida, pode executar vários trabalhos de inferência em lote usando o mesmo local de dados de entrada.
Ao utilizar um filtro com parâmetros de espaço reservado, como `$GENRE`, você deve fornecer os valores dos parâmetros em um objeto `filterValues` no seu JSON de entrada. Para obter mais informações, consulte [Como fornecer valores de filtro no seu JSON de entrada](filter-batch.md#providing-filter-values).
**Preparar e importar dados**
1. Formate os dados de entrada em lote de acordo com a fórmula usada pela sua solução. Separe o elemento de dados de entrada com uma nova linha. Seus dados de entrada são uma lista de itemIds (Item-Affinity) ou atributos do item (Item-Attribute-Affinity).
+ Para atributos de itens, os dados de entrada podem incluir expressões lógicas com o operador `AND` para obter usuários para vários itens ou atributos por consulta. Para obter mais informações, consulte [Especificar atributos do item para a fórmula Item-Attribute-Affinity](#specifying-item-attributes).
+ Para atributos do item, use o caractere `\` para evitar caracteres especiais e aspas simples ou duplas nos dados de entrada.
+ Veja exemplos de dados de entrada para as duas fórmulas em [Exemplos de JSON de entrada e saída de trabalho de segmento em lote](#batch-segment-job-json-examples).
1. Faça upload do JSON de entrada em uma pasta de entrada no bucket do Amazon S3. Para obter mais informações, consulte [Fazer upload de arquivos e pastas usando arrastar e soltar](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/upload-objects.html) no *Guia do usuário do Amazon Simple Storage Service*.
1. Crie um local separado para seus dados de saída, seja uma pasta ou um bucket diferente do Amazon S3. Ao criar um local separado para o JSON de saída, você pode executar vários trabalhos de segmento em lote com o mesmo local de dados de entrada.
Depois de preparar seus dados de entrada e carregá-los em um bucket do Amazon S3, você poderá gerar segmentos de usuários com um trabalho de segmento em lote. Para obter mais informações, consulte [Obter segmentos do usuário com um trabalho de segmento em lote](creating-batch-seg-job.md).
**Topics**
+ [Especificar atributos do item para a fórmula Item-Attribute-Affinity](#specifying-item-attributes)
+ [Exemplos de JSON de entrada e saída de trabalho de segmento em lote](#batch-segment-job-json-examples)
## Especificar atributos do item para a fórmula Item-Attribute-Affinity
Se você usar a fórmula Item-Attribute-Affinity, seus dados de entrada serão uma lista de atributos do item. Você pode combinar diferentes colunas de metadados. Por exemplo, uma linha pode ser uma coluna numérica e a próxima pode ser uma coluna categórica. Não é permitido usar metadados de itens textuais não estruturados como um atributo de item.
Seus metadados de item de entrada podem incluir expressões lógicas com o operador `AND` para obter um segmento de usuários para vários atributos. Por exemplo, uma linha dos seus dados de entrada pode ser `{"itemAttributes": "ITEMS.genres = \"Comedy\" AND ITEMS.genres = \"Action\""}` ou `{"itemAttributes": "ITEMS.genres = "\Comedy\" AND ITEMS.audience = "\teen\""}`.
Ao combinar dois atributos com o operador `AND`, você cria um segmento de usuários com maior probabilidade de interagir com itens que têm ambos os atributos com base no histórico de interações dos usuários. Diferentemente das expressões de filtro (que usam o operador `IN` para igualdade de string), as expressões de entrada de segmentos em lote aceitam somente o símbolo `=` de igualdade para correspondência de strings.
## Exemplos de JSON de entrada e saída de trabalho de segmento em lote
Para um trabalho de segmento em lote, seus dados de entrada são uma lista de itemIds (fórmula Item-Affinity) ou atributos de item (Item-Attribute-Affinity). Cada linha de dados de entrada é uma consulta de inferência separada. Cada segmento de usuário é classificado em ordem decrescente com base na probabilidade de cada usuário interagir com os itens do seu inventário.
Ao utilizar um filtro com parâmetros de espaço reservado, como `$GENRE`, você deve fornecer os valores dos parâmetros em um objeto `filterValues` no seu JSON de entrada. Para obter mais informações, consulte [Como fornecer valores de filtro no seu JSON de entrada](filter-batch.md#providing-filter-values).
As seções a seguir listam exemplos de saída e entrada JSON formatados corretamente para trabalhos de segmento em lote por fórmula.
**Item-Affinity**
------
#### [ Input ]
Seus dados de entrada podem ter um máximo de 500 itens. Separe cada `itemId` com uma nova linha da seguinte maneira.
```
{"itemId": "105"}
{"itemId": "106"}
{"itemId": "441"}
...
```
------
#### [ Output ]
```
{"input": {"itemId": "105"}, "output": {"recommendedUsers": ["106", "107", "49"]}}
{"input": {"itemId": "106"}, "output": {"recommendedUsers": ["105", "107", "49"]}}
{"input": {"itemId": "441"}, "output": {"recommendedUsers": ["2", "442", "435"]}}
...
```
------
**Item-Attribute-Affinity**
------
#### [ Input ]
Seus dados de entrada podem ter no máximo 10 consultas, em que cada consulta é um ou mais atributos do item não contextual. Separe cada atributo ou expressão de atributo com uma nova linha da seguinte maneira.
```
{"itemAttributes": "ITEMS.genres = \"Comedy\" AND ITEMS.genres = \"Action\""}
{"itemAttributes": "ITEMS.genres = \"Comedy\""}
{"itemAttributes": "ITEMS.genres = \"Horror\" AND ITEMS.genres = \"Action\""}
...
```
------
#### [ Output ]
```
{"itemAttributes": "ITEMS.genres = \"Comedy\" AND ITEMS.genres = \"Action\"", "output": {"recommendedUsers": ["25", "78", "108"]}}
{"itemAttributes": "ITEMS.genres = \"Adventure\"", "output": {"recommendedUsers": ["87", "31", "129"]}}
{"itemAttributes": "ITEMS.genres = \"Horror\" AND ITEMS.genres = \"Action\"", "output": {"recommendedUsers": ["8", "442", "435"]}}
...
```
------