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# Schemaanforderungen für den Datensatz „Aktionsinteraktionen“ (benutzerdefiniert)
<a name="action-interactions-dataset-requirements"></a>

Ein *Datensatz mit Aktionsinteraktionen* speichert historische Daten und Echtzeitdaten von Interaktionen zwischen Benutzern und Aktionen in Ihrem *Aktionsdatensatz*. Informationen zu den Datentypen, die Amazon Personalize verwenden kann, finden Sie unter[Daten zur Interaktion mit Aktionen](action-interactions-datasets.md).

 Die Daten, die Sie für jede Interaktion angeben, müssen Ihrem Schema entsprechen. Abhängig von Ihrem Schema können Interaktionsmetadaten empty/null Werte enthalten. Ihr Schema muss mindestens Folgendes enthalten: 
+ USER\$1ID
+ ACTION\$1ID
+ TIMESTAMP (ZEITSTEMPEL)
+ EVENT\$1TYPE

Abhängig von Ihrem Anwendungsfall und Ihren Daten können Sie zusätzliche Felder hinzufügen. Sie können die Feldnamen und Datentypen auswählen, sofern die Felder nicht als erforderlich oder reserviert aufgeführt sind und die Datentypen unter aufgeführt sind[Schema-Datentypen](how-it-works-dataset-schema.md#personalize-datatypes).

Weitere Informationen zu Mindestanforderungen und maximalen Datenlimits für einen Datensatz mit Aktionsinteraktionen finden Sie unter[Servicekontingente](limits.md#limits-table). 

## Beispiel für ein Schema für einen Datensatz mit Aktionsinteraktionen (benutzerdefiniert)
<a name="schema-examples-action-interactions"></a>

Das folgende Beispiel zeigt ein Schema für einen Datensatz mit Aktionsinteraktionen, der nur die erforderlichen Felder enthält. Hinweise zu allgemeinen Anforderungen an die Formatierung von Schemas finden Sie unter[Anforderungen an die Schemaformatierung](how-it-works-dataset-schema.md#general-schema-requirements). 

```
{

  "type": "record",
  "name": "ActionInteractions",
  "namespace": "com.amazonaws.personalize.schema",
  "fields": [
      {
          "name": "USER_ID",
          "type": "string"
      },
      {
          "name": "ACTION_ID",
          "type": "string"
      },
      {
          "name": "EVENT_TYPE",
          "type": "string"
      },
      {
          "name": "TIMESTAMP",
          "type": "long"
      }
  ],
  "version": "1.0"
}
```

Für dieses Schema könnten die ersten Zeilen mit historischen Daten in einer CSV-Datei wie folgt aussehen.

```
USER_ID,ACTION_ID,EVENT_TYPE,TIMESTAMP
35,73,Viewed,1586731606
54,35,Not taken,1586731609
9,33,Viewed,1586735158
23,10,Taken,1586735697
27,11,Taken,1586735763
...
...
```