

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

# Recomendaciones de acciones en tiempo real en Amazon Personalize
<a name="get-action-recommendations"></a>

 Si utiliza una receta PERSONALIZED\_ACTIONS, puede obtener recomendaciones de acciones de su campaña en tiempo real. Puede obtener recomendaciones de acciones con la consola de Amazon Personalize, la AWS Command Line Interface (AWS CLI) o los SDK de AWS. 

**Topics**
+ [Cómo funciona la puntuación de recomendaciones de acciones](#how-action-recommendation-scoring-works)
+ [Obtención de recomendaciones de acciones (consola)](#get-action-recommendations-console)
+ [Obtención de recomendaciones de acciones (AWS CLI)](#get-action-recommendations-cli-example)
+ [Obtención de recomendaciones de acciones (SDK de AWS)](#get-action-recommendations-sdk-example)

## Cómo funciona la puntuación de recomendaciones de acciones
<a name="how-action-recommendation-scoring-works"></a>

Con la receta Next-Best-Action, Amazon Personalize genera puntuaciones para las acciones en función de la probabilidad de que el usuario interactúe con la acción. Las puntuaciones pueden estar entre 0 y 1,0. Cuanto más se acerque a 1,0 este valor, mayores serán las probabilidades de que el usuario interactúe con la acción.

 Si no ha importado datos de interacción de acciones, todas las acciones recomendadas tendrán una puntuación de 0,0. Si Amazon Personalize recomienda una acción como parte de la *exploración*, el elemento tendrá una puntuación de 0,0. Amazon Personalize usa la exploración para recomendar acciones sin datos de interacción de acciones. Para obtener más información acerca de la exploración, consulte [Exploration (Exploración)](use-case-recipe-features.md#about-exploration).

## Obtención de recomendaciones de acciones (consola)
<a name="get-action-recommendations-console"></a>

 Para obtener recomendaciones de acciones con la consola de Amazon Personalize, proporcione la información de la solicitud en la página de detalles de su campaña personalizada.

**Para obtener recomendaciones de acciones**

1. Abra la consola de Amazon Personalize en [https://console.aws.amazon.com/personalize/home](https://console.aws.amazon.com/personalize/home) e inicie sesión en su cuenta. 

1. Elija el grupo de conjuntos de datos que contiene la campaña que está usando.

1. En el panel de navegación, en **Recursos personalizados**, elija **Campañas**.

1. Elija la campaña de destino.

1. En **Resultados de la campaña de prueba**, introduzca los detalles de su solicitud de recomendación.

    Si ha registrado eventos para un usuario antes de que iniciara sesión (un usuario anónimo), puede obtener recomendaciones para ese usuario si proporciona el valor `sessionId` de esos eventos como si fuera su `userId`. Para obtener más información sobre el registro de eventos para usuarios anónimos, consulte [Registro de eventos para usuarios anónimos](recording-events.md#recording-anonymous-user-events). 

1. Si lo desea, elija un filtro. Para obtener más información, consulte [Recomendaciones de filtrado y segmentos de usuarios](filter.md). 

1. Elija **Obtener recomendaciones**. Aparece una tabla que contiene las 5 acciones principales recomendadas. 

## Obtención de recomendaciones de acciones (AWS CLI)
<a name="get-action-recommendations-cli-example"></a>

Utilice el siguiente código para obtener recomendaciones de acciones de una campaña. Especifique el ID del usuario para el que quiere obtener recomendaciones y el nombre de recurso de Amazon (ARN) de su campaña.

Para cambiar el número de acciones recomendadas, cambie el valor de `numResults`. El valor predeterminado es de 5 acciones. El máximo es de 100. 

Para filtrar las recomendaciones de acciones por criterios personalizados, puede crear un filtro y aplicarlo a la operación `get-action-recommendations`. Para obtener más información, consulte [Recomendaciones de filtrado y segmentos de usuarios](filter.md).

 Si ha registrado eventos para un usuario antes de que iniciara sesión (un usuario anónimo), puede obtener recomendaciones para ese usuario si proporciona el valor `sessionId` de esos eventos como si fuera su `userId`. Para obtener más información sobre el registro de eventos para usuarios anónimos, consulte [Registro de eventos para usuarios anónimos](recording-events.md#recording-anonymous-user-events). 

```
aws personalize-runtime get-action-recommendations \
--campaign-arn {{campaign arn}} \
--user-id {{User ID}} \
--num-results 10
```

## Obtención de recomendaciones de acciones (SDK de AWS)
<a name="get-action-recommendations-sdk-example"></a>

El siguiente código muestra cómo obtener recomendaciones de Amazon Personalize para un usuario a partir de una campaña. Especifique el ID del usuario para el que quiere obtener recomendaciones y el nombre de recurso de Amazon (ARN) de su campaña. 

Para cambiar el número de acciones recomendadas, cambie el valor de `numResults`. El valor predeterminado es de 5 acciones. El máximo es de 100.

Para filtrar las recomendaciones de acciones por criterios personalizados, puede crear un filtro y aplicarlo a la solicitud de API [GetActionRecommendations](API_RS_GetActionRecommendations.md). Para obtener más información, consulte [Recomendaciones de filtrado y segmentos de usuarios](filter.md).

 Si ha registrado eventos para un usuario antes de que iniciara sesión (un usuario anónimo), puede obtener recomendaciones para ese usuario si proporciona el valor `sessionId` de esos eventos como si fuera su `userId`. Para obtener más información sobre el registro de eventos para usuarios anónimos, consulte [Registro de eventos para usuarios anónimos](recording-events.md#recording-anonymous-user-events). 

```
import boto3

personalizeRt = boto3.client('personalize-runtime')

response = personalizeRt.get_action_recommendations(
    campaignArn = '{{Campaign ARN}}',
    userId = '{{User ID}}',
    numResults = 10
)

print("Recommended actions")
for item in response['actionList']:
    print (item['actionId'])
```