Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Mendapatkan rekomendasi item waktu nyata
Anda bisa mendapatkan rekomendasi item real-time dari pemberi rekomendasi Amazon Personalize atau kampanye khusus dengan konsol Amazon Personalize, (), AWS Command Line Interface atau.AWS CLI AWS SDKs
**Topics**
+ [Mendapatkan rekomendasi item (konsol)](#get-real-time-recommendations-console)
+ [Mendapatkan rekomendasi item (AWS CLI)](#get-item-rec-cli)
+ [Mendapatkan rekomendasi item (AWS SDKs)](#get-item-rec-sdk)
## Mendapatkan rekomendasi item (konsol)
Untuk mendapatkan rekomendasi dengan konsol Amazon Personalize, Anda memberikan informasi permintaan di halaman detail pemberi rekomendasi (Grup kumpulan data Domain) atau kampanye khusus.
**Untuk mendapatkan rekomendasi**
1. Buka konsol Amazon Personalize di [https://console.aws.amazon.com/personalize/rumah](https://console.aws.amazon.com/personalize/home) dan masuk ke akun Anda.
1. Pilih grup kumpulan data yang berisi kampanye atau pemberi rekomendasi yang Anda gunakan.
1. Di panel navigasi, pilih **Kampanye** atau **Rekomendasi**.
1. Pilih kampanye target atau pemberi rekomendasi.
1. Untuk kampanye, di bawah **Hasil kampanye uji**, masukkan detail permintaan rekomendasi Anda berdasarkan resep yang Anda gunakan. Untuk pemberi rekomendasi pilih **Test recommended** dan masukkan rincian permintaan rekomendasi Anda berdasarkan kasus penggunaan Anda.
Jika Anda merekam peristiwa untuk pengguna sebelum mereka masuk (pengguna anonim), Anda bisa mendapatkan rekomendasi untuk pengguna ini dengan memberikan `sessionId` dari peristiwa tersebut seolah-olah itu adalah milik mereka`userId`. Untuk informasi selengkapnya tentang merekam peristiwa untuk pengguna anonim, lihat[Merekam acara untuk pengguna anonim](recording-events.md#recording-anonymous-user-events).
1. Secara opsional pilih filter. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Memfilter rekomendasi dan segmen pengguna](filter.md).
1. Jika Anda menggunakan metadata kontekstual, berikan data untuk setiap konteks. Untuk setiap konteks, untuk **Key** masukkan bidang metadata. Untuk **Nilai** masukkan data konteks. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Meningkatkan relevansi rekomendasi dengan metadata kontekstual](contextual-metadata.md).
1. Jika Anda mengaktifkan metadata dalam rekomendasi untuk kampanye atau pemberi rekomendasi, untuk **kolom kumpulan data Item, pilih kolom** metadata yang ingin Anda sertakan dalam hasil rekomendasi. Untuk informasi tentang mengaktifkan metadata untuk kampanye, lihat. [Metadata item dalam rekomendasi](campaigns.md#create-campaign-return-metadata) Untuk informasi tentang mengaktifkan metadata untuk pemberi rekomendasi, lihat. [Mengaktifkan metadata dalam rekomendasi untuk pemberi rekomendasi domain di Amazon Personalize](create-recommender-return-metadata.md)
1. Jika Anda ingin mempromosikan subset item, secara opsional lengkapi bidang **Promosi**. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat [Mempromosikan item dalam rekomendasi waktu nyata](promoting-items.md).
1. Pilih **Dapatkan rekomendasi**. Tabel yang berisi 25 item direkomendasikan teratas pengguna ditampilkan. Jika Anda menggunakan User-Personalization-v 2, setiap item yang direkomendasikan mencakup daftar alasan mengapa item tersebut dimasukkan dalam rekomendasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Alasan rekomendasi dengan User-Personalization-v 2](recommendations.md#recommendation-reasons).
## Mendapatkan rekomendasi item (AWS CLI)
Gunakan kode berikut untuk mendapatkan rekomendasi dari kampanye. Untuk mendapatkan rekomendasi dari pemberi rekomendasi, ganti `campaign-arn` parameter dengan. `recommender-arn`
Tentukan ID pengguna yang ingin Anda rekomendasikan, dan Nama Sumber Daya Amazon (ARN) kampanye atau pemberi rekomendasi Anda. Daftar 10 item yang direkomendasikan teratas untuk tampilan pengguna. Jika Anda menggunakan User-Personalization-v 2, setiap item yang direkomendasikan mencakup daftar alasan mengapa item tersebut dimasukkan dalam rekomendasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Alasan rekomendasi dengan User-Personalization-v 2](recommendations.md#recommendation-reasons).
Untuk mengubah jumlah item yang direkomendasikan, ubah nilainya`numResults`. Defaultnya adalah 25 item. Maksimal adalah 500 item. Jika Anda menggunakan resep RELATED\$1ITEMS untuk melatih versi solusi yang mendukung kampanye, ganti `user-id` parameter dengan `item-id` dan tentukan ID item.
Jika Anda merekam peristiwa untuk pengguna sebelum mereka masuk (pengguna anonim), Anda bisa mendapatkan rekomendasi untuk pengguna ini dengan memberikan `sessionId` dari peristiwa tersebut seolah-olah itu adalah milik mereka`userId`. Untuk informasi selengkapnya tentang merekam peristiwa untuk pengguna anonim, lihat[Merekam acara untuk pengguna anonim](recording-events.md#recording-anonymous-user-events).
```
aws personalize-runtime get-recommendations \
--campaign-arn campaign arn \
--user-id User ID \
--num-results 10
```
## Mendapatkan rekomendasi item (AWS SDKs)
Kode berikut menunjukkan cara mendapatkan rekomendasi Amazon Personalisasi untuk pengguna dari kampanye dengan. AWS SDKs Untuk mendapatkan rekomendasi dari pemberi rekomendasi, ganti `campaignArn` parameter dengan. `recommenderArn`
Tentukan ID pengguna yang ingin Anda rekomendasikan, dan Nama Sumber Daya Amazon (ARN) kampanye atau pemberi rekomendasi Anda. Daftar 10 item yang direkomendasikan teratas untuk tampilan pengguna. Jika Anda menggunakan User-Personalization-v 2, setiap item yang direkomendasikan mencakup daftar alasan mengapa item tersebut dimasukkan dalam rekomendasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Alasan rekomendasi dengan User-Personalization-v 2](recommendations.md#recommendation-reasons).
Untuk mengubah jumlah item yang direkomendasikan, ubah nilainya`numResults`. Defaultnya adalah 25 item. Maksimal adalah 500 item. Jika Anda menggunakan resep RELATED\$1ITEMS untuk melatih versi solusi yang mendukung kampanye, ganti `userId` parameter dengan `itemId` dan tentukan ID item.
Jika Anda mengaktifkan metadata dalam rekomendasi untuk kampanye atau pemberi rekomendasi, Anda dapat menentukan kolom metadata kumpulan data Item yang akan disertakan dalam respons. Untuk contoh kode, lihat[Termasuk metadata item dengan rekomendasi ()AWS SDKs](getting-recommendations-with-metadata.md#getting-recommendations-with-metadata-sdk). Untuk informasi tentang mengaktifkan metadata, lihat. [Metadata item dalam rekomendasi](campaigns.md#create-campaign-return-metadata)
Jika Anda merekam peristiwa untuk pengguna sebelum mereka masuk (pengguna anonim), Anda bisa mendapatkan rekomendasi untuk pengguna ini dengan memberikan `sessionId` dari peristiwa tersebut seolah-olah itu adalah milik mereka`userId`. Untuk informasi selengkapnya tentang merekam peristiwa untuk pengguna anonim, lihat[Merekam acara untuk pengguna anonim](recording-events.md#recording-anonymous-user-events).
------
#### [ SDK for Python (Boto3) ]
```
import boto3
personalizeRt = boto3.client('personalize-runtime')
response = personalizeRt.get_recommendations(
campaignArn = 'Campaign ARN',
userId = 'User ID',
numResults = 10
)
print("Recommended items")
for item in response['itemList']:
print (item['itemId'])
```
------
#### [ SDK for Java 2.x ]
```
public static void getRecs(PersonalizeRuntimeClient personalizeRuntimeClient, String campaignArn, String userId) {
try {
GetRecommendationsRequest recommendationsRequest = GetRecommendationsRequest.builder()
.campaignArn(campaignArn)
.numResults(20)
.userId(userId)
.build();
GetRecommendationsResponse recommendationsResponse = personalizeRuntimeClient
.getRecommendations(recommendationsRequest);
List items = recommendationsResponse.itemList();
for (PredictedItem item : items) {
System.out.println("Item Id is : " + item.itemId());
System.out.println("Item score is : " + item.score());
}
} catch (AwsServiceException e) {
System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
System.exit(1);
}
}
```
------
#### [ SDK for JavaScript v3 ]
```
// Get service clients module and commands using ES6 syntax.
import { GetRecommendationsCommand } from "@aws-sdk/client-personalize-runtime";
import { personalizeRuntimeClient } from "./libs/personalizeClients.js";
// Or, create the client here.
// const personalizeRuntimeClient = new PersonalizeRuntimeClient({ region: "REGION"});
// Set the recommendation request parameters.
export const getRecommendationsParam = {
campaignArn: "CAMPAIGN_ARN" /* required */,
userId: "USER_ID" /* required */,
numResults: 15 /* optional */,
};
export const run = async () => {
try {
const response = await personalizeRuntimeClient.send(
new GetRecommendationsCommand(getRecommendationsParam),
);
console.log("Success!", response);
return response; // For unit tests.
} catch (err) {
console.log("Error", err);
}
};
run();
```
------