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# Ottenere una classifica personalizzata (risorse personalizzate)
<a name="rankings"></a>

Una classifica personalizzata è un elenco degli elementi raccomandati che sono riclassificati per un utente specifico. Per ottenere classificazioni personalizzate, chiama l'operatore dell'[GetPersonalizedRanking](API_RS_GetPersonalizedRanking.md)API o ottieni consigli da una campagna nella console.

**Nota**  
La soluzione di supporto della campagna deve essere stata creata con una ricetta di tipo PERSONALIZED\_RANKING. Per ulteriori informazioni, consulta [Scegliere una ricetta](working-with-predefined-recipes.md).

**Topics**
+ [Come funzionano i punteggi di classifica personalizzati](#how-ranking-scoring-works)
+ [Ottenere una classifica personalizzata (console)](get-ranking-recommendations-console.md)
+ [Ottenere una classifica personalizzata ()AWS CLI](get-personalized-rankings-cli.md)
+ [Ottenere una classifica personalizzata ()AWS SDKs](get-personalized-rankings-sdk.md)
+ [Notebook di esempio con classificazione personalizzata](#real-time-recommendations-personalized-ranking-example)

## Come funzionano i punteggi di classifica personalizzati
<a name="how-ranking-scoring-works"></a>

Come i punteggi restituiti dall'`GetRecommendations`operazione per le soluzioni create con le ricette User-Personalization-v 2 e User-Personalization, la somma dei `GetPersonalizedRanking` punteggi è 1, ma solo gli elementi di input ricevono punteggi e i punteggi dei consigli tendono ad essere più alti. Se un elemento non era presente durante l'ultimo allenamento, riceve un punteggio pari a 0.

Matematicamente, la funzione di punteggio per GetPersonalizedRanking è identica a`GetRecommendations`, tranne per il fatto che considera solo gli elementi di input. Ciò significa che i punteggi più vicini a 1 diventano più probabili, poiché ci sono meno altre scelte per dividere il punteggio:

![Rappresenta la formula utilizzata per calcolare i punteggi per ogni elemento in una classifica.](http://docs.aws.amazon.com/it_it/personalize/latest/dg/images/get_personalized_ranking.png)


## Notebook di esempio con classificazione personalizzata
<a name="real-time-recommendations-personalized-ranking-example"></a>

 [Per un esempio di taccuino Jupyter che mostra come utilizzare la ricetta Personalized-Ranking, vedi Personalize Ranking Example.](https://github.com/aws-samples/amazon-personalize-samples/blob/master/next_steps/core_use_cases/personalized_ranking/personalize_ranking_example.ipynb)