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# Items データセットの要件 (VIDEO\$1ON\$1DEMAND ドメイン)
<a name="VIDEO-ON-DEMAND-items-dataset"></a>

 *製品データセット*には、カタログ内のアイテムに関するメタデータが保存されます。これには、各アイテムについての料金、ジャンル、利用可否などの情報が含まれる場合があります。Amazon Personalize が使用できるアイテムデータの種類については、「[アイテムメタデータ](items-datasets.md)」を参照してください。フォーマット要件や使用可能なフィールドデータ型など、Amazon Personalize スキーマの一般的な要件については、「[Amazon Personalize スキーマのスキーマ JSON ファイルの作成](how-it-works-dataset-schema.md)」を参照してください。これらの要件は、ドメインに関係なくすべてのスキーマに適用されます。

一部のユースケースでは製品データセットが必要です (「[VIDEO\$1ON\$1DEMAND ユースケース](VIDEO_ON_DEMAND-use-cases.md)」を参照)。オプションである場合でも、最も関連性の高いレコメンデーションを取得するために当該レコメンデーションを作成することをお勧めします。Items データセットを作成する場合、スキーマには次のフィールドが含まれている必要があります。
+ ITEM\$1ID
+ GENRES (カテゴリ `string`)
+ CREATION\$1TIMESTAMP (Unix エポック時間形式)

 スキーマには、次の予約済みキーワードを含めることもできます。各キーワードには、必要なデータ型と NULL データをサポートするかどうかが記載されています。NULL タイプの追加は任意です。
+ PRICE (浮動小数点)
+ DURATION (浮動小数点)
+ GENRE\$1L2 (カテゴリ別 `string`、`null`)
+ GENRE\$1L3 (カテゴリ別 `string`、`null`)
+ AVERAGE\$1RATING (`float`、`null`)
+ 製品説明 (テキスト `string`、`null`)
+ コンテンツ所有者 (カテゴリ別 `string`、`null`): 動画を所有している会社。例えば、値は HBO、Paramount、NBC などです。
+ コンテンツ分類 (カテゴリ別 `string`、`null`): コンテンツのレーティング。例えば、値は G、PG、PG-13、R、NC-17、および未評価の場合があります。

 最良のレコメンデーションを取得するには、これらのフィールドをデータと同じ数だけスキーマに保持することをお勧めします。インポートするデータは、スキーマと一致している必要があります。メタデータ列の最大数は 100 です。ユースケースとデータに応じて、さらにフィールドを追加することができます。フィールドが必須または予約済みとしてリストされておらず、データ型が [スキーマのデータ型](how-it-works-dataset-schema.md#personalize-datatypes) に記載されている限り、フィールド名とデータ型は自由に設定できます。

 複数のマルチレベルカテゴリがあるアイテムには、予約済みキーワード GENRE\$1L2 および GENRE\$1L2 および GENRE\$1L3 および GENRE\$1L2 および GENRE\$1L3 を使用します。詳細については、「[カテゴリ別データを使用する](#VIDEO-ON-DEMAND-items-categorical-data)」を参照してください。テキストおよびカテゴリのメタデータについては、「[トレーニング用のアイテムメタデータの準備](items-datasets.md)」を参照してください。ECOMMERCE ドメインの Items データセットのデフォルトスキーマの例については、「[デフォルトのアイテムスキーマ (VIDEO\$1ON\$1DEMAND ドメイン)](#VIDEO-ON-DEMAND-items-dataset-schema)」を参照してください。

## カテゴリ別データを使用する
<a name="VIDEO-ON-DEMAND-items-categorical-data"></a>

 カテゴリデータを使用するには、タイプ `string` のフィールドを追加し、スキーマでフィールドのカテゴリ属性を `true` に設定します。その後、カテゴリデータをバルク CSV ファイルと個別アイテムインポートに含めます。カテゴリ値には、最大 1,000 文字を使用できます。1,000 文字を超えるカテゴリ値を持つアイテムがある場合、データセットのインポートジョブは失敗します。

 複数のカテゴリを持つアイテムについては、バーティカルバー「\$1」を使用して各値を区切ります。例えば、GENRES フィールドについて、アイテムのデータは `Action|Crime|Biopic` である場合があります。複数のレベルのカテゴリデータがあり、一部のアイテムで階層内の各レベルに複数のカテゴリがあるアイテムがある場合は、各レベルにフィールドを追加し、フィールド名の後にレベルインジケータ GENRE\$1L2、GENRE\$1L2、GENRE\$1L2、GENRE\$1L3 を追加します。これにより、アイテムが複数のマルチレベルカテゴリに属している場合でも、サブカテゴリに基づいてレコメンデーションをフィルタ処理できます。例えば、動画にはカテゴリレベルごとに次のデータが含まれている場合があります。
+ GENRES: アクション\$1アドベンチャー
+ GENRE\$1L2: 犯罪\$1西部劇
+ GENRE\$1L3: 伝記映画

*この例では、動画はアクション > 犯罪 > バイオピックの階層、および*アドベンチャー > ウエスタン > バイオピックの階層です。L3 まで使用することをお勧めしますが、必要に応じてもっと多くのレベルを使用できます。フィルターの作成と使用については、「[レコメンデーションとユーザーセグメントのフィルタリング](filter.md)」を参照してください。

## デフォルトのアイテムスキーマ (VIDEO\$1ON\$1DEMAND ドメイン)
<a name="VIDEO-ON-DEMAND-items-dataset-schema"></a>

 VIDEO\$1ON\$1DEMAND ドメインの Items データセットのデフォルトスキーマを次に示します。

```
{
  "type": "record",
  "name": "Items",
  "namespace": "com.amazonaws.personalize.schema",
  "fields": [
    {
      "name": "ITEM_ID",
      "type": "string"
    },
    {
      "name": "GENRES",
      "type": [
        "string"
      ],
      "categorical": true
    },
    {
      "name": "CREATION_TIMESTAMP",
      "type": "long"
    }
  ],
  "version": "1.0"
}
```