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# リアルタイムのアイテムレコメンデーションの取得
Amazon Personalize のリアルタイムのアイテムレコメンデーションは、Amazon Personalize のレコメンダーまたは Amazon Personalize コンソール、AWS Command Line Interface (AWS CLI)、または AWS SDK を使用してカスタムキャンペーンから取得できます。
**Topics**
+ [アイテムレコメンデーションの取得 (コンソール)](#get-real-time-recommendations-console)
+ [アイテムレコメンデーションの取得 (AWS CLI)](#get-item-rec-cli)
+ [アイテムレコメンデーションの取得 (AWS)](#get-item-rec-sdk)
## アイテムレコメンデーションの取得 (コンソール)
Amazon Personalize コンソールでレコメンデーションを取得するには、レコメンダー (ドメインデータセットグループ) またはカスタムキャンペーンの詳細のページでリクエスト情報を提供します。
**推奨事項を取得するには**
1. [https://console.aws.amazon.com/personalize/home](https://console.aws.amazon.com/personalize/home) で Amazon Personalize コンソールを開き、アカウントにサインインします。
1. 使用しているキャンペーンやレコメンダーを含むデータセットグループを選択します。
1. ナビゲーションペインで、**[キャンペーン]** または **[レコメンダー]** を選択します。
1. ターゲットとなるキャンペーンまたはレコメンダーを選択します。
1. **[キャンペーンの結果をテスト]**で、使用したレシピに基づいたレコメンデーションのリクエストの詳細を入力します。レコメンダーの場合は、**[テストレコメンダー]** を選択し、ユースケースに基づいてレコメンデーションリクエストの詳細を入力します。
ユーザーがログインする前にユーザーのイベントを記録した場合 (匿名ユーザー)、`userId` の代わりにそれらのイベントから `sessionId` を指定することにより、このユーザー向けのレコメンデーションを取得できます。匿名ユーザーのイベントの記録の詳細については、「[匿名ユーザー向けのイベントの記録](recording-events.md#recording-anonymous-user-events)」を参照してください。
1. オプションでフィルターを選択します。詳細については、「[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。
1. コンテキストメタデータを使用する場合は、コンテキストごとにデータを提供してください。コンテキストごとに、「**キー**」にメタデータフィールドを入力します。**値** にはコンテキストデータを入力します。詳細については、「[コンテキストメタデータを使用したレコメンデーションの関連性の向上](contextual-metadata.md)」を参照してください。
1. キャンペーンまたはレコメンダーのレコメンデーションでメタデータを有効にした場合、**[Items データセット列]**、レコメンデーション結果に含めるメタデータ列を選択します。キャンペーンのメタデータの有効化については、「[レコメンデーションのアイテムメタデータ](campaigns.md#create-campaign-return-metadata)」を参照してください。レコメンダーのメタデータの有効化については、「[Amazon Personalize のドメインレコメンダーでレコメンデーションのメタデータを有効にする](create-recommender-return-metadata.md)」を参照してください。
1. 一部の商品をプロモーションする場合は、オプションで **[プロモーション]** フィールドに入力します。詳細については、「[リアルタイムレコメンデーション内のアイテムのプロモーション](promoting-items.md)」を参照してください。
1. **[レコメンデーションの取得]** を選択します。ユーザーの上位 25 個の推奨アイテムを含むテーブルが表示されます。User-Personalization-v2 を使用する場合、各レコメンデーションアイテムには、アイテムがレコメンデーションに含まれていた理由のリストが含まれます。詳細については、「[User-Personalization-v2 のレコメンデーションの理由](recommendations.md#recommendation-reasons)」を参照してください。
## アイテムレコメンデーションの取得 (AWS CLI)
次のコードを使用してキャンペーンからレコメンデーションを取得します。レコメンダーからレコメンデーションを取得するには、`campaign-arn` パラメータを `recommender-arn` に置き換えます。
レコメンデーションを取得するユーザーの ID、およびキャンペーンまたはレコメンダーの Amazon リソースネーム (ARN) を指定します。ユーザーに推奨される上位 10 個のアイテムのリストが表示されます。User-Personalization-v2 を使用する場合、各レコメンデーションアイテムには、アイテムがレコメンデーションに含まれていた理由のリストが含まれます。詳細については、「[User-Personalization-v2 のレコメンデーションの理由](recommendations.md#recommendation-reasons)」を参照してください。
推奨アイテムの数を変更するには、`numResults` の値を変更します。デフォルトのアイテム数は 25 です。アイテムの最大数は 500 です。RELATED\$1ITEMS レシピを使用して、キャンペーンをサポートするソリューションバージョンをトレーニングした場合は、`user-id` パラメータを `item-id` に置き換えて、アイテム ID を指定します。
ユーザーがログインする前にユーザーのイベントを記録した場合 (匿名ユーザー)、`userId` の代わりにそれらのイベントから `sessionId` を指定することにより、このユーザー向けのレコメンデーションを取得できます。匿名ユーザーのイベントの記録の詳細については、「[匿名ユーザー向けのイベントの記録](recording-events.md#recording-anonymous-user-events)」を参照してください。
```
aws personalize-runtime get-recommendations \
--campaign-arn campaign arn \
--user-id User ID \
--num-results 10
```
## アイテムレコメンデーションの取得 (AWS)
次のコードは、AWS SDK を使用して、キャンペーンからユーザー向けの Amazon Personalize のレコメンデーションを取得する方法を示しています。レコメンダーからレコメンデーションを取得するには、`campaignArn` パラメータを `recommenderArn` に置き換えます。
レコメンデーションを取得するユーザーの ID、およびキャンペーンまたはレコメンダーの Amazon リソースネーム (ARN) を指定します。ユーザーに推奨される上位 10 個のアイテムのリストが表示されます。User-Personalization-v2 を使用する場合、各レコメンデーションアイテムには、アイテムがレコメンデーションに含まれていた理由のリストが含まれます。詳細については、「[User-Personalization-v2 のレコメンデーションの理由](recommendations.md#recommendation-reasons)」を参照してください。
推奨アイテムの数を変更するには、`numResults` の値を変更します。デフォルトのアイテム数は 25 です。アイテムの最大数は 500 です。RELATED\$1ITEMS レシピを使用して、キャンペーンをサポートするソリューションバージョンをトレーニングした場合は、`userId` パラメータを `itemId` に置き換えて、アイテム ID を指定します。
キャンペーンまたはレコメンダーのレコメンデーションでメタデータを有効にした場合、レスポンスに含めるアイテムデータセットのメタデータ列を指定できます。コードサンプルについては、「[レコメンデーションへのアイテムメタデータの組み込み (AWS SDK)](getting-recommendations-with-metadata.md#getting-recommendations-with-metadata-sdk)」を参照してください。メタデータの有効化については、「[レコメンデーションのアイテムメタデータ](campaigns.md#create-campaign-return-metadata)」を参照してください。
ユーザーがログインする前にユーザーのイベントを記録した場合 (匿名ユーザー)、`userId` の代わりにそれらのイベントから `sessionId` を指定することにより、このユーザー向けのレコメンデーションを取得できます。匿名ユーザーのイベントの記録の詳細については、「[匿名ユーザー向けのイベントの記録](recording-events.md#recording-anonymous-user-events)」を参照してください。
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#### [ 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'])
```
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#### [ 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();
```
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