기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # 사용자 지정 데이터세트 및 스키마 사용자 지정 데이터세트 그룹을 만들 때는 처음부터 자체 스키마를 생성합니다. 사용자 지정 데이터세트 그룹 데이터세트와 스키마는 필수 필드 수가 더 적고 유연성이 높습니다. 다음 주제에서는 사용자 지정 데이터 세트 그룹의 데이터 세트에 대한 스키마와 데이터 요구 사항을 설명합니다. 각 데이터세트 단원에는 데이터세트 유형을 위한 필수 데이터가 나열되고 스키마의 JSON 예제를 제공합니다. Personalize로 가져올 수 있는 데이터 유형에 대한 자세한 내용은 [Personalize가 사용할 수 있는 데이터 유형](datasets.md)단원을 참조하세요. 형식 지정 요구 사항 및 사용 가능한 필드 데이터 유형과 같은 일반적인 Personalize 스키마 요구 사항에 대한 자세한 내용은 [Amazon Personalize 스키마에 대한 스키마 JSON 파일 생성](how-it-works-dataset-schema.md)단원을 참조하세요. 이러한 요구 사항은 모든 Personalize 스키마에 적용됩니다. **Topics** + [사용자 지정 데이터세트 및 스키마 요구 사항](#dataset-requirements) + [항목 상호 작용 데이터 세트 스키마 요구 사항(사용자 지정)](interactions-dataset-requirements.md) + [사용자 데이터 세트 스키마 요구 사항(사용자 지정)](user-dataset-requirements.md) + [항목 데이터 세트 스키마 요구 사항(사용자 지정)](item-dataset-requirements.md) + [작업 데이터 세트 스키마 요구 사항(사용자 지정)](action-dataset-requirements.md) + [작업 상호 작용 데이터 세트 스키마 요구 사항(사용자 지정)](action-interactions-dataset-requirements.md) ## 사용자 지정 데이터세트 및 스키마 요구 사항 사용자 지정 데이터세트 그룹의 데이터세트를 만들 때 각 데이터세트 유형에는 다음과 같은 필수 필드와 필수 데이터 유형이 포함된 예약어가 있습니다. | 데이터세트 유형 | 필수 필드 | 예약어 | | --- | --- | --- | | 항목 상호 작용([스키마 예제](interactions-dataset-requirements.md#schema-examples-interactions)) | USER\_ID(`string`)
ITEM\_ID(`string`)
TIMESTAMP(`long`) | EVENT\_TYPE(`string`)
EVENT\_VALUE(`float`, `null`)
IMPRESSION(`string`, `null`)
RECOMMENDATION\_ID(`string`, `null`)
EVENT\_ATTRIBUTION\_SOURCE(`string`, `null`) | | 사용자([스키마 예제](user-dataset-requirements.md#schema-examples-users)) | USER\_ID(`string`)
메타데이터 필드 1개(범주형 `string`또는 숫자형) | | | 항목([스키마 예제](item-dataset-requirements.md#schema-examples-items)) | ITEM\_ID(`string`)
메타데이터 필드 1개(범주형 또는 텍스트형 `string`필드 또는 숫자형 필드) | CREATION\_TIMESTAMP(`long`) | | 작업([스키마 예제](action-dataset-requirements.md#schema-examples-actions)) | ACTION\_ID(`string`)
메타데이터 필드 1개(범주형 `string`또는 숫자형) | CREATION\_TIMESTAMP(`long`)
VALUE(`long`, `null`)
TYPE(`string`, `null`)
EXPIRATION\_TIMESTAMP(`long`, `null`)
REPEAT\_FREQUENCY(`long`, `null`) | | 작업 상호 작용([스키마 예제](action-interactions-dataset-requirements.md#schema-examples-action-interactions)) | USER\_ID(`string`)
ACTION\_ID(`string`)
EVENT\_TYPE(`string`)
TIMESTAMP(`long`) | IMPRESSION(`string`, `null`)
RECOMMENDATION\_ID(`string`, `null`) | ### 메타데이터 필드 메타데이터에는 필수가 아니거나 예약어를 사용하지 않는 문자열 또는 문자열이 아닌 필드가 포함됩니다. 메타데이터 스키마에는 다음과 같은 제한이 있습니다. + 사용자, 항목 및 작업 스키마는 하나 이상의 메타데이터 필드가 필요합니다. + 사용자 스키마의 경우 최대 25개의 메타데이터 필드, 항목 스키마의 경우 100개의 메타데이터 필드, 작업 스키마의 경우 10개의 메타데이터 필드를 추가할 수 있습니다. + 유형 `string`의 자체 메타데이터 필드를 추가하는 경우, `categorical`속성이나 `textual`속성을 포함해야만 합니다(항목 스키마는 텍스트 속성이 있는 필드만 지원함). 그렇지 않으면 Personalize는 모델을 학습할 때 필드를 사용하지 않습니다. ### 예약어 예약어는 메타데이터가 아닌 선택형 필드입니다. 이러한 필드는 사용할 때 필수 데이터 유형으로 필드를 정의해야 하고 예약어는 데이터의 값으로 사용할 수 없으므로 예약된 것으로 간주됩니다. 예약된 범주형 문자열 필드는 `categorical`을 `true`로 설정되어 있어야 하지만 예약된 문자열 필드는 범주형일 수 없습니다. 다음은 예약어입니다. + EVENT\_TYPE: 하나 이상의 이벤트 유형(예: *클릭* 및 *다운로드* 모두)이 있는 항목 상호 작용 데이터 세트의 경우, `EVENT_TYPE` 필드를 사용합니다. EVENT\_TYPE 필드를 `string`으로 정의해야 하며 범주형으로 설정할 수 없습니다. + EVENT\_VALUE: 이벤트에 대한 값 데이터(예: 사용자가 시청한 동영상의 비율)가 포함된 항목 상호 작용 데이터 세트의 경우, 유형 `float` 및 선택형 `null`이 포함된 `EVENT_VALUE` 필드를 사용합니다. + CREATION\_TIMESTAMP: 각 항목의 생성일에 대한 타임스탬프가 있는 항목 또는 작업 데이터 세트의 경우, 유형 `long`이 있는 `CREATION_TIMESTAMP` 필드를 사용합니다. Personalize는 `CREATION_TIMESTAMP`데이터를 사용하여 항목의 수명을 계산하고 그에 따라 추천을 조정합니다. [생성 타임스탬프 데이터](items-datasets.md#creation-timestamp-data)을(를) 참조하세요. + IMPRESSION: 명시적 노출 데이터가 포함된 항목 상호 작용 데이터 세트의 경우, 유형 `String`이 있고 선택형 유형 `null`이 있는 `IMPRESSION` 필드를 사용합니다. 노출은 사용자가 특정 항목과 상호작용(예: 클릭 또는 시청)했을 때 볼 수 있었던 항목의 목록입니다. 자세한 내용은 [노출 데이터](interactions-datasets.md#interactions-impressions-data) 단원을 참조하십시오. + RECOMIDATION\_ID: 이전 추천을 암시적 노출 데이터로 사용하는 항목 상호 작용 데이터 세트의 경우, 유형 `String`이 있고 선택형 유형 `null`이 있는 `RECOMMENDATION_ID` 필드를 필요에 따라 사용합니다. 추천을 생성할 때 Personalize에 암시적 노출을 사용하기 위해 `RECOMMENDATION_ID`필드를 추가할 필요는 없습니다. 필드가 없어도 [PutEvents](API_UBS_PutEvents.md)작업에서 `recommendationId`을 전달할 수 있습니다. 자세한 내용은 [노출 데이터](interactions-datasets.md#interactions-impressions-data) 단원을 참조하십시오. + VALUE: 작업 데이터 세트의 경우, 일부 또는 모든 작업에 데이터에 대한 값이 있다면 스키마에 `VALUE` 필드를 추가합니다. 유형에는 `long`을 사용하고 필요에 따라 `null` 유형을 사용합니다. 작업 및 작업 값에 대한 자세한 내용은 [값 데이터](actions-datasets.md#action-value-data) 섹션을 참조하세요. + ACTION\_EXPIRATION\_TIMESTAMP: 작업 데이터 세트의 경우, 일부 또는 모든 작업에 만료 타임스탬프가 있다면 스키마에 `ACTION_EXPIRATION_TIMESTAMP` 필드를 추가합니다. 유형에는 `long`을 사용하고 필요에 따라 `null` 유형을 사용합니다. 만료 타임스탬프에 대한 자세한 내용은 [작업 만료 타임스탬프 데이터](actions-datasets.md#action-expiration-timestamp-data) 섹션을 참조하세요. + REPEAT\_FREQUENCY: 작업 데이터 세트의 경우, 일부 또는 모든 작업에 반복 빈도 데이터가 있다면 스키마에 `REPEAT_FREQUENCY` 필드를 추가합니다. 유형에는 `long`을 사용하고 필요에 따라 `null` 유형을 사용합니다. 반복 빈도 데이터에 대한 자세한 내용은 [반복 빈도 데이터](actions-datasets.md#action-repeat-frequency) 섹션을 참조하세요.