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# Amazon Personalize의 실시간 작업 추천
<a name="get-action-recommendations"></a>

 PERSONALIZED\$1ACTIONS 레시피를 사용하면 캠페인에서 실시간으로 작업 추천을 받을 수 있습니다. Amazon Personalize 콘솔, AWS Command Line Interface(AWS CLI) 또는 AWS SDK를 사용하여 작업 추천을 받을 수 있습니다.

**Topics**
+ [작업 추천 점수를 매기는 방식](#how-action-recommendation-scoring-works)
+ [작업 추천 받기(콘솔)](#get-action-recommendations-console)
+ [작업 추천 받기(AWS CLI)](#get-action-recommendations-cli-example)
+ [작업 추천 받기(AWS SDK)](#get-action-recommendations-sdk-example)

## 작업 추천 점수를 매기는 방식
<a name="how-action-recommendation-scoring-works"></a>

Amazon Personalize는 차선책-작업 레시피를 통해 사용자가 해당 작업과 상호 작용할 가능성을 기반으로 작업에 대한 점수를 생성합니다. 점수는 0에서 1.0 사이일 수 있습니다. 1.0에 가까울수록 사용자가 작업과 상호 작용할 가능성이 높아집니다.

 작업 상호 작용 데이터를 가져오지 않은 경우 모든 추천 작업의 점수는 0.0입니다. Amazon Personalize가 *탐색*의 일환으로 작업을 추천하는 경우 해당 항목의 점수는 0.0입니다. Amazon Personalize는 탐색을 사용하여 작업 상호 작용 데이터 없이 작업을 추천합니다. 탐색에 대한 자세한 내용은 [탐색](use-case-recipe-features.md#about-exploration)단원을 참조하세요.

## 작업 추천 받기(콘솔)
<a name="get-action-recommendations-console"></a>

 Amazon Personalize 콘솔에서 작업 추천을 받으려면 사용자 지정 캠페인의 세부 정보 페이지에서 요청 정보를 제공하면 됩니다.

**작업 추천을 받으려면**

1. [https://console.aws.amazon.com/acm-pca/home](https://console.aws.amazon.com/personalize/home)에서 Personalize 콘솔을 열고 계정에 로그인합니다.

1. 사용 중인 캠페인이 포함된 데이터 세트 그룹을 선택합니다.

1. 탐색 창의 **사용자 지정 리소스**에서 **캠페인**을 선택합니다.

1. 대상 캠페인을 선택합니다.

1. **테스트 캠페인 결과**에서 추천 요청 세부 정보를 입력합니다.

    로그인하기 전에 사용자(익명 사용자)에 대한 이벤트를 기록한 경우, 해당 이벤트의 `sessionId`를 `userId`인 것처럼 제공하여 해당 사용자에 대한 추천을 받을 수 있습니다. 익명 사용자의 이벤트 기록에 대한 자세한 내용은 [익명 사용자를 위한 이벤트 기록](recording-events.md#recording-anonymous-user-events)단원을 참조하세요.

1. 필터를 선택합니다. 자세한 내용은 [추천 및 사용자 세그먼트 필터링](filter.md) 섹션을 참조하세요.

1. **추천 받기**를 선택합니다. 사용자의 상위 5개 추천 작업이 포함된 표가 나타납니다.

## 작업 추천 받기(AWS CLI)
<a name="get-action-recommendations-cli-example"></a>

캠페인에서 작업 추천을 받으려면 다음 코드를 사용합니다. 추천을 받을 사용자의 ID와 캠페인의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 지정합니다.

추천 작업 수를 변경하려면 `numResults`의 값을 변경합니다. 기본값은 5개 작업입니다. 최대 값은 100개 작업입니다.

사용자 지정 기준에 따라 작업 추천을 필터링하려면 필터를 생성하여 `get-action-recommendations` 작업에 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [추천 및 사용자 세그먼트 필터링](filter.md) 섹션을 참조하세요.

 로그인하기 전에 사용자(익명 사용자)에 대한 이벤트를 기록한 경우, 해당 이벤트의 `sessionId`를 `userId`인 것처럼 제공하여 해당 사용자에 대한 추천을 받을 수 있습니다. 익명 사용자의 이벤트 기록에 대한 자세한 내용은 [익명 사용자를 위한 이벤트 기록](recording-events.md#recording-anonymous-user-events)단원을 참조하세요.

```
aws personalize-runtime get-action-recommendations \
--campaign-arn campaign arn \
--user-id User ID \
--num-results 10
```

## 작업 추천 받기(AWS SDK)
<a name="get-action-recommendations-sdk-example"></a>

다음 코드는 캠페인으로부터 사용자에 대한 Personalize 추천을 받는 방법을 보여줍니다. 추천을 받을 사용자의 ID와 캠페인의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 지정합니다.

추천 작업 수를 변경하려면 `numResults`의 값을 변경합니다. 기본값은 5개 작업입니다. 최대 값은 100개 작업입니다.

사용자 지정 기준에 따라 작업 추천을 필터링하려면 필터를 생성하여 [GetActionRecommendations](API_RS_GetActionRecommendations.md) API 요청에 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [추천 및 사용자 세그먼트 필터링](filter.md) 섹션을 참조하세요.

 로그인하기 전에 사용자(익명 사용자)에 대한 이벤트를 기록한 경우, 해당 이벤트의 `sessionId`를 `userId`인 것처럼 제공하여 해당 사용자에 대한 추천을 받을 수 있습니다. 익명 사용자의 이벤트 기록에 대한 자세한 내용은 [익명 사용자를 위한 이벤트 기록](recording-events.md#recording-anonymous-user-events)단원을 참조하세요.

```
import boto3

personalizeRt = boto3.client('personalize-runtime')

response = personalizeRt.get_action_recommendations(
    campaignArn = 'Campaign ARN',
    userId = 'User ID',
    numResults = 10
)

print("Recommended actions")
for item in response['actionList']:
    print (item['actionId'])
```