기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# 개인 맞춤형 순위 받기(사용자 지정 리소스)
<a name="rankings"></a>

개인 맞춤형 순위는 특정 사용자에 맞춰 순위가 다시 지정된 추천 항목의 목록입니다. 개인 맞춤형 순위를 받으려면 [GetPersonalizedRanking](API_RS_GetPersonalizedRanking.md)API 작업을 호출하거나 콘솔의 캠페인으로부터 추천을 받습니다.

**참고**  
캠페인을 지원하는 솔루션은 PERSONALIZED\_RANKING 유형 레시피를 사용하여 생성한 것이어야 합니다. 자세한 내용은 [레시피 선택](working-with-predefined-recipes.md)단원을 참조하세요.

**Topics**
+ [개인 맞춤형 순위 점수 매기기의 작동 방식](#how-ranking-scoring-works)
+ [개인 맞춤형 순위 받기(콘솔)](get-ranking-recommendations-console.md)
+ [개인 맞춤형 순위 받기(AWS CLI)](get-personalized-rankings-cli.md)
+ [개인 맞춤형 순위 받기(AWS SDK)](get-personalized-rankings-sdk.md)
+ [개인 맞춤형-순위 샘플 노트북](#real-time-recommendations-personalized-ranking-example)

## 개인 맞춤형 순위 점수 매기기의 작동 방식
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User-Personalization-v2 및 User-Personalization 레시피로 생성된 솔루션에 대해 `GetRecommendations` 작업에서 반환된 점수와 마찬가지로 `GetPersonalizedRanking` 점수 합계는 1이지만 입력 항목만 점수를 받고 추천 점수는 더 높은 경향이 있습니다. 최근 훈련에 해당 항목이 없는 경우 0점을 받습니다.

수학적으로 GetPersonalizedRanking에 대한 점수 집계 함수는 입력 항목만 고려한다는 점을 제외하고 `GetRecommendations`와 동일합니다. 다시 말해서, 점수를 나눌 다른 선택 항목 수가 적기 때문에 점수가 1에 가까울수록 나올 가능성이 더 높습니다.

![순위의 각 항목에 대한 점수를 계산하는 데 사용되는 공식을 보여줍니다.](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/personalize/latest/dg/images/get_personalized_ranking.png)


## 개인 맞춤형-순위 샘플 노트북
<a name="real-time-recommendations-personalized-ranking-example"></a>

 개인 맞춤형-순위 레시피를 사용하는 방법을 보여주는 Jupyter 노트북 샘플은 [Personalize 순위 예제](https://github.com/aws-samples/amazon-personalize-samples/blob/master/next_steps/core_use_cases/personalized_ranking/personalize_ranking_example.ipynb) 단원을 참조하세요.