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# Como obter uma classificação personalizada (AWS SDKs)
<a name="get-personalized-rankings-sdk"></a>

Os exemplos de código a seguir mostram diferentes variações de como obter uma classificação personalizada com os SDKs da AWS.

**Topics**
+ [Obter uma classificação personalizada](#personalized-ranking-sdk-sample)
+ [Incluir metadados do item em uma classificação personalizada](#getting-personalized-ranking-with-metadata-sdk)
+ [Obter uma classificação personalizada usando metadados contextuais](#personalized-ranking-contextual-metadata-example)

## Obter uma classificação personalizada
<a name="personalized-ranking-sdk-sample"></a>

Use o código a seguir para obter uma classificação personalizada para um usuário. Especifique o ID do usuário e uma lista de IDs de itens a serem classificados para o usuário. Os IDs de itens devem estar nos dados que você usou para treinar a versão da solução. É retornada uma lista de recomendações classificadas. O Amazon Personalize considera o primeiro item na lista de interesses para o usuário.

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#### [ SDK for Python (Boto3) ]

```
import boto3

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

response = personalizeRt.get_personalized_ranking(
    campaignArn = "{{Campaign arn}}",
    userId = "{{UserID}}",
    inputList = ['{{ItemID1}}','{{ItemID2}}']
)

print("Personalized Ranking")
for item in response['personalizedRanking']:
    print (item['itemId'])
```

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#### [ SDK for Java 2.x ]

```
public static List<PredictedItem> getRankedRecs(PersonalizeRuntimeClient personalizeRuntimeClient,
                                                String campaignArn,
                                                String userId,
                                                ArrayList<String> items) {

    try {
        GetPersonalizedRankingRequest rankingRecommendationsRequest = GetPersonalizedRankingRequest.builder()
                .campaignArn(campaignArn)
                .userId(userId)
                .inputList(items)
                .build();
  
        GetPersonalizedRankingResponse recommendationsResponse =
                personalizeRuntimeClient.getPersonalizedRanking(rankingRecommendationsRequest);
        List<PredictedItem> rankedItems = recommendationsResponse.personalizedRanking();
        int rank = 1;
        for (PredictedItem item : rankedItems) {
            System.out.println("Item ranked at position " + rank + " details");
            System.out.println("Item Id is : " + item.itemId());
            System.out.println("Item score is : " + item.score());
            System.out.println("---------------------------------------------");
            rank++;
        }
        return rankedItems;
    } catch (PersonalizeRuntimeException e) {
        System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
        System.exit(1);
    }
    return null;
}
```

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#### [ SDK for JavaScript v3 ]

```
// Get service clients module and commands using ES6 syntax.
import { GetPersonalizedRankingCommand } 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 ranking request parameters.
export const getPersonalizedRankingParam = {
  campaignArn: "CAMPAIGN_ARN" /* required */,
  userId: "USER_ID" /* required */,
  inputList: ["ITEM_ID_1", "ITEM_ID_2", "ITEM_ID_3", "ITEM_ID_4"],
};

export const run = async () => {
  try {
    const response = await personalizeRuntimeClient.send(
      new GetPersonalizedRankingCommand(getPersonalizedRankingParam),
    );
    console.log("Success!", response);
    return response; // For unit tests.
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
};
run();
```

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## Incluir metadados do item em uma classificação personalizada
<a name="getting-personalized-ranking-with-metadata-sdk"></a>

Se você habilitou os metadados nas recomendações da campanha, é possível especificar as colunas de metadados do conjunto de dados de itens a serem incluídas na resposta. Para obter informações sobre como habilitar metadados, consulte [Habilitar metadados nas recomendações](campaigns.md#create-campaign-return-metadata).

O exemplo de código a seguir mostra como especificar as colunas de metadados como parte da solicitação de uma classificação personalizada.

```
import boto3

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

response = personalizeRt.get_personalized_ranking(
    campaignArn = "{{Campaign arn}}",
    userId = "{{UserID}}",
    inputList = ['{{ItemID1}}','{{ItemID2}}'],
    metadataColumns = {
      "ITEMS": ['{{columnNameA}}','{{columnNameB}}']
    }
)

print("Personalized Ranking")
for item in response['personalizedRanking']:
    print (item['itemId'])
    print (item['metadata'])
```

## Obter uma classificação personalizada usando metadados contextuais
<a name="personalized-ranking-contextual-metadata-example"></a>

Use o código a seguir para obter uma classificação personalizada com base em metadados contextuais. Para `context`, em cada par de chave-valor, forneça o campo de metadados como chave e os dados contextuais como valor. No código de exemplo a seguir, a chave é `DEVICE` e o valor é `mobile phone`. Substitua esses valores e `Campaign ARN` e `User ID` por seus próprios valores. Além disso, mude `inputList` por uma lista de IDs de itens que estão nos dados usados para treinar a solução. O Amazon Personalize considera o primeiro item na lista de interesses para o usuário.

```
import boto3

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

response = personalizeRt.get_personalized_ranking(
    campaignArn = "{{Campaign ARN}}",
    userId = "{{User ID}}",
    inputList = ['{{ItemID1}}', '{{ItemID2}}'],
    context = {
      '{{DEVICE}}': '{{mobile phone}}'
    }
)

print("Personalized Ranking")
for item in response['personalizedRanking']:
  print(item['itemId'])
```