本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# 為網域建議程式設定探勘
對於 `Top picks for your`或 `Recommended for you`使用案例，Amazon Personalize 會在建議項目時使用探勘。探索涉及測試不同的項目建議，以了解使用者如何以極少的互動資料回應項目。您可以使用下列項目設定探勘：
+ 強調探索較不相關的項目 （探索權重） – 設定要探索多少。指定介於 0 到 1 之間的十進位值。預設值為 0.3。值越接近 1，探索越多。隨著探索次數的增加，建議包括更多項目，其中根據先前的行為，具有較少的項目互動資料或相關性。在零時，不會進行探勘，建議是根據目前的資料 （相關性）。
+ 探勘項目存留期截止 – 指定項目互動資料集中所有項目自上次互動以來的最大項目存留期，以天為單位。這會根據項目存留期定義項目探索的範圍。Amazon Personalize 會根據項目的建立時間戳記，或如果缺少建立時間戳記資料，則根據項目互動資料來決定項目存留期。如需 Amazon Personalize 如何決定項目存留期的詳細資訊，請參閱 [建立時間戳記資料](items-datasets.md#creation-timestamp-data)。
若要增加 Amazon Personalize 在探勘期間考慮的項目，請輸入較大的值。最短為 1 天，預設值為 30 天。建議可能包括比您指定的項目存留期截止還舊的項目。這是因為這些項目與使用者相關，而且探勘無法識別它們。
下列程式碼範例示範如何使用 AWS CLI 或 AWS SDKs 為推薦者設定探勘。若要使用 Amazon Personalize 主控台執行此操作，請在建立建議程式時，在**進階組態頁面上指定探索組態**。如需詳細資訊，請參閱[建立推薦者 （主控台）](creating-domain-recommenders.md#creating-recommenders-console)。
## 設定探勘 (AWS CLI)
下列程式碼示範如何在建立`Top picks for you`使用案例的推薦者時設定探勘。此範例使用預設值。
如果您有項目資料集，且希望 選項在取得建議時包含中繼資料，請更新 `recommender-config`以新增`enableMetadataWithRecommendations`欄位並將其設定為 `true`。
```
aws personalize create-recommender \
--name recommender name \
--dataset-group-arn dataset group ARN \
--recipe-arn arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-top-picks \
--recommender-config "{\"itemExplorationConfig\":{\"explorationWeight\":\"0.3\",\"explorationItemAgeCutOff\":\"30\"}}"
```
## 設定探勘 (AWS SDKs)
對於 `Top picks for your`或 `Recommended for you`使用案例，Amazon Personalize 會在建議項目時使用探勘。探索涉及測試不同的項目建議，以了解使用者如何以極少的互動資料回應項目。您可以使用下列項目設定探勘：
+ 強調探索較不相關的項目 （探索權重） – 設定要探索多少。指定介於 0 到 1 之間的十進位值。預設值為 0.3。值越接近 1，探索越多。隨著探索次數的增加，建議包括更多項目，其中根據先前的行為，具有較少的項目互動資料或相關性。在零時，不會進行探勘，建議是根據目前的資料 （相關性）。
+ 探勘項目存留期截止 – 指定項目互動資料集中所有項目自上次互動以來的最大項目存留期，以天為單位。這會根據項目存留期定義項目探索的範圍。Amazon Personalize 會根據項目的建立時間戳記，或如果缺少建立時間戳記資料，則根據項目互動資料來決定項目存留期。如需 Amazon Personalize 如何決定項目存留期的詳細資訊，請參閱 [建立時間戳記資料](items-datasets.md#creation-timestamp-data)。
若要增加 Amazon Personalize 在探勘期間考慮的項目，請輸入較大的值。最短為 1 天，預設值為 30 天。建議可能包括比您指定的項目存留期截止還舊的項目。這是因為這些項目與使用者相關，而且探勘無法識別它們。
下列程式碼示範如何在建立建議者時設定探勘。此範例使用預設值。
------
#### [ SDK for Python (Boto3) ]
```
import boto3
personalize = boto3.client('personalize')
create_recommender_response = personalize.create_recommender(
name = 'recommender name',
recipeArn = 'arn:aws:personalize:::recipe/aws-vod-top-picks',
datasetGroupArn = 'dataset group ARN',
recommenderConfig = {"itemExplorationConfig": {"explorationWeight": "0.3", "explorationItemAgeCutOff": "30"}}
)
recommender_arn = create_recommender_response['recommenderArn']
print('Recommender ARN:' + recommender_arn)
```
------
#### [ SDK for JavaScript v3 ]
```
// Get service clients and commands using ES6 syntax.
import { CreateRecommenderCommand, PersonalizeClient } from
"@aws-sdk/client-personalize";
// create personalizeClient
const personalizeClient = new PersonalizeClient({
region: "REGION"
});
// set the recommender's parameters
export const createRecommenderParam = {
name: "RECOMMENDER_NAME", /* required */
recipeArn: "RECIPE_ARN", /* required */
datasetGroupArn: "DATASET_GROUP_ARN", /* required */
recommenderConfig: {
itemExplorationConfig: {
explorationWeight: "0.3",
explorationItemAgeCutOff: "30"
}
}
};
export const run = async () => {
try {
const response = await personalizeClient.send(new CreateRecommenderCommand(createRecommenderParam));
console.log("Success", response);
return response; // For unit tests.
} catch (err) {
console.log("Error", err);
}
};
run();
```
------