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我正在尝试设置一个 boto3 客户端以按照此处所做的操作使用 AWS 个性化服务：

https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/data-prep-importing.html

到目前为止，我一直忠实地遵循本教程。我已经设置了我的 s3 存储桶，并且我有一个格式正确的 csv。

我配置了我的访问和秘密令牌，并且可以在我的 s3 存储桶上成功执行基本操作，所以我认为这部分工作正常：

当我尝试创建我的服务时，事情开始失败：

实际上，列表中缺少服务名称“个性化”。

我已经尝试升级boto3到botocore他们的最新版本并重新启动我的内核。

关于下一步尝试什么的任何想法都会很棒。

我有一个包含用户交互数据的 csv，并试图在 amazon Personalize 上创建一个数据导入作业，但是它一直失败说列 user_id 不存在。有人可以帮忙吗？

我已经尝试将列重命名为不同的东西并相应地更改架构，但它仍然在第一列上失败。

我想使用 terraform 来部署 AWS Personalize，我在 github 上没有看到它？有人对如何完成任务有任何建议吗？

尝试通过 C# 代码运行它，但它起作用了，因为资源可能还没有为下一步做好准备，所以我无法编写整个事情的脚本。

我正在尝试向 AWS-Personalize 发出“识别”类型的事件。但是，除了类型之外，没有规定可以查看事件：AWSPinpoint 内的会话开始和会话结束

还尝试编辑 Pinpoint 策略以使其使用 .record() api，如下所示... https://aws-amplify.github.io/docs/js/analytics#update-your-iam-policy

我能够获得 identityId 但是，我没有看到 AWS Personalize 内的事件跟踪器中记录的任何事件。我只能看到 Pinpoint 中的 Session Start 和 Session End 事件

我使用 AWS 个性化创建了一个活动，可以成功地为我上传的用户/事件/项目生成建议。

我现在想为新用户提供建议——那些不在初始数据集中的用户。我认为做到这一点的方法是创建一个事件流，发布他们的初始交互，然后以某种方式将其融入到活动中，但无论我用什么播种新用户，我都会得到相同的建议。

实现这一目标的正确方法是什么？

我正在尝试保存此 Avro 架构。我收到架构无效的消息。有人可以分享为什么它无效吗？

我正在使用 Amazon Personalize 创建推荐引擎。我必须为它发送以下数据，

我不明白EVENT_TYPE里面EVENT_VALUE是什么。

有人可以帮我通俗地解释一下 AWS Personalize 解决方案版本指标，或者至少告诉我这些指标在理想情况下应该是什么样子吗？

我对机器学习一无所知，并且想利用 Personalize，因为它被宣传为“不需要先前知识”的 ML SaaS。但是，我的解决方案结果中的“解决方案版本指标”似乎需要相当高的数学知识。

我的解决方案版本指标如下：
标准化折扣累积
5：0.9881，10：0.9890，25：0.9898
精度
5：0.1981，10：0.0993，25：0.0399
平均倒数排名
25：0.9833

研究

我浏览了Personalize Developer's Guide，其中包括第 72 页上每个指标的简短定义。我还尝试浏览 Wikipedia 关于折扣累积收益和平均互惠排名的文章。从阅读中，这是我对每个指标的解释：
NDG = 推荐相关性的一致性；第一个建议和最后一个建议一样重要吗？
精度 = 推荐与用户的相关性；您的建议对所有用户的相关性如何？
MRR = 列表中第一个推荐与列表中其他推荐的相关性；您的第一个建议与每个用户的相关性如何？

如果这些解释是正确的，那么我的解决方案指标表明我高度一致地推荐不相关的内容。这是一个有效的结论吗？

我正在尝试将 CSV 文件导入 Amazon Personalize

我的架构如下所示：

前几行数据如下所示：

我得到错误

我怎样才能弄清楚 CSV 有什么问题（它有数千行长），所以我不知道它是一般错误，还是特定行有问题？

我正在尝试将数据上传到 AWS Personalize 中的用户数据集。该架构包含我的 CSV 的结构。我在线检查了 JSON，它显示了有效的 JSON。