実際に使ってみた これらのv2のレシピを実際に利用してみます。 以下のサイトより映画の評価データ(ml-latest.zip)をダウンロードして利用します。このデータを加工して、「特定のユーザーがある映画をある時間に見た」というリストとIDに紐づいた映画リストを作成し、次に見る映画をPersonalizeを使っておすすめするというシナリオです。レコード数を絞って、ユーザー10,000件に紐づく1,000,000レコードのデータを利用します。 MovieLens | GroupLens 「特定のユーザーがある映画をある時間に見た」というリストは以下のような形式でinteractions.csvという名称でS3バケット上に保存します。 USER_ID,ITEM_ID,TIMESTAMP 110561,47629,1311928128 110561,48600,1312008463 110561