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Richieste API di esempio

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Questo articolo mostra alcune richieste API di esempio e le risposte associate. Ogni esempio mostra uno scenario di raccomandazioni di base insieme ad altre funzionalità di modifica della risposta come il filtro, il paging, la selezione di un algoritmo alternativo e altro ancora. Se vuoi provare questi esempi sul tuo endpoint di Raccomandazioni intelligenti, assicurati di sostituire il nome endpoint (la parte DNS) e adattare i parametri ai tuoi dati.

Nota

Il parametro count controllerà il numero di elementi restituiti in ciascuna risposta. Gli esempi avranno il conteggio impostato su 5 per chiarezza e brevità. Per ulteriori informazioni sui modi per creare le tue richieste API, consulta API di Raccomandazioni intelligenti e Guida rapida per chiamare l'API.

Esempi

Ecco alcuni esempi con cui puoi testare con il tuo account Raccomandazioni intelligenti:

Se si verificano errori durante il test delle risposte, vedi Registri degli errori.

Ottieni nuovi articoli

L'API Nuovi articoli restituisce un elenco di prodotti ordinati per data di rilascio.

La richiesta API è come segue:

https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/New?modeling=adw&Count=5

Una risposta positiva è simile a questa:

{
    "id": "Lists",
    "name": "Lists",
    "version": "v1.0",
    "interactionsVersion": "20220104115104",
    "items": [
        {
            "id": "70000",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "70002",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "70003",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "70004",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "70005",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        }
    ],
    "title": "New",
    "longTitle": "New",
    "titleId": 3,
    "pagingInfo": {
        "totalItems": 278
    },
    "status": "Success"
}

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Ottieni nuovi articoli saltando i primi 3

Puoi saltare gli articoli in un elenco aggiungendo "SkipItems" alla richiesta.

La richiesta API è come segue:

https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/New?modeling=adw&Count=5&SkipItems=3

Una risposta positiva è simile a questa:

{
    "id": "Lists",
    "name": "Lists",
    "version": "v1.0",
    "interactionsVersion": "20220104115104",
    "items": [
        {
            "id": "70004",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "70005",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "70006",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "66001",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "66002",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        }
    ],
    "title": "New",
    "longTitle": "New",
    "titleId": 3,
    "pagingInfo": {
        "totalItems": 278
    },
    "status": "Success"
}

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L'API Ottieni articoli popolari restituisce un elenco di articoli ordinati in base al conteggio delle interazioni, come transazione, acquisto, visualizzazione, selezione o download. Qualunque cosa significhi un'interazione utente-articolo nella tua attività, il primo articolo nell'elenco è quello che ha il maggior numero di interazioni e i rimanenti sono ordinati in ordine decrescente.

La richiesta API è come segue:

https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Popular?modeling=adw&Count=5

Una risposta positiva è simile a questa:

{
    "id": "Lists",
    "name": "Lists",
    "version": "v1.0",
    "interactionsVersion": "20220104115104",
    "items": [
        {
            "id": "65106",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "62604",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "70006",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "63503",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "62452",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        }
    ],
    "title": "Popular",
    "longTitle": "Popular",
    "titleId": 5,
    "pagingInfo": {
        "totalItems": 278
    },
    "status": "Success"
}

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È possibile definire le categorie all'interno dell'entità dati ItemCategories. Per altre informazioni, vedi Panoramica del contratto dati.

La richiesta API per la ricerca degli articoli di abbigliamento più popolari è simile alla seguente:

https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Popular?modeling=adw&Count=5&Category=Clothing

Una risposta positiva è simile a questa:

{
    "id": "Lists",
    "name": "Lists",
    "version": "v1.0",
    "interactionsVersion": "20220104115104",
    "items": [
        {
            "id": "62604",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "62452",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "62502",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "62606",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "63402",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        }
    ],
    "title": "Popular",
    "longTitle": "Popular",
    "titleId": 5,
    "pagingInfo": {
        "totalItems": 95
    },
    "status": "Success"
}

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È possibile definire i filtri all'interno dell'entità dati ItemAndVariantFilters. Per altre informazioni, vedi Panoramica del contratto dati.

La richiesta API è come segue:

https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Popular?modeling=adw&Count=5&Category=Clothing&Size=S

Una risposta positiva è simile a questa:

{
    "id": "Lists",
    "name": "Lists",
    "version": "v1.0",
    "interactionsVersion": "20220104115104",
    "items": [
        {
            "id": "61453",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "62104",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "62100",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "62103",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "61406",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        }
    ],
    "title": "Popular",
    "longTitle": "Popular",
    "titleId": 5,
    "pagingInfo": {
        "totalItems": 32
    },
    "status": "Success"
}

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Per ulteriori informazioni sulla sintassi del filtro per intervallo, vedi la guida per filtri di intervallo.

La richiesta API è come segue:

https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Popular?modeling=adw&Count=10&Category=Clothing&$filter=rating gt 2 and rating lt 5

Una risposta positiva è simile a questa:

{
    "id": "Lists",
    "name": "Lists",
    "version": "v1.0",
    "interactionsVersion": "20220104115104",
    "items": [
        {
            "id": "62604",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "62452",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "62502",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "62507",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "62106",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        }
    ],
    "title": "Popular",
    "longTitle": "Popular",
    "titleId": 5,
    "pagingInfo": {
        "totalItems": 5
    },
    "status": "Success"
}

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Ottieni articoli simili

L'API Articoli simili fornisce raccomandazioni contestuali basate su articoli seme specifici. L'articolo seme è il punto cardine su cui si baseranno i suggerimenti sui prodotti. La richiesta API di seguito per ID articolo seme segue immediatamente Similar/. Ad esempio, un articolo seme di tipo maglione a righe ha suggerimenti di prodotto diversi rispetto a una giacca da uomo.

La richiesta API è come segue:

https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Similar/64702?modeling=adw&Count=5

Una risposta positiva è simile a questa:

{
    "id": "Related",
    "name": "Related",
    "version": "v1.0",
    "interactionsVersion": "20220104115104",
    "items": [
        {
            "id": "63102",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "62106",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "61511",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "63503",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "68100",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        }
    ],
    "title": "People also like",
    "longTitle": "People also like",
    "titleId": 1,
    "pagingInfo": {
        "totalItems": 138
    },
    "status": "Success"
}

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Ottieni gli articoli simili con ordine casuale

Per impedire agli utenti di visualizzare le stesse raccomandazioni più e più volte, Raccomandazioni intelligenti ha una funzione di ordine casuale ponderata che modifica leggermente l'ordine degli articoli senza influire in modo significativo sulla pertinenza. I risultati possono essere ordinati aggiungendo il perfezionamento enableshuffling. Per saperne di più sui perfezionamenti e sui relativi tipi, fai clic qui.

La richiesta API è come segue:

https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Similar/64702?modeling=adw&Count=5&Refinements=EnableShuffling

Una risposta positiva è simile a questa:

{
    "id": "Related",
    "name": "Related",
    "version": "v1.0",
    "interactionsVersion": "20220104115104",
    "items": [
        {
            "id": "62403",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "61511",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "71603",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "64201",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "62452",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        }
    ],
    "title": "People also like",
    "longTitle": "People also like",
    "titleId": 1,
    "pagingInfo": {
        "totalItems": 138
    },
    "status": "Success"
}

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Porta l'aspetto

Questa richiesta API acquisisce un'immagine composita e restituisce un elenco di elementi consigliati visivamente simili agli elementi elencati nell'immagine composita. Un'immagine composita e la relativa mappatura itemIds possono essere configurate utilizzando Entità dati da immagine ad articolo qui..

La richiesta API è simile alla seguente per una determinata immagine composita (642):

https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Similar/642?AlgoType=BringSimilarItems

Una risposta positiva è simile a questa:

{
    "id": "Related",
    "name": "Related",
    "version": "v1.0",
    "interactionsVersion": "20220104115104",
    "items": [
        {
            "id": "62403",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "61511",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "71603",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "64201",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "62452",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        }
    ],
    "title": "Bring Similar Items",
    "longTitle": "Bring Similar Items",
    "titleId": 1,
    "pagingInfo": {
        "totalItems": 138
    },
    "status": "Success"
}

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Completa stili simili

Questa richiesta API acquisisce un ID elemento e restituisce un elenco di ID immagini composte che contengono l'elemento o contengono un elemento simile diverso, in cui la somiglianza è basata sullo stile visivo.

La richiesta API è simile alla seguente per un determinato ID elemento (64702):

https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Similar/64702?AlgoType=CompleteSimilarStyles

Una risposta positiva è simile a questa:

{
    "id": "Related",
    "name": "Related",
    "version": "v1.0",
    "interactionsVersion": "20220104115104",
    "items": [
        {
            "id": "403",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "511",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "603",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "201",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "452",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        }
    ],
    "title": "Complete Similar Styles",
    "longTitle": "Complete Similar Styles",
    "titleId": 1,
    "pagingInfo": {
        "totalItems": 138
    },
    "status": "Success"
}

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Completa elementi simili

Questa richiesta API acquisisce un ID elemento, trova le immagini composte che contengono l'elemento o un elemento visivamente simile e restituisce un elenco di ID elemento estratti da tali immagini composite.

La richiesta API è simile alla seguente per un determinato ID elemento (64702):

https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Similar/64702?AlgoType=CompleteSimilarItems

Una risposta positiva è simile a questa:

{
    "id": "Related",
    "name": "Related",
    "version": "v1.0",
    "interactionsVersion": "20220104115104",
    "items": [
        {
            "id": "62403",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "61511",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "71603",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "64201",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "62452",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        }
    ],
    "title": "Complete Similar Items",
    "longTitle": "Complete Similar Items",
    "titleId": 1,
    "pagingInfo": {
        "totalItems": 138
    },
    "status": "Success"
}

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Ottieni scelte dell'utente

L'API Scelte restituisce un set personalizzato di raccomandazioni in base alla cronologia delle interazioni di un determinato utente.

La richiesta API è come segue:

https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Picks?modeling=adw&UserId=ID1644&Count=5

Una risposta positiva è simile a questa:

{
    "id": "Picks",
    "name": "Picks",
    "version": "v1.0",
    "items": [
        {
            "id": "68100",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "62500",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "61504",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "65103",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "61401",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        }
    ],
    "title": "Picks for you",
    "longTitle": "Picks for you",
    "titleId": 6,
    "personalizationConfidence": 1.0,
    "pagingInfo": {
        "totalItems": 139
    },
    "status": "Success"
}

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Ottieni scelte dell'utente tramite SessionID

L'API delle scelte restituisce raccomandazioni personalizzate basate sulle visualizzazioni correnti in una sessione, indipendentemente dal fatto che l'utente sia noto (connesso) o sconosciuto (anonimo). Il parametro sessionId identifica i prodotti che un utente ha visualizzato nella sessione di navigazione corrente e l'API restituisce un elenco di suggerimenti basati sull'attività di visualizzazione recente dell'utente connesso o anonimo.

La richiesta API delle scelte modificata sostituisce userId con sessionId e utilizza l'AlgoType "Visualizzazione recenti", fornito come segue:

https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/picks?SessionId=123&AlgoType=RecentViews.

Nota

Il parametro SessionId deve essere utilizzato nella richiesta API simile nella sessione specificata prima di chiamare l'API Scelte, altrimenti i consigli sulle attività recenti restituiscono risultati vuoti.

Quando si utilizza l'API simile:

https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Similar/64702?SessionId=123

una risposta di selezione attività recente completata è la seguente:


```json
{
    "id": "Picks",
    "name": "Picks",
    "version": "v1.0",
    "items": [
        {
            "id": "68100",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "62500",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "61504",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "65103",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "61401",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        }
    ],
    "title": "Picks for you",
    "longTitle": "Picks for you",
    "titleId": 6,
    "personalizationConfidence": 1.0,
    "pagingInfo": {
        "totalItems": 139
    },
    "status": "Success"
}

Nota

Il parametro SessionId è stato aggiunto alla richiesta API in questo esempio.

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Migliore azione successiva

La richiesta API restituisce un elenco di articoli che vengono acquistati più spesso insieme agli articoli seed nel carrello di un utente (o abbinati insieme, se non è uno scenario di carrello al dettaglio).

La richiesta API per un singolo articolo seed/azione è:

https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Cart/64702?AlgoType=DAS&modeling=adw&Count=5

La richiesta API per un più articoli seed/azioni è:

https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Cart/Items?SeedItemIds=22565300000,41023461-0005-0000-ffff-00ffffffff00,22565300000,22565300001&Count=5

Una risposta positiva è:

{
    "id": "Cart",
    "name": "Cart",
    "version": "v1.0",
    "items": [
        {
            "id": "63102",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "62106",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "61511",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "63503",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "68100",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        }
    ],
    "title": "Frequently bought together",
    "longTitle": "Frequently bought together",
    "titleId": 2,
    "pagingInfo": {
        "totalItems": 138
    },
    "status": "Success"
}

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Tagging dei metadati e bucket degli utenti

L'implementazione dell'assegnazione di tag dei metadati e della creazione di bucket degli utenti richiede configurazioni per il contratto dati. Consulta la nostra Guida all'assegnazione di tag dei metadati e alla creazione di bucket degli utenti per una panoramica delle modifiche ai contratti dati e degli esempi di API, inclusa una panoramica di due casi d'uso comuni che traggono vantaggio dalla codifica dei metadati e forniscono alcuni esempi con dati demo per ognuno.

  1. Per ottenere "gli articoli più popolari per te" per gli utenti sporadici. Per vedere un esempio, vedi la sezione intitolata "Ottieni gli articoli più popolari per te e per gli utenti sporadici".
  2. Per creare una mappa appresa dalla macchina dei valori dei metadati degli utenti. Per vedere un esempio, consulta la sezione intitolata "Crea una mappa ML dei valori dei metadati degli utenti".

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Come utilizzare il parametro AlgoType

La funzionalità Raccomandazioni intelligenti offre molteplici algoritmi per calcolare le raccomandazioni per diversi scenari. Se vuoi utilizzare un algoritmo specifico diverso da quello predefinito, puoi utilizzare il parametro AlgoType.

Esempi di AlgoType

Vedi la Tabella AlgoTypes per l'elenco completo degli AlgoType attualmente supportati. Gli esempi di AlgoTypes sono:

AlgoType Definizione API supportata
RecentPurchases Le raccomandazioni sulle scelte vengono calcolate in base agli acquisti più recenti dell'utente. Disponibile solo con l'API scelte dall'utente.
Rappresentazione grafica Le somiglianze degli articoli vengono calcolate in base alle somiglianze visive delle immagini del catalogo. Disponibile solo con l'API somiglianze.
Testuale Le somiglianze degli articoli vengono calcolate in base alle somiglianze di testo (comprensione del linguaggio) delle descrizioni testuali del catalogo. Disponibile solo con l'API somiglianze.

Costruire una richiesta API con AlgoType

La richiesta API per l'aggiunta di un tipo Algo a una richiesta API ottieni scelte dell'utente è simile alla seguente:

https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Picks?AlgoType=RecentPurchases&modeling=adw&UserId=ID1644&Count=5

Una risposta positiva è simile a questa:

{
    "id": "Picks",
    "name": "Picks",
    "version": "v1.0",
    "items": [
        {
            "id": "61100",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "61406",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "63203",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "73401",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        },
        {
            "id": "71801",
            "trackingId": "00000000-0000-0000-0000-000000000003"
        }
    ],
    "title": "Picks for you",
    "longTitle": "Picks for you",
    "titleId": 6,
    "pagingInfo": {
        "totalItems": 327
    },
    "status": "Success"
}

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Come utilizzare il parametro Perfezionamenti

La funzionalità Raccomandazioni intelligenti offre vari comportamenti per calcolare e restituire raccomandazioni, ma a volte è necessario richiedere un comportamento diverso da quello predefinito per una migliore esperienza di acquisto. Ad esempio, visualizzare le raccomandazioni solo sugli articoli non acquistati o impedire la ripetizione dello stesso ordine. Il parametro Perfezionamenti può essere utilizzato in questi casi per ottenere il comportamento di raccomandazione desiderato.

Vedi la tabella Perfezionamenti per un elenco completo dei perfezionamenti correntemente supportati.

Costruire una richiesta API con Perfezionamenti

Puoi aggiungere più perfezionamenti separati da virgola, purché non siano in contraddizione tra loro. Un esempio di richiesta API per l'aggiunta di un perfezionamento all'API somiglianze è disponibile qui.

Codice di stato API

Di seguito è riportato un elenco completo di codici di stato API, descrizioni e modalità di risoluzione degli errori:

Codice Stato Motivo Come risolvere il problema
200 Riuscita La richiesta API è stata completata. N/A
200 EmptyResults Esistono raccomandazioni per questo elemento seme (itemId), tuttavia, sono stati tutti filtrati. Il motivo principale per l'applicazione del filtro sono i dati associati agli articoli nel catalogo. Quando prevedi la restituzione di determinati prodotti, è importante verificarne le date di disponibilità e assicurarti che siano configurati correttamente con le assegnazioni di filtro appropriate, ad esempio categoria, canale, catalogo e disponibilità.
200 DataDoesNotExist L'elemento seme (itemId) non esiste nei risultati. L'itemId specificato potrebbe non essere presente nei dati di input o non dispone di dati sufficienti per calcolare i risultati. Verifica che l'articolo:
- sia valido
- appartenga al canale giusto
- Abbia abbastanza interazioni/immagini/testo. Per altre informazioni, vedi la Guida al formato del contratto dati.
200 WaitingForData Quando viene creato un nuovo componente di modellazione, il calcolo può richiedere del tempo e potrebbe non essere pronto per restituire i risultati. Controlla i log o il report sullo stato della modellazione per vedere se ci sono errori. Se dopo 24 ore il problema persiste senza registrazione degli errori, contattaci.
400 UnsupportedRequest Uno dei parametri API ha un valore non supportato o c'è un altro problema con la richiesta API, ad esempio: uno scenario non supportato o disabilitato. Verifica se il valore dell'intestazione è diverso dal parametro effettivo. Per esempi di richieste API funzionanti, vai all'inizio di questo articolo. Diverse richieste API vengono disabilitate a seconda che il set di funzionalità di modellazione sia configurato su Standard o Premium. Puoi anche controllare il report sullo stato della modellazione per vedere se ci sono errori con uno qualsiasi degli algoritmi.
400 UnsupportedFeature Stai tentando di chiamare un'API non supportata in base al tuo attuale set di funzionalità di modellazione. Abilita la funzionalità di modellazione corretta impostata su standard o premium. Elenco degli scenari disponibili per ogni set di funzionalità.
401 Richiesta non autenticata Verifica che il tenant abbia le autorizzazioni assegnate per il funzionamento del servizio. Segui questi passaggi per controllare l'autenticazione.
408 RequestTimeout Timeout della richiesta. Prova a chiamare di nuovo la richiesta API.
429 L'RPS è al di sopra del livello preallocato ed è a rischio di limitazione. Aumenta la capacità RPS preallocata a un livello superiore o riduci l'RPS corrente.
500 Errore interno del server Si è verificato un errore sul lato Raccomandazioni intelligenti. Questo problema può essere temporaneo, quindi riprova dopo un paio di minuti. Controlla i log o il report sullo stato della modellazione per vedere se ci sono errori. Se il problema persiste senza registrazione degli errori, contattaci.
503 ServiceUnavailable Il servizio non è in grado di elaborare l'account. Controlla i log o il report sullo stato della modellazione per vedere se ci sono errori. Se il problema persiste senza registrazione degli errori, contattaci.

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Vedi anche

API di Raccomandazioni intelligenti
Guida rapida per chiamare l'API
Errori di registrazione comuni
Panoramica del contratto dati