API 要求のサンプル
この記事では、API リクエストと関連するレスポンスの例をいくつか示します。 各例では、基本的な推奨シナリオに加え、フィルタリング、ページング、代替アルゴリズムの選択など、その他の応答修正機能を示します。 もしこれらの例を Intelligent Recommendations のエンドポイントで試用する場合は、必ずエンドポイント名 (DNS 部分) を置き換え、パラメータをご利用のデータに合わせて調整してください。
Note
count パラメーターは、各レスポンスで返されるアイテムの数を制御します。 例では、わかりやすく簡潔にするため、カウントを 5 にしています。 API リクエストを作成する方法の詳細については、Intelligent Recommendations APIとAPIを呼び出すためのクイックスタートガイドを参照してください。
使用例
Intelligent Recommendations アカウントでテストできるいくつかの例を次に示します:
- 新しいイメージの取得
- 人気のある項目を取得する
- 類似する項目を取得する
- ユーザー ピックを取得する
- 次に行うべき最良の対応 (カート)
- メタデータのタグ付けとユーザーのバケット化
- AlgoType パラメーターの使用方法
- Refinements パラメーターの使用方法
- API 状態コード
応答のテスト中にエラーが発生した場合は、エラー ログを参照してください。
新しい項目の取得
New Items API は、リリース日順に注文された製品のリストを返します。
API 要求は以下のようなものです:
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/New?modeling=adw&Count=5
成功した応答は次のようになります:
{
"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"
}
上位 3 をスキップしながら新しいアイテムを取得する
リクエストに 「SkipItems」 を追加すると、リスト内の項目をスキップできます。
API 要求は以下のようなものです:
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/New?modeling=adw&Count=5&SkipItems=3
成功した応答は次のようになります:
{
"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"
}
人気のある項目を取得する
Get Popular Items API は、トランザクション、購入、表示、選択、ダウンロードなどのインタラクションの数順に並べられたアイテムのリストを返します。 ビジネスでのユーザーとアイテムのインタラクションの意味が何であれ、リストの最初のアイテムはインタラクションが最も多い項目であり、残りは降順で並べられています。
API 要求は以下のようなものです:
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Popular?modeling=adw&Count=5
成功した応答は次のようになります:
{
"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"
}
特定のカテゴリーで人気のある項目を取得する
ItemCategories データ エンティティ内でカテゴリーを定義できます。 詳細については、データ コントラクトの概要 を参照してください。
最も人気のある衣料品を検索するときの API リクエストは次のようになります:
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Popular?modeling=adw&Count=5&Category=Clothing
成功した応答は次のようになります:
{
"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"
}
特定のカテゴリーで人気のある項目を離散的なフィルターで取得する
ItemAndVariantFilters データ エンティティ内でフィルターを定義できます。 詳細については、データ コントラクトの概要 を参照してください。
API 要求は以下のようなものです:
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Popular?modeling=adw&Count=5&Category=Clothing&Size=S
成功した応答は次のようになります:
{
"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"
}
特定のカテゴリーで、数値の範囲をフィルターしながら人気のある項目を取得する
範囲によるフィルタリングの構文の詳細については、範囲フィルターのガイドを参照してください。
API 要求は以下のようなものです:
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
成功した応答は次のようになります:
{
"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"
}
類似する項目を取得する
類似項目 API は、特定のシードアイテムに基づいたコンテキスト推奨を提供します。 シード アイテムは、製品の提案の基礎となるピボット ポイントです。 以下の API 要求で、類似する/ 直後に シード項目 IDが表示されます。 たとえば、ストライプのセーターの種商品は、メンズのスーツのジャケットと比較した場合、異なる商品提案がなされます。
API 要求は以下のようなものです:
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Similar/64702?modeling=adw&Count=5
成功した応答は次のようになります:
{
"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"
}
シャッフルで類似する項目を入手する
ユーザーが同じ推奨事項を何度も表示しないようにするために、Intelligent Recommendations には、関連性に大きな影響を与えることなく項目の順序をわずかに変更する加重シャッフル機能があります。 洗練された enableshuffling を追加することで、結果をシャッフルすることができます。 Refinements とさまざまなタイプの詳細については、こちらを参照してください。
API 要求は以下のようなものです:
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Similar/64702?modeling=adw&Count=5&Refinements=EnableShuffling
成功した応答は次のようになります:
{
"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"
}
外観の導入
この API リクエストは合成画像を取得し、合成画像にリストされている項目と視覚的に類似した推奨項目のリストを返します。 複合画像とその itemIds マッピングは、 こちらの画像からアイテムへのデータ エンティティを使用して構成できます。
API リクエストは、特定の合成画像 (642) に対して次のようになります:
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Similar/642?AlgoType=BringSimilarItems
成功した応答は次のようになります:
{
"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"
}
完全な類似スタイル
この API 要求は、アイテム ID を取得し、そのアイテムを含む、または類似性がビジュアル スタイルに基づく別のビジュアル アイテムを含む複合写真 ID のリストを返します。
API 要求は、特定のアイテム ID (64702) に対して次のようになります:
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Similar/64702?AlgoType=CompleteSimilarStyles
成功した応答は次のようになります:
{
"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"
}
完全な類似アイテム
この API 要求は、アイテム ID を取得し、そのアイテムまたは視覚的に類似したアイテムを含む合成画像を検索し、それらの合成画像から抽出されたアイテム ID のリストを返します。
API 要求は、特定のアイテム ID (64702) に対して次のようになります:
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Similar/64702?AlgoType=CompleteSimilarItems
成功した応答は次のようになります:
{
"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"
}
ユーザー ピックを取得する
Picks API は、特定のユーザーのインタラクション履歴に基づいて、パーソナライズされた一連の推奨事項を返します。
API 要求は以下のようなものです:
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Picks?modeling=adw&UserId=ID1644&Count=5
成功した応答は次のようになります:
{
"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"
}
SessionID を使用してユーザーの選択を取得
Picks API は、ユーザーが既知 (サインイン) か未知 (匿名) かにかかわらず、セッション内の現在のビューに基づきパーソナライズされたレコメンデーションを返します。 sessionId パラメーターは、ユーザーが現在の閲覧セッションで閲覧した製品を識別し、API はサインインしているユーザーまたは匿名ユーザーの最近の閲覧アクティビティに基づいて推奨事項のリストを返します。
変更された Picks API リクエストは、userId を sessionId に置き換え、次のように AlgoType "Recent Views" を使用します。
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/picks?SessionId=123&AlgoType=RecentViews.
Note
SessionId パラメーターは、ピック API を呼び出す前に、特定のセッションの類似する API リクエストで使用する必要があります。そうしないと、最近のアクティビティの推奨事項が空の結果を返します。
Similar API を使用する場合:
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Similar/64702?SessionId=123
成功した最近の活動ピックの応答は次のとおりです。
```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"
}
注意
この例では、SessionId パラメーターが API リクエストに追加されています。
次に行うべき最良の対応
この API 要求は、ユーザーのカートの中で、種商品と一緒に購入されることが多い商品のリストを返します (小売店のカート シナリオでない場合は、一緒に結合されます)。
単一シードのアイテム/アクションの API リクエストは、以下の通りです:
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Cart/64702?AlgoType=DAS&modeling=adw&Count=5
複数のシード項目やアクション向けの API 要求は次のようなものです:
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Cart/Items?SeedItemIds=22565300000,41023461-0005-0000-ffff-00ffffffff00,22565300000,22565300001&Count=5
正常な応答:
{
"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"
}
メタデータのタグ付けとユーザーのバケット化
メタ データのタグ付けとユーザー バケット化を実装するには、データ コントラクトにいくつかの構成が必要です。 メタデータ タギングから恩恵を受ける 2 つの一般的なユース ケースのチュートリアル、およびそれぞれのデモデータによるいくつかの例を含む、データ コントラクト変更と API 例の概要については、メタデータ タギングとユーザー バケットのガイドをご覧ください。
- コールド ユーザー向けに "おすすめの人気品目" を取得します。 例を確認する際は、"コールド ユーザー向けにおすすめの人気品目を取得する" というタイトルのセクションを参照してください。
- ユーザーのメタデータ値の機械学習マップを作成する方法。 例を確認する際は、"ユーザーのメタデータ値の機械学習マップを作成する" というタイトルのセクションを参照してください。
AlgoType パラメーターの使用方法
Intelligent Recommendations 機能は、各種シナリオでレコメンデーションを計算する複数のアルゴリズムを提供しています。 デフォルト以外の特定のアルゴリズムを使用する場合は、AlgoType パラメーターを利用できます。
AlgoTypes の例
現在サポートしている AlgoType の完全なリストは AlgoTypes テーブル を参照してください。 AlgoTypes の例を次に示します:
AlgoType | Definition | サポートされる API |
---|---|---|
RecentPurchases | レコメンデーションは、ユーザーの最新の購入に基づいて計算されます。 | ユーザー ピック API でのみ使用できます。 |
ビジュアル | アイテムの類似性は、カタログ画像の視覚的な類似性に基づいて計算されます。 | 類似 API でのみ使用できます。 |
テキスト | 項目の類似性は、カタログのテキスト記述のテキスト (言語理解) の類似性に基づいて計算されます。 | 類似 API でのみ使用できます。 |
AlgoType を使用した API 要求の作成
ユーザー ピックの取得 API リクエストに AlgoType を追加するための API リクエストは、次のようになります。
https://ir-example.mir.prod.reco.microsoft.com/Reco/V1.0/Picks?AlgoType=RecentPurchases&modeling=adw&UserId=ID1644&Count=5
成功した応答は次のようになります:
{
"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"
}
Refinements パラメーターの使用方法
Intelligent Recommendations 機能は、レコメンデーションを計算して返すためのさまざまな動作を提供しますが、購入エクスペリエンスを向上させるために、デフォルトとは異なる動作を要求する必要がある場合があります。 たとえば、未購入のアイテムのみをおすすめに表示したり、同じ注文の繰り返しを防止したりできます。 このような場合に Refinements パラメーターを使用して、目的のレコメンデーション動作を実現できます。
現在サポートしている Refinements の完全なリストは Refinements テーブル を参照してください。
Refinements を使用した API 要求の作成
互いに矛盾しない限り、コンマで区切って複数の絞り込みを追加できます。 Similar API に改良を加えるためのサンプル API リクエストは、 こちらにあります。
API 状態コード
API 状態コード、説明、およびエラーの解決方法の完全なリストは次のとおりです。
コード | 状態 | Reason | 解決する方法 |
---|---|---|---|
200 | Success | API 要求は正常に完了しました。 | N/A |
200 | EmptyResults | このシード アイテム (itemId) にはレコメンデーションがありますが、それらはすべて除外されました。 | フィルタリングの主な理由は、カタログ内のアイテムに関連付けられたデータです。 特定の製品の返品が予想される場合は、その製品の入手可能日を確認し、カテゴリ、チャネル、カタログ、在庫状況などの適切なフィルター割り当てを使用して正しく構成されていることを確認することが重要です。 |
200 | DataDoesNotExist | シード アイテム (itemId) が結果に存在しません。 指定された itemId が入力データにないか、計算結果を得るのに十分なデータがない可能性があります。 | アイテムが次の状態であることを確認します: - 有効である - 適切なチャンネルに属している - 十分な対話/画像/テキストがある。 詳細については、データ コントラクト形式ガイドのチェック を参照してください。 |
200 | WaitingForData | 新しいモデリング コンポーネントが作成されると、計算に時間がかかり、結果を返す準備ができていない場合があります。 | ログまたは モデリング ステータス レポート をチェックして、エラーがあるかどうかを確認します。 24 時間経過してもエラー ログが記録されずに問題が解決しない場合は、お問い合わせください。 |
400 | UnsupportedRequest | API パラメーターの 1 つにサポートされていない値が含まれているか、API 要求に別の問題があります (サポートされていない、または無効になっているシナリオなど)。 | ヘッダー値が実際のパラメーターと異なるかどうかを確認してください。 実際の API 要求の例については、 この記事の先頭に移動してください。 モデリング機能セットが Standard と Premium のどちらに設定されているかに応じて、異なる API 要求が無効になります。 また、モデリング ステータス レポート をチェックして、アルゴリズムにエラーがないかどうかを確認することもできます。 |
400 | UnsupportedFeature | 現在のモデリング機能セットに基づいてサポートされていない API を呼び出そうとしています。 | Standard または Premium に設定された正しいモデリング機能を有効にします。 各機能セットで利用可能なシナリオのリスト。 |
401 | Unauthenticated 要求 | サービスを操作するためのアクセス許可がテナントに割り当てられていることを確認してください。 検証をチェックするには、次のステップに従います。 | |
408 | RequestTimeout | 要求がタイムアウトしました。 | API 要求を再度呼び出してみてください。 |
429 | RPS は事前に割り当てられた層を超えているため、調整される危険があります。 | 事前に割り当てられた RPS の容量を上位層に増やすか、現在の RPS を減らします。 | |
500 | 内部サーバー エラー | Intelligent Recommendations 側でエラーが発生しました。 | この問題は一時的なものである可能性があるため、数分後にもう一度試してください。 ログまたは モデリング ステータス レポート をチェックして、エラーがあるかどうかを確認します。 エラー ログが記録されずに問題が解決しない場合は、お問い合わせください。 |
503 | ServiceUnavailable | サービスがアカウントを処理できません。 | ログまたは モデリング ステータス レポート をチェックして、エラーがあるかどうかを確認します。 エラー ログが記録されずに問題が解決しない場合は、お問い合わせください。 |
参照
Intelligent Recommendations API
API 呼び出しのクイック スタート ガイド
一般的なログ エラー
データ コントラクトの概要