├── README.md ├── bin ├── POM_function.py ├── POM_function.pyc ├── config_sample.py ├── config_sample.pyc ├── safe_math.py ├── safe_math.pyc ├── wc_click_model_inference_by_id.py ├── wc_common.py └── wc_common.pyc ├── relevance_test_dataset ├── data │ ├── model_result │ │ ├── DBN_result.txt │ │ ├── POM_result.txt │ │ ├── PSCM_result.txt │ │ ├── TCM_result.txt │ │ ├── THCM_result.txt │ │ └── UBM_result.txt │ └── relevance_label.txt └── readme.txt ├── sample ├── .DS_Store ├── output │ ├── _DBN.model │ ├── _DBN.model.perplexity │ ├── _DBN.model.relevance │ ├── _DBNModel.model │ ├── _DBNModel.model.perplexity │ ├── _DBNModel.model.relevance │ ├── _POM.model │ ├── _POM.model.perplexity │ ├── _POM.model.relevance │ ├── _PSCM.model │ ├── _PSCM.model.perplexity │ ├── _PSCM.model.relevance │ ├── _TCM.model │ ├── _TCM.model.perplexity │ ├── _TCM.model.relevance │ ├── _THCMOri.model │ ├── _THCMOri.model.perplexity │ ├── _THCMOri.model.relevance │ ├── _UBM.model │ ├── _UBM.model.perplexity │ └── _UBM.model.relevance ├── query_class ├── query_id ├── test_data ├── train_data └── url_id └── user_preference_test_dataset ├── query_result_page ├── css │ ├── custom.css │ ├── sessions.txt │ ├── static_pages.css.scss │ ├── tasks.txt │ └── users.css.scss ├── pages │ ├── 一卡通充值.html │ ├── 上海东方电视台直播.html │ ├── 上海卫视在线直播.html │ ├── 下载斗破苍穹小说.html │ ├── 下载跑跑卡丁车.html │ ├── 世友地板.html │ ├── 东方卫视在线直播.html │ ├── 东风集团.html │ ├── 中华军事网新闻.html │ ├── 中华老字号名单.html │ ├── 中央军委四总部领导名单.html │ ├── 中央台直播.html │ ├── 中央财经频道直播.html │ ├── 中文国际在线直播.html │ ├── 中文网海贼王.html │ ├── 中顾集团.html │ ├── 九把刀小说.html │ ├── 京能集团.html │ ├── 什么是健康.html │ ├── 价格表模板.html │ ├── 会计实操培训.html │ ├── 佳缘佳信.html │ ├── 侠盗猎车手圣安地列斯存档.html │ ├── 信达集团.html │ ├── 全书免费小说.html │ ├── 全球未解之谜.html │ ├── 刘德华全家照.html │ ├── 北京二手货车.html │ ├── 北京协和医院如何挂号.html │ ├── 北京卡酷少儿频道直播.html │ ├── 北京磁动力新能源汽车.html │ ├── 北京科教频道在线直播.html │ ├── 华宇物流查询单号.html │ ├── 原始点疗法感冒发烧.html │ ├── 口袋妖怪漆黑的魅影4.5.html │ ├── 古代穿越小说.html │ ├── 同声传译培训.html │ ├── 唐家三少全部小说.html │ ├── 嘉民集团.html │ ├── 国内新闻.html │ ├── 国际足球新闻.html │ ├── 在线制作证件照.html │ ├── 地下城与勇士职业.html │ ├── 塔罗牌在线占卜事业.html │ ├── 夜间版赛尔号.html │ ├── 天天酷跑破解版微信.html │ ├── 天津汽车摇号.html │ ├── 太平保险.html │ ├── 太平洋保险意外险.html │ ├── 好看的奇幻小说.html │ ├── 好看的校园小说.html │ ├── 好看的黑道小说.html │ ├── 如何鉴别乳液的好坏.html │ ├── 姓名及其身份证号.html │ ├── 安卓怎么安装两个微信.html │ ├── 完结的小说.html │ ├── 官网魅族.html │ ├── 家电维修培训.html │ ├── 少年魔王.html │ ├── 山东齐鲁电视台在线直播.html │ ├── 山东齐鲁频道直播.html │ ├── 山竹的营养价值.html │ ├── 巾帼共筑中国梦演讲稿.html │ ├── 常州公共自行车.html │ ├── 常熟叉车培训.html │ ├── 幻影现实.html │ ├── 幽默视频.html │ ├── 广东珠江频道直播.html │ ├── 广州市社会保险.html │ ├── 应聘班级服务员演讲稿.html │ ├── 弓形虫抗体.html │ ├── 志元食品集团.html │ ├── 怎么下载视频.html │ ├── 怎么祛斑小窍门.html │ ├── 怎样下载有声小说.html │ ├── 怎样查黄道吉日.html │ ├── 怎样炸薯条.html │ ├── 我是歌手二季一期直播.html │ ├── 所有特殊符号.html │ ├── 手机无法发送短信.html │ ├── 排列三字谜.html │ ├── 搜狐网新闻.html │ ├── 搞笑生日祝福短信.html │ ├── 敬业与乐业.html │ ├── 新浪围棋.html │ ├── 新浪新闻.html │ ├── 日产汽车.html │ ├── 时尚频道直播.html │ ├── 智联招聘哈尔滨.html │ ├── 有趣新闻.html │ ├── 权健国际自然医学集团.html │ ├── 查快递号.html │ ├── 模具简历模板.html │ ├── 民间偏方大全集锦.html │ ├── 气电两种车.html │ ├── 求职简历模板.html │ ├── 江苏直播.html │ ├── 河北区号.html │ ├── 河北移动彩铃.html │ ├── 河南都市频道在线直播.html │ ├── 泰山牌石膏板.html │ ├── 洋丰集团.html │ ├── 洛克王国时空.html │ ├── 济南影视在线直播.html │ ├── 济南生活频道在线直播.html │ ├── 浙江移动网上选号.html │ ├── 海贼王无尽的冒险.html │ ├── 深圳手机水货报价单.html │ ├── 渤海集团.html │ ├── 游戏赛车.html │ ├── 游民星空.html │ ├── 湖北恒安纸业.html │ ├── 湖南申湘汽车集团.html │ ├── 演讲稿.html │ ├── 烟台化工企业.html │ ├── 烧腊培训.html │ ├── 焊工培训.html │ ├── 熊猫视频直播.html │ ├── 狂野飙车.html │ ├── 王濛和周洋的关系.html │ ├── 环保产业.html │ ├── 珠江直播.html │ ├── 珠海新闻.html │ ├── 生肖与楼层的关系.html │ ├── 申通快递单.html │ ├── 申通快递号.html │ ├── 申通查单.html │ ├── 电子书少年药王.html │ ├── 电工培训.html │ ├── 电脑上下载微信.html │ ├── 电脑微信.html │ ├── 电脑组装配置单.html │ ├── 白木耳的营养价值.html │ ├── 百家姓.html │ ├── 皇家凯旋木门.html │ ├── 皮卡改装越野房车.html │ ├── 盗墓传说.html │ ├── 盗墓笔记全集有声小说.html │ ├── 社会与法频道直播.html │ ├── 福彩字谜.html │ ├── 福彩字谜画谜.html │ ├── 移动网上营业.html │ ├── 穿越好看的小说.html │ ├── 笔记本电脑屏幕变暗.html │ ├── 第一财经视频直播.html │ ├── 签证工作证明模板.html │ ├── 精灵传说.html │ ├── 红豆杉的养殖方法视频.html │ ├── 组织架构图模板.html │ ├── 经典语录说说.html │ ├── 结婚准备清单.html │ ├── 给我一个身份证号.html │ ├── 给我个身份证号.html │ ├── 缤纷百货.html │ ├── 网上缴费充值.html │ ├── 网上订火车.html │ ├── 网络工程师培训.html │ ├── 网页登陆微信.html │ ├── 羽毛球直播.html │ ├── 职业规划模板.html │ ├── 能出没之环球大冒险.html │ ├── 腾讯网新闻.html │ ├── 腾讯视频直播.html │ ├── 自学考试专业.html │ ├── 自驾游朝鲜旅游的见闻.html │ ├── 致富网养殖业.html │ ├── 英国探亲签证材料清单.html │ ├── 英文菜单.html │ ├── 英语作文万能模板.html │ ├── 英雄连勇气传说.html │ ├── 蜜桔种植技术.html │ ├── 装修费用清单.html │ ├── 观音生日.html │ ├── 视频码率与清晰度关系.html │ ├── 请假条.html │ ├── 贵州卫视在线直播回放.html │ ├── 贵阳直播.html │ ├── 赶集网二手车.html │ ├── 足疗师培训.html │ ├── 身份证号码查询手机号.html │ ├── 迅雷免费高清.html │ ├── 邵逸夫医院挂号.html │ ├── 郑州二手货车.html │ ├── 都是地府惹的祸有声小说.html │ ├── 醉红楼.html │ ├── 重庆市委常委名单.html │ ├── 重庆酸辣粉培训.html │ ├── 金光集团.html │ ├── 霸气称号.html │ ├── 青海酿皮的做法视频.html │ ├── 音乐符号.html │ ├── 顺丰快递号.html │ ├── 香芋种植技术.html │ ├── 驾驶证号查询驾照.html │ ├── 鬼吹灯全集小说.html │ ├── 魔兽领主有声小说.html │ ├── 鲷鱼的营养价值.html │ ├── 黑龙江电信.html │ ├── 齐鲁卫视直播.html │ └── 齐鲁台直播.html └── query_id.txt ├── readme.txt └── user_rating ├── 1.txt ├── 10.txt ├── 11.txt ├── 12.txt ├── 13.txt ├── 14.txt ├── 15.txt ├── 16.txt ├── 17.txt ├── 18.txt ├── 19.txt ├── 2.txt ├── 20.txt ├── 21.txt ├── 22.txt ├── 3.txt ├── 4.txt ├── 5.txt ├── 6.txt ├── 7.txt ├── 8.txt └── 9.txt /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # [PSCMModel](https://github.com/THUIR/PSCMModel) 2 | 3 | PSCMModel is a small set of Python scripts for the user click models based on Yandex version (https://github.com/varepsilon/clickmodels). 4 | 5 | A *Click Model* is a probabilistic graphical model used to predict search engine click data from past observations. 6 | 7 | This project is aimed to implement recently proposed click models and intended to be easy-to-read and easy-to-modify. If it's not, please let me know how to improve it :) 8 | 9 | # Models Implemented 10 | - *Partially Sequential Click Model* ( **PSCM** ) model: Chao Wang, Yiqun Liu, Meng Wang, Ke Zhou, Jian-Yun Nie, Shaoping Ma. Incorporating Non-sequential Behavior into Click Models. SIGIR (2015). 11 | - *Temporal Hidden Click Model* ( **THCM** ) model: Danqing Xu, Yiqun Liu, Min Zhang, Shaoping Ma. Incorporating revisiting behaviors into click models. WSDM (2012). 12 | - *Temporal Click Model* ( **TCM** ) model: Wanhong Xu, Eren Manavoglu, Erick Cantú-Paz. Temporal Click Model for Sponsored Search. SIFIR (2010). 13 | - *Partially Observable Markov Model* ( **POM** ) model: Kuansan Wang, Nikolas Gloy, Xiaolong Li. Inferring search behaviors using partially observable markov (pom) model. WSDM (2010). 14 | - *Dynamic Bayesian Network* ( **DBN** ) model: Chapelle, O. and Zhang, Y. 2009. A dynamic bayesian network click model for web search ranking. WWW (2009). (This model is exactly the same implementation as Yandex version) 15 | - *User Browsing Model* ( **UBM** ): Dupret, G. and Piwowarski, B. 2008. A user browsing model to predict search engine click data from past observations. SIGIR (2008). 16 | 17 | # Files 18 | ## README.md 19 | This file. 20 | 21 | ## bin/ 22 | Directory with the scripts. 23 | 24 | ## sample/ 25 | Directory with the sample dataset. 26 | 27 | ## relevance_test_dataset/ 28 | query-result relevance data for PSCM model's paper (Section 5.3) 29 | 30 | ## user_preference_test_dataset/ 31 | user preference test data for PSCM model's paper (Section 5.4) 32 | 33 | # Format of the Input Data 34 | A small example can be found under `sample/` (tab-separated). 5 files are included in this directory: 35 | 36 | - query_id: encode each query into a unique id. 37 | - e.g.: "test 1 10 5" means query ("test") with a unique id (1), 10 sessions are found in search logs and 5 sessions contain click action. 38 | - query_class: The probability of been each searh intent for each query. 39 | - e.g.: "test 0.25 0.25 0.25 0.25" means query ("test") has four search intents. Set "query_id 1" for each query if this information is needless. 40 | - url_id: encode each URL into a unique id. 41 | - train_data, test_data: search logs, in which each line represents one query-session. 10 tab-separated part are included. The inner separator for each [] is space (" "): 42 | - query_id [url_id * 10] [click * 10] [click_time * 10] [mouse_feature_1 * 10] [mouse_feature_2 * 10] [mouse_feature_3 * 10] [mouse_feature_4 * 10] [mouse_feature_5 * 10] [mouse_feature_6 * 10] 43 | - click: 1 represents click, 0 represents no click 44 | - click_time: >0 represents click time in seconds, -1 represents no click 45 | - mouse_feature_1: The most left position mouse ever reach to in the result’s display area 46 | - mouse_feature_2: User’s total right towards movement length in the result’s display area 47 | - mouse_feature_3: The total dwell time that cursor spends in the result's display area neglecting its horizontal coordinate 48 | - mouse_feature_4: The total dwell time that cursor spends in the result's display area 49 | - mouse_feature_5: The total time that cursor hovers over the result's display area 50 | - mouse_feature_6: The amount of cursor actions (scroll, test select, move times) that appear in the result's display area 51 | - Ps: Just set mouse feature as 0 if your search logs do not contain mouse movement information. 52 | 53 | 54 | 55 | # Usage 56 | in bin/config_sample.py: select click models (e.g.: TEST_MODELS = ['PSCM', 'UBM', 'DBN', 'POM', 'TCM', 'THCM']) 57 | 58 | in bin/ : python wc_click_model_inference_by_id.py ../sample 59 | 60 | # Output 61 | in target data directory, "/output" directory will be automatically generated, in which model results will be logged: 62 | - model_name.model: Parameters of this model generated from train_data 63 | - model_name.model.perplexity: Perplexity metrics of this model tested on test_data 64 | - model_name.model.relevance: Query-URL-Relevance generated from this model 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | -------------------------------------------------------------------------------- /bin/POM_function.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import sys, os, re, urllib, math, random , safe_math 2 | 3 | class Path: 4 | prob = 0.0 5 | v_list = [] # list of visit element index 6 | s_list = [] # list of 0/1 ,skip 7 | def __init__(self, prob, v_list, s_list): 8 | self.prob = prob 9 | self.v_list = v_list 10 | self.s_list = s_list 11 | def tostring(self): 12 | ret = str(self.prob) 13 | for i in range(0, len(self.v_list)): 14 | ret = ret + "\t" + str(self.v_list[i]) + "(" + str(self.s_list[i]) + ")" 15 | return ret 16 | 17 | def compute_P_given_A(path, param_V, param_S, param_first_click, first_flag, position_limit): 18 | prob = 0.0 19 | if first_flag == 0 : 20 | prob = 1.0 21 | elif len(path.s_list) == 0: 22 | prob = 0.0 23 | else: 24 | prob = param_first_click[path.v_list[0]] 25 | if path.s_list[0] == 1: 26 | if not path.v_list[0] == position_limit: 27 | prob = prob * param_S[path.v_list[0]] 28 | else: 29 | if not path.v_list[0] == position_limit: 30 | prob = prob * (1.0 - param_S[path.v_list[0]]) 31 | for i in range(1, len(path.s_list)): 32 | previous_v = path.v_list[i - 1] 33 | current_v = path.v_list[i] 34 | current_s = path.s_list[i] 35 | prob = prob * param_V[previous_v][current_v] 36 | if current_s == 1: 37 | if not current_v == position_limit: 38 | prob = prob * param_S[current_v] 39 | else: 40 | if not current_v == position_limit: 41 | prob = prob * (1.0 - param_S[current_v]) 42 | path.prob = prob 43 | return prob 44 | 45 | def copy_path(v_list, s_list): 46 | new_v_list = [] 47 | new_s_list = [] 48 | for j in range(0, len(v_list)): 49 | new_v_list.append(v_list[j]) 50 | new_s_list.append(s_list[j]) 51 | path = Path(0.0, new_v_list, new_s_list) 52 | return path 53 | 54 | def insert_path_list(list, p, max_node_num): 55 | insert_flag = True 56 | insert_pos = len(list) 57 | for i in range(0, len(list)): 58 | if p.prob < list[len(list)- 1 - i].prob: 59 | insert_pos = len(list) - i 60 | break 61 | if insert_pos == max_node_num: 62 | insert_flag = False 63 | if insert_flag == True: 64 | list.insert(insert_pos, p) 65 | for i in range(max_node_num, len(list)): 66 | list.pop() 67 | return insert_flag 68 | 69 | def add_Qk_list(insert_interval, interval_num, path_list, v_list, s_list, param_V, param_S, param_first_click, first_flag, max_qk_length, max_insert_num, position_limit, max_node_num, basic_flag): 70 | if len(s_list) == 0: 71 | return 72 | in_sert_flag = True 73 | if basic_flag == 1: 74 | basic_path = copy_path(v_list, s_list) 75 | compute_P_given_A(basic_path, param_V, param_S, param_first_click, first_flag, position_limit) 76 | in_sert_flag = insert_path_list(path_list, basic_path, max_node_num) 77 | if in_sert_flag == False: 78 | return 79 | if max_insert_num <= 0: 80 | return 81 | insert_begin = 0 82 | insert_end = 0 83 | interval_index = 0 84 | insert_flag = 0 85 | for i in range(1, len(s_list)): 86 | if s_list[i] == 0: 87 | insert_begin = insert_end 88 | insert_end = i 89 | if interval_index == insert_interval: 90 | insert_flag = 1 91 | break 92 | interval_index = interval_index + 1 93 | if insert_flag == 0: 94 | return 95 | #print str(insert_begin) + " - " + str(insert_end) 96 | # for j in range(insert_begin, insert_end + 1): 97 | # print v_list[j] 98 | for i in range(0, position_limit): 99 | occur = 0 100 | for j in range(insert_begin, insert_end + 1): 101 | if i == v_list[j]: 102 | occur = 1 103 | if occur == 1 or insert_end - insert_begin + 2 > max_qk_length: 104 | continue 105 | v_list.insert(insert_end, i) 106 | s_list.insert(insert_end, 1) 107 | #print path.tostring() 108 | add_Qk_list(insert_interval, interval_num, path_list, v_list, s_list, param_V, param_S, param_first_click, first_flag, max_qk_length, max_insert_num -1, position_limit, max_node_num, 1) 109 | del v_list[insert_end] 110 | del s_list[insert_end] 111 | add_Qk_list(insert_interval + 1, interval_num, path_list, v_list, s_list, param_V, param_S, param_first_click, first_flag, max_qk_length, max_insert_num, position_limit, max_node_num, 0) 112 | -------------------------------------------------------------------------------- /bin/POM_function.pyc: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/THUIR/PSCMModel/fa86b44d5030148b314268a5f311a49067d44330/bin/POM_function.pyc -------------------------------------------------------------------------------- /bin/config_sample.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | MAX_ITERATIONS = 40 2 | MAX_ITERATION_POM = 5 #poor performance on large iteration rounds 3 | MAX_ITERATION_THCM = 10 #poor performance on large iteration rounds 4 | DEBUG = False 5 | PRETTY_LOG = True 6 | CLASS_K = 1 7 | DAY_D = 1 8 | TEST_MODELS = ['PSCM', 'UBM', 'DBN','THCM','TCM', 'POM'] 9 | 10 | 11 | MIN_DOCS_PER_QUERY = 10 12 | MAX_DOCS_PER_QUERY = 10 13 | 14 | SERP_SIZE = 10 15 | EXTENDED_LOG_FORMAT = False 16 | 17 | TRANSFORM_LOG = False 18 | QUERY_INDEPENDENT_PAGER = False 19 | 20 | TRAIN_FOR_METRIC = False 21 | PRINT_EBU_STATS = True 22 | 23 | MAX_INSERT_NUM = 3 24 | MAX_QK_LENGTH = 2 25 | MAX_TOP_N = 50 26 | MAX_POM_CHAIN = 5 27 | 28 | 29 | 30 | -------------------------------------------------------------------------------- /bin/config_sample.pyc: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/THUIR/PSCMModel/fa86b44d5030148b314268a5f311a49067d44330/bin/config_sample.pyc -------------------------------------------------------------------------------- /bin/safe_math.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import sys, os, re, math, random 2 | 3 | def safe_log(num, base): 4 | if num <= 1e-6: 5 | return -20.0 6 | if num >= 1.0: 7 | return 0.0 8 | return math.log(num, base) -------------------------------------------------------------------------------- /bin/safe_math.pyc: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/THUIR/PSCMModel/fa86b44d5030148b314268a5f311a49067d44330/bin/safe_math.pyc -------------------------------------------------------------------------------- /bin/wc_common.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import math 2 | 3 | def arr_string(arr, sep="\t"): 4 | info = "" 5 | if len(arr) > 0: 6 | info += str(arr[0]) 7 | for i in range(1, len(arr)): 8 | info += sep + str(arr[i]) 9 | return info 10 | 11 | def string_arr(str, sep, process_function): 12 | arr = str.strip().split(sep) 13 | ret = [] 14 | for i in range(0, len(arr)): 15 | if process_function == "int": 16 | ret.append(int(arr[i])) 17 | elif process_function == "float": 18 | if arr[i] == "": 19 | ret.append(0.0) 20 | else: 21 | ret.append(float(arr[i])) 22 | else: 23 | ret.append(arr[i]) 24 | return ret 25 | 26 | def matrix_string(arr, inner_sep="\t", outer_sep="\n"): 27 | info = "" 28 | for i in range(0, len(arr)): 29 | info += arr_string(arr[i], inner_sep) 30 | info += outer_sep 31 | return info 32 | 33 | def arr_string_index(arr, index, sep="\t"): 34 | info = "" 35 | if len(arr) > 0: 36 | info += str(arr[0][index]) 37 | for i in range(1, len(arr)): 38 | info += sep + str(arr[i][index]) 39 | return info 40 | 41 | def matrix_string_index(arr, index, inner_sep="\t", outer_sep="\n"): 42 | info = "" 43 | for i in range(0, len(arr)): 44 | info += arr_string_index(arr[i], index, inner_sep) 45 | info += outer_sep 46 | return info 47 | 48 | class Rect: 49 | x1 = 0 50 | x2 = 0 51 | y1 = 0 52 | y2 = 0 53 | def __init__(self, x1, y1, x2, y2): 54 | self.x1 = x1 55 | self.x2 = x2 56 | self.y1 = y1 57 | self.y2 = y2 58 | def in_rect(self, x, y): 59 | return x >= self.x1 and x < self.x2 and y >= self.y1 and y < self.y2 60 | def to_string(self): 61 | return str(self.x1) + "," + str(self.x2) + "," + str(self.y1) + "," + str(self.y2) 62 | 63 | def init_22(): 64 | ret = [] 65 | ret.append([]) 66 | ret.append([]) 67 | ret[0].append(0) 68 | ret[0].append(0) 69 | ret[1].append(0) 70 | ret[1].append(0) 71 | return ret 72 | 73 | def print_22(title, row, column, matrix): 74 | print title + "\t" + column + "=0\t" + column + "=1" 75 | print row + "=0\t" + str(matrix[0][0]) + "\t" + str(matrix[0][1]) 76 | print row + "=1\t" + str(matrix[1][0]) + "\t" + str(matrix[1][1]) 77 | 78 | def print_22_info(title, row, column, matrix): 79 | info = "" 80 | info += title + "\t" + column + "=0\t" + column + "=1" + '\n' 81 | info += row + "=0\t" + str(matrix[0][0]) + "\t" + str(matrix[0][1]) + '\n' 82 | info += row + "=1\t" + str(matrix[1][0]) + "\t" + str(matrix[1][1]) + '\n' 83 | return info 84 | 85 | def print_22_trans(title, row, column, matrix): 86 | print title + "\t" + row + "=0\t" + row + "=1" 87 | #print column + "=0\t" + str(matrix[0][0]) + "\t" + str(matrix[1][0]) 88 | #print column + "=1\t" + str(matrix[0][1]) + "\t" + str(matrix[1][1]) 89 | print str(matrix[0][0]) + "\t" + str(matrix[1][0]) 90 | print str(matrix[0][1]) + "\t" + str(matrix[1][1]) 91 | 92 | def set_string(arr, list): 93 | info = "" 94 | if len(list) > 0: 95 | info += str(arr[list[0]]) 96 | for i in range(1, len(arr)): 97 | info += "\t" + str(arr[list[i]]) 98 | return info 99 | 100 | def get_index(name, arr): 101 | for i in range(0, len(arr)): 102 | if name == arr[i]: 103 | return i 104 | print "Get index error: " + str(name) 105 | return 0 106 | 107 | def load_valid_user(filename): 108 | user_set = {} 109 | user_list = [] 110 | in_file = open(filename) 111 | in_file.readline() 112 | line_list = in_file.readlines() 113 | in_file.close() 114 | for line in line_list: 115 | arr = line.strip().split("\t") 116 | user = arr[0] 117 | if user != "": 118 | user_set[user] = arr[1:] 119 | user_list.append(user) 120 | return (user_set, user_list) 121 | 122 | def load_mouse_feature(filename): 123 | mouse_feature_set = {} 124 | in_file = open(filename) 125 | mouse_feature_name_list = in_file.readline().strip().split("\t") 126 | line_list = in_file.readlines() 127 | in_file.close() 128 | user_index = get_index("user_id", mouse_feature_name_list) 129 | page_index = get_index("index", mouse_feature_name_list) 130 | result_index_index = get_index("rank", mouse_feature_name_list) 131 | for line in line_list: 132 | arr = line.strip().split("\t") 133 | if len(arr) == len(mouse_feature_name_list): 134 | user = arr[user_index] 135 | index = int(arr[page_index]) 136 | result_index = int(arr[result_index_index]) 137 | if not mouse_feature_set.has_key(user): 138 | mouse_feature_set[user] = {} 139 | if not mouse_feature_set[user].has_key(index): 140 | mouse_feature_set[user][index] = {} 141 | mouse_feature_set[user][index][result_index] = arr 142 | return (mouse_feature_set, mouse_feature_name_list) 143 | 144 | def load_mouse_feature_arff(filename): 145 | mouse_feature_set = {} 146 | in_file = open(filename) 147 | mouse_feature_name_list = [] 148 | while True: 149 | line = in_file.readline() 150 | if line.startswith("@data"): 151 | break 152 | if line.startswith("@attribute"): 153 | arr = line.strip().split(" ") 154 | mouse_feature_name_list.append(arr[1]) 155 | line_list = in_file.readlines() 156 | in_file.close() 157 | user_index = get_index("user_id", mouse_feature_name_list) 158 | page_index = get_index("index", mouse_feature_name_list) 159 | result_index_index = get_index("rank", mouse_feature_name_list) 160 | for line in line_list: 161 | arr = line.strip().split(",") 162 | if len(arr) == len(mouse_feature_name_list): 163 | user = arr[user_index] 164 | index = int(arr[page_index]) 165 | result_index = int(arr[result_index_index]) 166 | if not mouse_feature_set.has_key(user): 167 | mouse_feature_set[user] = {} 168 | if not mouse_feature_set[user].has_key(index): 169 | mouse_feature_set[user][index] = {} 170 | mouse_feature_set[user][index][result_index] = arr 171 | return (mouse_feature_set, mouse_feature_name_list) 172 | 173 | def load_result_coordinate(result_coordinate_file_name): 174 | #load each result's area 175 | index_coordinate_set = {} 176 | index_result_num_set = {} 177 | result_coordinate_file = open(result_coordinate_file_name) 178 | result_coordinate_file.readline() 179 | result_coordinate_file.readline() 180 | while True: 181 | line = result_coordinate_file.readline() 182 | if not line: 183 | break 184 | list = line.strip().split("\t") 185 | if len(list) != 2: 186 | continue 187 | index = int(list[0]) 188 | result_num = int(list[1]) 189 | if not index_coordinate_set.has_key(index): 190 | index_coordinate_set[index] = [] 191 | index_result_num_set[index] = result_num 192 | for i in range(0, result_num): 193 | rect_list = result_coordinate_file.readline().strip().split("\t") 194 | result_rect = Rect(int(rect_list[0]), int(rect_list[1]) , int(rect_list[0]) + int(rect_list[2]), int(rect_list[1]) + int(rect_list[3])) 195 | index_coordinate_set[index].append(result_rect) 196 | result_coordinate_file.close() 197 | return (index_coordinate_set, index_result_num_set) 198 | 199 | def load_human_relevance_binary_label(filename):#median label 200 | relevance_set = {} 201 | in_file = open(filename) 202 | info_list = in_file.readline().strip().split("\t") 203 | people_num = len(info_list) - 2 204 | line_list = in_file.readlines() 205 | in_file.close() 206 | for line in line_list: 207 | arr = line.strip().split("\t") 208 | if len(arr) != len(info_list): 209 | continue 210 | index = int(arr[0]) 211 | result_index = int(arr[1]) 212 | label_list = [] 213 | for i in range(0, people_num): 214 | label_list.append(int(arr[2 + i])) 215 | label_list = sorted(label_list, key=lambda x : x, reverse=False) 216 | final_label = label_list[people_num / 2] 217 | if final_label > 2: 218 | final_label = 1 219 | else: 220 | final_label = 0 221 | if not relevance_set.has_key(index): 222 | relevance_set[index] = {} 223 | relevance_set[index][result_index] = final_label 224 | return relevance_set 225 | 226 | 227 | #compare two examine 228 | #eyetracking data is real value 229 | #check data is predict value 230 | # eyetracking 231 | # p(examine) n(not examine) 232 | # check p' check_p_eye_p(TP) check_p_eye_n(FP) 233 | # n' check_n_eye_p(FN) check_n_eye_n(TN) 234 | def compute_ROC(check_p_eye_p, check_p_eye_n, check_n_eye_p, check_n_eye_n): 235 | TP = float(check_p_eye_p) 236 | TN = float(check_n_eye_n) 237 | FP = float(check_p_eye_n) 238 | FN = float(check_n_eye_p) 239 | P = TP + FN 240 | N = TN + FP 241 | accuracy = (TP + TN) / (P + N) 242 | precision = (TP) / (TP + FP) 243 | recall = (TP) / P 244 | F = (2.0 * precision * recall) / (precision + recall) 245 | MCC = (TP * TN - FP * FN) / (math.sqrt(TP +FP) * math.sqrt(TP +FN) * math.sqrt(TN +FP) * math.sqrt(TN +FN)) 246 | PRa = (TP + TN) / (P + N) 247 | PRe = ((TP + FP) / (P + N)) * ((TP + FN) / (P + N)) + ((FP + TN) / (P + N)) * ((FN + TN) / (P + N)) 248 | Kappa = (PRa - PRe) / (1.0 - PRe) 249 | ret = "" 250 | ret = ret + "--ROC--" + "\n" 251 | ret = ret + "\t\teyetracking" + "\n" 252 | ret = ret + "\t\tp(examine)\tn(not examine)" + "\n" 253 | ret = ret + "check\tp'\t" + str(check_p_eye_p) + "\t" + str(check_p_eye_n) + "\n" 254 | ret = ret + "\tn'\t" + str(check_n_eye_p) + "\t" + str(check_n_eye_n) + "\n" 255 | ret = ret + "accuracy\t" + str(accuracy) + "\n" 256 | ret = ret + "precision\t" + str(precision) + "\n" 257 | ret = ret + "recall\t" + str(recall) + "\n" 258 | ret = ret + "F Measure\t" + str(F) + "\n" 259 | ret = ret + "MCC\t" + str(MCC) + "\n" 260 | ret = ret + "Kappa\t" + str(Kappa) + "\n" 261 | return ret 262 | 263 | def compute_ALL(TN, FP, FN, TP): 264 | TP = float(TP) 265 | TN = float(TN) 266 | FP = float(FP) 267 | FN = float(FN) 268 | P = TP + FN 269 | N = TN + FP 270 | FPR = 0.0 271 | if FP + TN > 0: 272 | FPR = FP / (FP + TN) 273 | accuracy = 0.0 274 | if (P + N) > 0: 275 | accuracy = (TP + TN) / (P + N) 276 | precision = 0 277 | if TP + FP > 0: 278 | precision = (TP) / (TP + FP) 279 | recall = 0 280 | if P > 0: 281 | recall = (TP) / P 282 | F = 0.0 283 | if precision + recall > 0: 284 | F = (2.0 * precision * recall) / (precision + recall) 285 | Kappa = 0.0 286 | MCC = 0.0 287 | if P + N > 0: 288 | #MCC = (TP * TN - FP * FN) / (math.sqrt(TP +FP) * math.sqrt(TP +FN) * math.sqrt(TN +FP) * math.sqrt(TN +FN)) 289 | PRa = (TP + TN) / (P + N) 290 | PRe = ((TP + FP) / (P + N)) * ((TP + FN) / (P + N)) + ((FP + TN) / (P + N)) * ((FN + TN) / (P + N)) 291 | if abs(1.0 - PRe) > 0: 292 | Kappa = (PRa - PRe) / (1.0 - PRe) 293 | return (accuracy, precision, recall, F, Kappa, FPR) 294 | 295 | def compute_avg_var(list): 296 | avg = 0.0 297 | var = 0.0 298 | N = len(list) 299 | if N > 0: 300 | for i in range(0, N): 301 | avg += list[i] 302 | avg /= N 303 | for i in range(0, N): 304 | var += (list[i] - avg) * (list[i] - avg) 305 | var /= N 306 | return (avg, var) 307 | 308 | def compute_correlation(x, y, max_len): 309 | length = max_len 310 | if len(x) < length: 311 | length = len(x) 312 | if len(y) < length: 313 | length = len(y) 314 | if length == 0: 315 | return 0.0 316 | x_avg = 0.0 317 | y_avg = 0.0 318 | for i in range(0, length): 319 | x_avg = x_avg + x[i] 320 | y_avg = y_avg + y[i] 321 | x_avg = x_avg / length 322 | y_avg = y_avg / length 323 | a = 0.0 324 | b = 0.0 325 | c = 0.0 326 | for i in range(0, length): 327 | a = a + (x[i] - x_avg) * (y[i] - y_avg) 328 | b = b + (x[i] - x_avg) * (x[i] - x_avg) 329 | c = c + (y[i] - y_avg) * (y[i] - y_avg) 330 | if b <= 0 or c <= 0: 331 | # print "X = " + str(x) 332 | # print "Y = " + str(y) 333 | return 0.0 334 | return (a / math.sqrt(b * c)) 335 | 336 | def load_arff_line(file_name): 337 | in_file = open(file_name) 338 | line_list = in_file.readlines() 339 | in_file.close() 340 | head_list = [] 341 | data_list = [] 342 | head_flag = 1 343 | for line in line_list: 344 | if line.startswith("@data"): 345 | head_flag = 0 346 | continue 347 | if head_flag == 1: 348 | head_list.append(line) 349 | else: 350 | data_list.append(line) 351 | return (head_list, data_list) -------------------------------------------------------------------------------- /bin/wc_common.pyc: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/THUIR/PSCMModel/fa86b44d5030148b314268a5f311a49067d44330/bin/wc_common.pyc -------------------------------------------------------------------------------- /relevance_test_dataset/data/model_result/DBN_result.txt: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/THUIR/PSCMModel/fa86b44d5030148b314268a5f311a49067d44330/relevance_test_dataset/data/model_result/DBN_result.txt -------------------------------------------------------------------------------- /relevance_test_dataset/data/model_result/POM_result.txt: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/THUIR/PSCMModel/fa86b44d5030148b314268a5f311a49067d44330/relevance_test_dataset/data/model_result/POM_result.txt -------------------------------------------------------------------------------- /relevance_test_dataset/data/model_result/PSCM_result.txt: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/THUIR/PSCMModel/fa86b44d5030148b314268a5f311a49067d44330/relevance_test_dataset/data/model_result/PSCM_result.txt -------------------------------------------------------------------------------- /relevance_test_dataset/data/model_result/TCM_result.txt: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/THUIR/PSCMModel/fa86b44d5030148b314268a5f311a49067d44330/relevance_test_dataset/data/model_result/TCM_result.txt -------------------------------------------------------------------------------- /relevance_test_dataset/data/model_result/THCM_result.txt: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/THUIR/PSCMModel/fa86b44d5030148b314268a5f311a49067d44330/relevance_test_dataset/data/model_result/THCM_result.txt -------------------------------------------------------------------------------- /relevance_test_dataset/data/model_result/UBM_result.txt: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/THUIR/PSCMModel/fa86b44d5030148b314268a5f311a49067d44330/relevance_test_dataset/data/model_result/UBM_result.txt -------------------------------------------------------------------------------- /relevance_test_dataset/data/relevance_label.txt: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/THUIR/PSCMModel/fa86b44d5030148b314268a5f311a49067d44330/relevance_test_dataset/data/relevance_label.txt -------------------------------------------------------------------------------- /relevance_test_dataset/readme.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 1. data/relevance_label.txt : human labeled query-relevance file 3 | format: query url relevance 4 | 2. data/model_result/ : each model's output relevance 5 | format: query url model_output_relevance_score relevance_label_in_relevance_label.txt 6 | 7 | 8 | -------------------------------------------------------------------------------- /sample/.DS_Store: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/THUIR/PSCMModel/fa86b44d5030148b314268a5f311a49067d44330/sample/.DS_Store -------------------------------------------------------------------------------- /sample/output/_DBN.model: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | DBN 2 | LogLikelihood -0.268750970587 3 | Perplexity 1.33332917852 4 | positionPerplexity 1.92859781235 1.65805856396 1.5011797714 1.40660536996 1.23900212094 1.19437064713 1.13020308874 1.10040835275 1.09001822271 1.08484783526 5 | positionPerplexitySkip 1.93565931479 1.34177315361 1.27300991973 1.20212029385 1.10714735702 1.07984293302 1.04744970827 1.031658275 1.02147622384 1.0162527429 6 | positionPerplexityClick 1.92121658227 4.23212196391 4.62189139303 5.68891807783 7.98446502426 9.50664880751 12.4592594355 14.2559551109 25.8494730509 35.2015180249 7 | 8 | +++++DBN: 9 | -------------------------------------------------------------------------------- /sample/output/_DBNModel.model: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | DBNModel 2 | LogLikelihood -0.268750970587 3 | Perplexity 1.33332917852 4 | positionPerplexity 1.92859781235 1.65805856396 1.5011797714 1.40660536996 1.23900212094 1.19437064713 1.13020308874 1.10040835275 1.09001822271 1.08484783526 5 | positionPerplexitySkip 1.93565931479 1.34177315361 1.27300991973 1.20212029385 1.10714735702 1.07984293302 1.04744970827 1.031658275 1.02147622384 1.0162527429 6 | positionPerplexityClick 1.92121658227 4.23212196391 4.62189139303 5.68891807783 7.98446502426 9.50664880751 12.4592594355 14.2559551109 25.8494730509 35.2015180249 7 | 8 | +++++DBN: 9 | -------------------------------------------------------------------------------- /sample/output/_POM.model: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | POM 2 | LogLikelihood -0.34534060654 3 | Perplexity 1.50782923987 4 | positionPerplexity 3.45677206192 1.71008654133 1.48664861466 1.38853142982 1.24626719247 1.21494220648 1.16754703405 1.14710177215 1.13553669444 1.12485885138 5 | positionPerplexitySkip 1.08865023879 1.08747302944 1.08332845055 1.08290128912 1.07975766254 1.0783787359 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177 | 第二百零七章 无上少年魔王_遮天 178 | 179 |
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65 | 查出有弓形虫抗体,我要疯了！！-55BBS-我爱购物网 66 |
67 | 19条回帖?-?发帖时间：2009-04-27 我今天去医院检查查出有 弓形虫抗体 ！真不知道该怎么办 主要是因为我怀孕前三个月的时候没有查弓形虫（我不养猫和狗），所以不知道这个抗体是啥时候形成的啊，万能的55的... 2005-11-28 5条回贴 请教哪位JJ做过 弓形虫抗体 化验？在哪家医院做的？-55BBS-... 推荐您搜索： 弓形虫抗体 我爱购物网；查出有弓形虫抗体 68 |
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73 | 弓形虫抗体 _百度百科 74 |
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83 | 4个答案?-?提问时间: 2012-8-13 弓形虫抗体 阳性表示你曾经感染过，不影响的 推荐您搜索： 弓形虫抗体阳性什么意思；弓形虫抗体 育儿问答 84 |
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89 | 弓形虫抗体为阴性,能否怀孕_快速问医生_搜索更多专家答案_有问必答 90 |
91 | 问： 我在去年12月检查血液， 弓形虫 igm和igg 抗体 均小于3.0，呈阴性，现刚测试... 主管技师 ： 病情分析： 弓形虫抗体 阴性说明没有感染弓形虫可以怀孕指导意见：如果感染了弓形虫，怀孕后会导致流产，即便不流产的话，会导致先天性疾病，所以在怀孕... 92 |
93 | http://www.120ask.com/fybj/17/17903040.htm 94 |
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97 | 弓形虫抗体检测卡 - 上海快灵生物科技有限公司 98 |
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105 | 弓形虫抗体_医学教育网 106 |
107 | 正常范围：酶联免疫吸附试验：阴性。 间接免疫荧光法：小于1:10. 检查介绍：弓形虫是猫科动物的肠道球菌，人体感染弓形虫即出现抗体。 临床意义：弓形虫抗体测定用于诊断弓... 推荐您搜索： 弓形虫抗体 医学教育网 推荐您在 http://www.med66.com/html/2008/12/wangzh924246453113221800210856.html 站内搜索： 108 |
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113 | 弓形虫抗体_化验检查 _寻医问药_xywy.com 114 |
115 | [项目名称] 弓形虫抗体 这项化验是判断是否患有弓形虫病的?条参考指标。弓形虫的实验室检测是通过抽取静脉血检测体内抗弓形虫的IgG和IgM抗体。 [英文缩写] Tox?Ab [参考值] ... 推荐您搜索： 弓形虫抗体 寻医问药 推荐您在 http://www.xywy.com/hyjc/mysy/bdmy/20070709/171888.html 站内搜索： 116 |
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127 | 弓形虫抗体_化验检查 _寻医问药_xywy.com 128 | 129 |
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170 | 弓形虫抗体 弓形虫 又称毒浆原虫，是猫科动物的肠道球菌，为 弓形虫 的病原体，人体感染 弓形虫 即出现 抗体 。 名称 弓形虫抗体 所属分类 免疫学 目录 酶联免疫吸附试验：... 正常值 - 临床意义 - 注意事项 - 检查过程 推荐您搜索： 弓形体igm抗体阴性；弓形虫抗体 百度百科 171 |
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180 | 19条回帖?-?发帖时间：2009-04-27 我今天去医院检查查出有 弓形虫抗体 ！真不知道该怎么办 主要是因为我怀孕前三个月的时候没有查弓形虫（我不养猫和狗），所以不知道这个抗体是啥时候形成的啊，万能的55的... 2005-11-28 5条回贴 请教哪位JJ做过 弓形虫抗体 化验？在哪家医院做的？-55BBS-... 推荐您搜索： 弓形虫抗体 我爱购物网；查出有弓形虫抗体 181 |
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187 | 弓形虫抗体为阴性,能否怀孕_快速问医生_搜索更多专家答案_有问必答 188 | 189 |
190 | 问： 我在去年12月检查血液， 弓形虫 igm和igg 抗体 均小于3.0，呈阴性，现刚测试... 主管技师 ： 病情分析： 弓形虫抗体 阴性说明没有感染弓形虫可以怀孕指导意见：如果感染了弓形虫，怀孕后会导致流产，即便不流产的话，会导致先天性疾病，所以在怀孕... 191 |
192 | http://www.120ask.com/fybj/17/17903040.htm 193 | 194 |
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67 | 申湘集团是全国十佳汽车营销集团。经营领域涉及汽车贸易、租赁、交通运营、房地产、... 服务网络遍及湖南14个地州市。整车销售与售后服务的总量在湖南省汽车销售及维修行业... 推荐您搜索： 湖南申湘汽车集团介绍；湖南申湘汽车集团 招聘信息 推荐您在 http://www.hnbemc.com/clx/details/d_438 站内搜索： 68 |
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75 | 湖南申湘汽车销售有限责任公司 （远大店）|电话：0731-84723088|地址：湖南省长沙市远大一路606号|您在此可以了解别克全系车型，参与优惠活动，享受售后服务，在线订车，... 推荐您搜索： 湖南申湘汽车销售有限责任公司；湖南申湘汽车 推荐您在 http://hnsxqc.ebuick.com.cn/ 站内搜索： 76 |
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83 | Word文档?- 湖南申湘汽车集团 介绍 申湘集团是全国十佳汽车营销集团.经营领域涉及汽车贸易、租赁、交通运营、 房地产、金融等诸多行业;经历多年的市场洗礼,确立了以汽车产业为龙头... 推荐您搜索： 湖南申湘汽车集团介绍;湖南申湘汽车集团 豆丁网 84 |
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91 | 申湘汽车是全国十佳汽车营销集团，主营品牌：凯迪拉克，通用别克，雪佛兰，上海大众，一汽丰田，上汽荣威，斯柯达等，可以让客户直接体验买车、上牌、保险、装饰、售后维... 推荐您搜索： 申湘汽车官方网站；湖南申湘汽车销售有限责任公司l 推荐您在 http://www.hnsxqc.com/ 站内搜索： 92 |
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67 | 2012年5月3日... Café zentro propose menu Appetizer： 开胃菜 Caesar salad with： 凯撒沙律 Ginger prawns 配姜味虾球 Grilled chicken breast 配扒鸡胸 Chinese barbecue pork 配... 推荐您搜索： 推荐您在 http://www.chisa.edu.cn/rttj/msys/201205/t20120503_389947.html 站内搜索： 68 |
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75 | 3条回复?-?发帖时间：2008-10-30 《中文 菜单 英文 译法》 北京市人民政府外事办公室 目 录 Table of Contents 翻译的原则 Principles of Translation 中餐 Chinese Food 冷菜类 Cold Dishes 热菜类 Hot Dishes 猪肉 ... 推荐您搜索： 中文菜单英文译法；英文菜单翻译；英文版菜谱 76 |
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99 | [图文] 2013年7月23日... 你可以在翻译界面里点击一下照相机按钮，并在跳出的界面里选择“拍照翻译”，接着拍下 英文菜单 ，最后用手指在屏幕上圈出你想要翻译的部分，百度翻译... 推荐您搜索： 英文菜单 百度；英文菜单 翻译；英文菜单 中新网 100 |
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115 | 2013年10月21日... （韩国MBC电视画面截图）人民网10月21日讯 据韩国《朝鲜日报》报道，近日，韩国电视台曝光一家首尔火车站附近的餐厅雷人的英文菜单，光顾餐厅的外国人... 推荐您搜索： 英文菜单 网易财经；英文菜单 财经 推荐您在 http://money.163.com/keywords/8/f/82f1658783dc5355/1.html 站内搜索： 116 |
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140 | [图文] 2013年7月23日... 你可以在翻译界面里点击一下照相机按钮，并在跳出的界面里选择“拍照翻译”，接着拍下 英文菜单 ，最后用手指在屏幕上圈出你想要翻译的部分，百度翻译... 推荐您搜索： 英文菜单 百度；英文菜单 翻译；英文菜单 中新网 141 |
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150 | [图文] 2013年12月27日... “即使拿着 英文菜单 ，主流人士仍是雾里看花，无法想象菜色和口味。”洛杉矶时报的美食专栏作家魏贝珊（Clarissa Wei）表示，几个月前起，她引导主流... 推荐您搜索： 英文菜单 网易出品 151 |
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170 | 2013年10月21日... （韩国MBC电视画面截图）人民网10月21日讯 据韩国《朝鲜日报》报道，近日，韩国电视台曝光一家首尔火车站附近的餐厅雷人的英文菜单，光顾餐厅的外国人... 推荐您搜索： 英文菜单 网易财经；英文菜单 财经 推荐您在 http://money.163.com/keywords/8/f/82f1658783dc5355/1.html 站内搜索： 171 |
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180 | 2012年5月3日... Café zentro propose menu Appetizer： 开胃菜 Caesar salad with： 凯撒沙律 Ginger prawns 配姜味虾球 Grilled chicken breast 配扒鸡胸 Chinese barbecue pork 配... 推荐您搜索： 推荐您在 http://www.chisa.edu.cn/rttj/msys/201205/t20120503_389947.html 站内搜索： 181 |
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190 | 3条回复?-?发帖时间：2008-10-30 《中文 菜单 英文 译法》 北京市人民政府外事办公室 目 录 Table of Contents 翻译的原则 Principles of Translation 中餐 Chinese Food 冷菜类 Cold Dishes 热菜类 Hot Dishes 猪肉 ... 推荐您搜索： 中文菜单英文译法；英文菜单翻译；英文版菜谱 191 |
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65 | 观音生日~~~-喀秋莎-搜狐博客 66 |
67 | [图文] 个人资料 博主最新文章 今天是农历九月十九?? 观音生日 。一年当中有三个 观音生日 ??农历二月十九、六月十九、九月十九 。 每年的 观音生日 ，很多善男信女都会去朝拜观... 推荐您搜索： 观音生日 搜狐博客 68 |
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75 | 美人鱼的日记 早晨阵阵被鞭炮声吵醒 问鱼，鱼说是观音生日 到乡下吃了顿斋饭 一大群人在真元观 菜式好多 花样还颇多 居然可以喝酒 说，酒是素的 故事里的人都是激情，热情，感... 推荐您搜索： 推荐您在 http://www.douban.com/note/49507862/ 站内搜索： 76 |
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89 | 观音生日_翔亘_新浪博客 90 |
91 | 观音生日 农历二月十九是观音的生日（观音诞）。 传说中观音菩萨有三个生日：农历的二月十九，六月十九和九月十九。 二月十九是她为人的生日，这天她成了三公主。 六月十九... 博客名称：翔亘随笔　作者：翔亘　更新时间：2013-3-29 92 |
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97 | 观音生日 - 专辑 - 优酷视频 98 |
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105 | 观音菩萨生日 _百度百科 106 |
107 | 观世音 菩萨有三个 生日 。分别是农历的二月十九，六月十九和九月十九。诞辰（农历二月十九），是她为人的 生日 ，这天她成了三公主。成道（农历六月十九），是证得... 观世音菩萨 - 历史背景 - 风俗活动 - 节日意义 推荐您搜索： 观音菩萨生日；观音生日 百度百科；菩萨生日 108 |
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140 | 美人鱼的日记 早晨阵阵被鞭炮声吵醒 问鱼，鱼说是观音生日 到乡下吃了顿斋饭 一大群人在真元观 菜式好多 花样还颇多 居然可以喝酒 说，酒是素的 故事里的人都是激情，热情，感... 推荐您搜索： 推荐您在 http://www.douban.com/note/49507862/ 站内搜索： 141 |
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157 | 观音生日 - 专辑 - 优酷视频 158 | 159 |
160 | 合集 6个视频?-?149次播放 高清 0分56秒 家乡 15分49秒 10年2月18 1分6秒 庆典 推荐您搜索： 观音生日 优酷视频;观音生日 专辑;观音生日 视频 161 |
162 | http://www.youku.com/playlist_show/id_19156175.html 163 | 164 |
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167 | 观音生日_翔亘_新浪博客 168 | 169 |
170 | 观音生日 农历二月十九是观音的生日（观音诞）。 传说中观音菩萨有三个生日：农历的二月十九，六月十九和九月十九。 二月十九是她为人的生日，这天她成了三公主。 六月十九... 博客名称：翔亘随笔　作者：翔亘　更新时间：2013-3-29 171 |
172 | http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b5bfa980101l38x.html 173 | 174 |
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177 | 观音菩萨生日 _百度百科 178 | 179 |
180 | 观世音 菩萨有三个 生日 。分别是农历的二月十九，六月十九和九月十九。诞辰（农历二月十九），是她为人的 生日 ，这天她成了三公主。成道（农历六月十九），是证得... 观世音菩萨 - 历史背景 - 风俗活动 - 节日意义 推荐您搜索： 观音菩萨生日；观音生日 百度百科；菩萨生日 181 |
182 | http://baike.baidu.com/view/10961682.htm 183 | 184 |
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190 | 2012年8月6日?-?2分07秒 观音生日 7 观音生日 推荐您搜索： 观音生日 视频在线观看;观音生日 在线观看 191 |
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65 | 【求问】在码率相同的情况下,什么格式的视频清晰度最高？_影视制... 66 |
67 | 48条回复?-?发帖时间：2013-03-23 而转出的时候强制设置成2000的 码率 。也不会增加 视频 清晰度 ，但是 视频 文件会变大一倍... 编 码率 /比特率直接与文件体积有关。且编 码率与 编码格式配合是否合适，直接 关系 到 视频 ... 推荐您搜索： 什么格式的视频清晰度最高；视频码率与清晰度关系 最高 68 |
69 | http://tieba.baidu.com/p/2230003912 70 |
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73 | 视频的码率与清晰度有关系吗_百度知道 74 |
75 | 1个答案?-?提问时间: 2013-5-6 最佳答案： 有 关系 ，一般 视频 的 码率 越高 视频 越清晰。 推荐您搜索： 视频的码率与清晰度有关系吗 76 |
77 | http://zhidao.baidu.com/question/160182330 78 |
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81 | 谈谈码率,帧率,分辨率和清晰度的关系 - Premiere应用与解疑 - DV视... 82 |
83 | 8条回复?-?发帖时间：2011-08-16 为了了解 视频 的 码率 、帧率、分辨率。我们先来看看 视频 编码的基本原理： 视频 图像数据... 简单说：在 码率 一定的情况下，分辨 率与清晰度 成反比 关系 ：分辨率越高，图像越不清晰... 推荐您搜索： 分辨率和清晰度的关系 84 |
85 | http://www.dvedit.cn/thread-138008-1-1.html 86 |
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89 | 视频的清晰度是不是由码率决定,播放视频屏幕分辨率跟清晰度有何... 90 |
91 | 4个回答?-?6人关注?-?773次浏览 最佳答案： 这种问题,谷歌即可.本不应回答,思考再三,还是指路一下.简单的说: 码率 即每秒视音频的数据流量.不同压缩编码,要达到类似 清晰度 ,所需 码率 不同.... 92 |
93 | http://www.zhihu.com/question/21982478 94 |
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97 | Be The Best -记腾讯视频清晰度与码率优化美仑计划-腾讯大讲堂 98 |
99 | [图文] 为此，今年上半年我们启动了 清晰度 提升和 码率 优化计划，也即美仑计划。 我们的总体... 我们对 视频 增强是在编码时进行，这与暴风左眼等解码时增强的技术有较大的差异，... 和「弹性编码顺序」来实现分层编码。 B 帧主要利用前面与后面参考帧的 关系 进行预测编... 推荐您搜索： 视频码率与清晰度关系 腾讯视频之死有变 100 |
101 | http://djt.qq.com/article/view/637 102 |
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114 | 8条回复?-?发帖时间：2011-08-16 为了了解 视频 的 码率 、帧率、分辨率。我们先来看看 视频 编码的基本原理： 视频 图像数据... 简单说：在 码率 一定的情况下，分辨 率与清晰度 成反比 关系 ：分辨率越高，图像越不清晰... 推荐您搜索： 分辨率和清晰度的关系 115 |
116 | http://www.dvedit.cn/thread-138008-1-1.html 117 | 118 |
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121 | 视频的清晰度是不是由码率决定,播放视频屏幕分辨率跟清晰度有何... 122 | 123 |
124 | 4个回答?-?6人关注?-?773次浏览 最佳答案： 这种问题,谷歌即可.本不应回答,思考再三,还是指路一下.简单的说: 码率 即每秒视音频的数据流量.不同压缩编码,要达到类似 清晰度 ,所需 码率 不同.... 125 |
126 | http://www.zhihu.com/question/21982478 127 | 128 |
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131 | Be The Best -记腾讯视频清晰度与码率优化美仑计划-腾讯大讲堂 132 | 133 |
134 | [图文] 为此，今年上半年我们启动了 清晰度 提升和 码率 优化计划，也即美仑计划。 我们的总体... 我们对 视频 增强是在编码时进行，这与暴风左眼等解码时增强的技术有较大的差异，... 和「弹性编码顺序」来实现分层编码。 B 帧主要利用前面与后面参考帧的 关系 进行预测编... 推荐您搜索： 视频码率与清晰度关系 腾讯视频之死有变 135 |
136 | http://djt.qq.com/article/view/637 137 | 138 |
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141 | 视频的码率与清晰度有关系吗_百度知道 142 | 143 |
144 | 1个答案?-?提问时间: 2013-5-6 最佳答案： 有 关系 ，一般 视频 的 码率 越高 视频 越清晰。 推荐您搜索： 视频的码率与清晰度有关系吗 145 |
146 | http://zhidao.baidu.com/question/160182330 147 | 148 |
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151 | 【求问】在码率相同的情况下,什么格式的视频清晰度最高？_影视制... 152 | 153 |
154 | 48条回复?-?发帖时间：2013-03-23 而转出的时候强制设置成2000的 码率 。也不会增加 视频 清晰度 ，但是 视频 文件会变大一倍... 编 码率 /比特率直接与文件体积有关。且编 码率与 编码格式配合是否合适，直接 关系 到 视频 ... 推荐您搜索： 什么格式的视频清晰度最高；视频码率与清晰度关系 最高 155 |
156 | http://tieba.baidu.com/p/2230003912 157 | 158 |
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65 | 鲷鱼的营养价值_营养知识_食品常识 66 |
67 | 中国食品科技网 知识资料中心：鲷鱼的营养价值 营养知识 食品常识。 鲷鱼又叫加吉鱼、班加吉、加真鲷、铜盆鱼。加吉鱼属于鱼纲，鲷（SeaBream）科。体高侧扁，长五十厘米... 推荐您搜索： 鲷鱼的营养价值 营养知识；营养知识 推荐您在 http://www.tech-food.com/kndata/1045/0090479.htm 站内搜索： 68 |
69 | http://www.tech-food.com/kndata/1045/0090479.htm 70 |
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73 | 鲷鱼的营养价值_好处_营养成分 - 大众养生网 74 |
75 | 文章导读 鲷鱼 是一种上等的食用鱼类，很多普通百姓都没有吃过，所以不知道 鲷鱼的营养价值 有哪些？不过，相信不久的将来，随着人们生活水平的提高，鲷鱼会陆续走向人们的... 推荐您搜索： 营养成分 推荐您在 http://www.cndzys.com/yulei/zhouyu/20120105_68776.html 站内搜索： 76 |
77 | http://www.cndzys.com/yulei/zhouyu/20120105_68776.html 78 |
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81 | 鲷鱼的营养价值_赤海渔具招商网【9555.tv】 82 |
83 | [图文] 鲷鱼 又称 加吉鱼 ，体呈银红色，是上等的食用鱼，我国的 鲷鱼 主产区在辽宁、河北、山东、等沿海地域，其中山海关产的品质最好。 鲷鱼 含有丰富 的营养 ，可以烧、炖、清蒸、... 推荐您搜索： 鲷鱼的营养价值 tv 84 |
85 | http://shuichan.9555.tv/shuichanyangzhi/5430.html 86 |
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89 | 加吉鱼的营养价值与做法-美食天下 90 |
91 | 又叫鲷鱼、班加吉、加真鲷、铜盆鱼。 加吉鱼属于鱼纲，鲷（SeaBream）科。体高侧扁... 山海关，山东烟台、龙口、青岛为主要产区，山海关产的品质最好。 营养价值 加吉鱼营... 推荐您搜索： 加吉鱼的营养价值与做法；鲷鱼的营养价值 美食天下?刀???????搀??????????最?? ???????? 推荐您在 http://www.meishichina.com/Health/Food/200806/39662.html 站内搜索： 92 |
93 | http://www.meishichina.com/Health/Food/200806/39662.html 94 |
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97 | 鲷鱼_百度百科 98 |
99 | 中文名： 鲷鱼 简介： 鲷鱼 又叫 加吉鱼 、班加吉、加真鲷、铜盆鱼。 加吉鱼 属于鱼纲，鲷（SeaBream）科。体高侧扁，长五十厘米以上，体呈银红色，有淡蓝色的斑点，尾鳍后绿黑色，头大... 鲷鱼分类 - 分布地区 - 鲷鱼小记 - 营养价值 推荐您搜索： 鲷鱼百科；鲷鱼的营养价值 百度百科 100 |
101 | http://baike.baidu.com/view/907151.htm 102 |
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105 | 红鲷鱼_红鲷鱼的营养价值,功效,成分_食品查询_39健康网 106 |
107 | 39健康网食品库为您详细介绍红鲷鱼的营养价值，红鲷鱼的功效，红鲷鱼的成分，红鲷鱼食用禁忌等。红鲷鱼是什么：红鲷鱼一般分布在中国的渤海、黄海、东海、南海等地，红鲷... 推荐您搜索： 鲷鱼的营养价值 39健康网；红鲷鱼 推荐您在 http://spk.39.net/shipin/scp/xhscp/e15eb.html 站内搜索： 108 |
109 | http://spk.39.net/shipin/scp/xhscp/e15eb.html 110 |
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119 | 鲷鱼的营养价值_好处_营养成分 - 大众养生网 120 | 121 |
122 | 文章导读 鲷鱼 是一种上等的食用鱼类，很多普通百姓都没有吃过，所以不知道 鲷鱼的营养价值 有哪些？不过，相信不久的将来，随着人们生活水平的提高，鲷鱼会陆续走向人们的... 推荐您搜索： 营养成分 推荐您在 http://www.cndzys.com/yulei/zhouyu/20120105_68776.html 站内搜索： 123 |
124 | http://www.cndzys.com/yulei/zhouyu/20120105_68776.html 125 | 126 |
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129 | 加吉鱼的营养价值与做法-美食天下 130 | 131 |
132 | 又叫鲷鱼、班加吉、加真鲷、铜盆鱼。 加吉鱼属于鱼纲，鲷（SeaBream）科。体高侧扁... 山海关，山东烟台、龙口、青岛为主要产区，山海关产的品质最好。 营养价值 加吉鱼营... 推荐您搜索： 加吉鱼的营养价值与做法；鲷鱼的营养价值 美食天下?刀???????搀??????????最?? ???????? 推荐您在 http://www.meishichina.com/Health/Food/200806/39662.html 站内搜索： 133 |
134 | http://www.meishichina.com/Health/Food/200806/39662.html 135 | 136 |
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139 | 鲷鱼的营养价值_赤海渔具招商网【9555.tv】 140 | 141 |
142 | [图文] 鲷鱼 又称 加吉鱼 ，体呈银红色，是上等的食用鱼，我国的 鲷鱼 主产区在辽宁、河北、山东、等沿海地域，其中山海关产的品质最好。 鲷鱼 含有丰富 的营养 ，可以烧、炖、清蒸、... 推荐您搜索： 鲷鱼的营养价值 tv 143 |
144 | http://shuichan.9555.tv/shuichanyangzhi/5430.html 145 | 146 |
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149 | 鲷鱼_百度百科 150 | 151 |
152 | 中文名： 鲷鱼 简介： 鲷鱼 又叫 加吉鱼 、班加吉、加真鲷、铜盆鱼。 加吉鱼 属于鱼纲，鲷（SeaBream）科。体高侧扁，长五十厘米以上，体呈银红色，有淡蓝色的斑点，尾鳍后绿黑色，头大... 鲷鱼分类 - 分布地区 - 鲷鱼小记 - 营养价值 推荐您搜索： 鲷鱼百科；鲷鱼的营养价值 百度百科 153 |
154 | http://baike.baidu.com/view/907151.htm 155 | 156 |
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159 | 红鲷鱼_红鲷鱼的营养价值,功效,成分_食品查询_39健康网 160 | 161 |
162 | 39健康网食品库为您详细介绍红鲷鱼的营养价值，红鲷鱼的功效，红鲷鱼的成分，红鲷鱼食用禁忌等。红鲷鱼是什么：红鲷鱼一般分布在中国的渤海、黄海、东海、南海等地，红鲷... 推荐您搜索： 鲷鱼的营养价值 39健康网；红鲷鱼 推荐您在 http://spk.39.net/shipin/scp/xhscp/e15eb.html 站内搜索： 163 |
164 | http://spk.39.net/shipin/scp/xhscp/e15eb.html 165 | 166 |
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169 | 鲷鱼的营养价值_营养知识_食品常识 170 | 171 |
172 | 中国食品科技网 知识资料中心：鲷鱼的营养价值 营养知识 食品常识。 鲷鱼又叫加吉鱼、班加吉、加真鲷、铜盆鱼。加吉鱼属于鱼纲，鲷（SeaBream）科。体高侧扁，长五十厘米... 推荐您搜索： 鲷鱼的营养价值 营养知识；营养知识 推荐您在 http://www.tech-food.com/kndata/1045/0090479.htm 站内搜索： 173 |
174 | http://www.tech-food.com/kndata/1045/0090479.htm 175 | 176 |
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preference_score(-4,-3,-2,-1:prefer to DBN model, +1,+2,+3,+4: prefer to PSCM model, 0:tie) query_id 3 | 2. query_result_page/ : 4 | query_id.txt : each query's Chinese version and the corresponding id 5 | css/ : html layout files 6 | pages/ : each query's search result page, the result list of PSCM model is placed at the left side and the result list of DBN model is placed at the right side (the side information is random on our labeling system) 7 | 8 | 9 | -------------------------------------------------------------------------------- /user_preference_test_dataset/user_rating/1.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | -2 363 2 | -1 389 3 | -2 382 4 | 1 367 5 | 3 394 6 | 1 375 7 | -1 354 8 | 0 362 9 | 0 391 10 | 2 364 11 | 2 371 12 | 0 386 13 | 1 356 14 | 0 359 15 | 2 397 16 | 0 381 17 | -1 393 18 | 2 399 19 | 2 390 20 | 0 369 21 | 0 400 22 | 1 383 23 | 0 379 24 | 0 380 25 | -2 392 26 | 0 377 27 | 0 361 28 | -1 368 29 | 3 358 30 | 1 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-------------------------------------------------------------------------------- 1 | 1 276 2 | 3 252 3 | 3 300 4 | -2 283 5 | 3 267 6 | -1 268 7 | 2 286 8 | 2 299 9 | -1 258 10 | -2 265 11 | 0 282 12 | -1 264 13 | -2 294 14 | 2 277 15 | 0 261 16 | -1 275 17 | 1 263 18 | 2 296 19 | -2 274 20 | 2 271 21 | -1 256 22 | 1 284 23 | 2 298 24 | 2 279 25 | 3 293 26 | -1 269 27 | 2 273 28 | 0 255 29 | -4 285 30 | -4 272 31 | -2 266 32 | -2 287 33 | 3 291 34 | -3 260 35 | 2 251 36 | -2 290 37 | -2 295 38 | 4 297 39 | 1 289 40 | 1 253 41 | 2 262 42 | 1 270 43 | 1 259 44 | 1 254 45 | 0 278 46 | 1 292 47 | -2 281 48 | 2 280 49 | 0 288 50 | 1 257 51 | -------------------------------------------------------------------------------- /user_preference_test_dataset/user_rating/5.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 1 347 2 | 1 313 3 | 1 343 4 | -2 317 5 | 2 315 6 | 1 321 7 | 1 314 8 | 1 312 9 | 1 304 10 | 2 340 11 | 2 311 12 | -2 334 13 | -2 341 14 | 1 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-------------------------------------------------------------------------------- /user_preference_test_dataset/user_rating/8.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | -1 218 2 | 2 223 3 | 0 216 4 | 0 221 5 | 1 208 6 | 0 237 7 | 0 215 8 | -2 248 9 | 3 244 10 | 2 204 11 | 0 230 12 | -3 250 13 | 3 210 14 | 0 203 15 | 3 233 16 | 2 211 17 | 0 222 18 | 1 231 19 | 0 207 20 | -3 236 21 | -1 226 22 | 3 213 23 | 3 241 24 | -2 212 25 | 1 249 26 | 0 219 27 | -1 228 28 | -3 235 29 | 3 209 30 | 1 217 31 | 1 214 32 | -2 202 33 | 0 234 34 | 2 239 35 | -1 229 36 | 0 220 37 | 1 238 38 | 1 242 39 | 4 245 40 | -1 246 41 | -1 201 42 | 0 224 43 | 0 243 44 | 3 232 45 | 4 206 46 | 4 225 47 | 0 247 48 | 1 227 49 | 0 205 50 | -1 240 51 | -------------------------------------------------------------------------------- /user_preference_test_dataset/user_rating/9.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 0 211 2 | 1 209 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