├── SMGCN.sh ├── LICENSE ├── README.md ├── utility ├── helper.py ├── batch_test.py ├── parser.py └── load_data.py ├── Data └── Set2Set │ ├── sym_mapping.txt │ ├── herb_mapping.txt │ ├── symPair-5.txt │ ├── herbPair-40.txt │ └── test.txt └── SMGCN.py /SMGCN.sh: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #!/bin/bash 2 | mess_dropouts=('[0.0,0.0] ') 3 | adj_types=('norm') 4 | embed_sizes=(64) 5 | lrs=(2e-4) 6 | regs=('[7e-3]') 7 | 8 | for mess_dropout in ${mess_dropouts[@]}; 9 | do 10 | for reg in ${regs[@]}; 11 | do 12 | for adj_type in ${adj_types[@]}; 13 | do 14 | for embed_size in ${embed_sizes[@]}; 15 | do 16 | for lr in ${lrs[@]}; 17 | do 18 | python SMGCN.py --fusion 'add' --result_index 1 --layer_size [128,256] --mlp_layer_size [256] --dataset Set2Set --gpu_id 1 --regs $reg --embed_size $embed_size --alg_type 'SMGCN' --adj_type $adj_type --lr $lr --save_flag 0 --pretrain 0 --batch_size 1024 --epoch 2000 --verbose 1 --mess_dropout $mess_dropout; 19 | done 20 | done 21 | done 22 | done 23 | done 24 | 25 | -------------------------------------------------------------------------------- /LICENSE: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | MIT License 2 | 3 | Copyright (c) 2021 yuanyuansiyuan 4 | 5 | Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy 6 | of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal 7 | in the Software without restriction, including without limitation the rights 8 | to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell 9 | copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is 10 | furnished to do so, subject to the following conditions: 11 | 12 | The above copyright notice and this permission notice shall be included in all 13 | copies or substantial portions of the Software. 14 | 15 | THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR 16 | IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, 17 | FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE 18 | AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER 19 | LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, 20 | OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE 21 | SOFTWARE. 22 | -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # ICDE-2020-SMGCN 2 | 3 | This is our Tensorflow implementation for the ICDE-2020 paper: 4 | >Syndrome-aware Herb Recommendation with Multi-Graph Convolution Network 5 | 6 | We reference the public code from https://github.com/xiangwang1223/neural_graph_collaborative_filtering 7 | 8 | ## Citation 9 | If you want to use our codes and datasets in your research, please cite: 10 | ``` 11 | Jin Y, Zhang W, He X, et al. Syndrome-aware herb recommendation with multi-graph convolution network[C]//2020 IEEE 36th International Conference on Data Engineering (ICDE). IEEE, 2020: 145-156. 12 | ``` 13 | ## Environment Requirement 14 | The code has been tested running under Python 3.6.5. The required packages are as follows: 15 | * tensorflow == 1.8.0 16 | * numpy == 1.14.3 17 | * scipy == 1.1.0 18 | * sklearn == 0.19.1 19 | 20 | 21 | 22 | ## Dataset 23 | 24 | * `train.txt` 25 | * Train file. 26 | * Each line is a prescription split by '\t', with the former part is symptoms split by space and the later part is herbs split by space. 27 | 28 | * `test.txt` 29 | * Test file. 30 | * Each line is a prescription split by '\t', with the former part is symptoms split by space and the later part is herbs split by space. 31 | 32 | * `symPair-5.txt` 33 | * sym-pair file 34 | * Each line is a sym pair. 35 | 36 | * `herbPair-40.txt` 37 | * herb-pair file 38 | * Each line is a herb pair. 39 | 40 | ## Example to Run the Codes 41 | see the SMGCN.sh file 42 | -------------------------------------------------------------------------------- /utility/helper.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | import os 3 | import re 4 | 5 | def txt2list(file_src): 6 | orig_file = open(file_src, "r") 7 | lines = orig_file.readlines() 8 | return lines 9 | 10 | def ensureDir(dir_path): 11 | d = os.path.dirname(dir_path) 12 | if not os.path.exists(d): 13 | os.makedirs(d) 14 | 15 | def uni2str(unicode_str): 16 | return str(unicode_str.encode('ascii', 'ignore')).replace('\n', '').strip() 17 | 18 | def hasNumbers(inputString): 19 | return bool(re.search(r'\d', inputString)) 20 | 21 | def delMultiChar(inputString, chars): 22 | for ch in chars: 23 | inputString = inputString.replace(ch, '') 24 | return inputString 25 | 26 | def merge_two_dicts(x, y): 27 | z = x.copy() # start with x's keys and values 28 | z.update(y) # modifies z with y's keys and values & returns None 29 | return z 30 | 31 | def early_stopping(log_value, best_value, stopping_step, expected_order='acc', flag_step=100): 32 | # early stopping strategy: 33 | assert expected_order in ['acc', 'dec'] 34 | 35 | if (expected_order == 'acc' and log_value >= best_value) or (expected_order == 'dec' and log_value <= best_value): 36 | stopping_step = 0 37 | best_value = log_value 38 | else: 39 | stopping_step += 1 40 | 41 | if stopping_step >= flag_step: 42 | print("Early stopping is trigger at step: {} log:{}".format(flag_step, log_value)) 43 | should_stop = True 44 | else: 45 | should_stop = False 46 | return best_value, stopping_step, should_stop 47 | 48 | 49 | 50 | def no_early_stopping(log_value, best_value, stopping_step, expected_order='acc'): 51 | # early stopping strategy: 52 | assert expected_order in ['acc', 'dec'] 53 | 54 | if (expected_order == 'acc' and log_value >= best_value) or (expected_order == 'dec' and log_value <= best_value): 55 | stopping_step = 0 56 | best_value = log_value 57 | else: 58 | stopping_step += 1 59 | 60 | 61 | 62 | should_stop = False 63 | return best_value, stopping_step, should_stop 64 | -------------------------------------------------------------------------------- /utility/batch_test.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | from utility.parser import parse_args 2 | from utility.load_data import * 3 | import multiprocessing 4 | 5 | cores = multiprocessing.cpu_count() // 2 6 | 7 | args = parse_args() 8 | Ks = eval(args.Ks) 9 | 10 | data_generator = Data(path=args.data_path + args.dataset, batch_size=args.batch_size) 11 | USR_NUM, ITEM_NUM = data_generator.n_users, data_generator.n_items 12 | N_TRAIN, N_TEST = data_generator.n_train, data_generator.n_test 13 | BATCH_SIZE = args.batch_size 14 | 15 | 16 | def test(sess, model, users_to_test, test_group_list, drop_flag=False): 17 | result = {'precision': np.zeros(len(Ks)), 'recall': np.zeros(len(Ks)), 'ndcg': np.zeros(len(Ks))} 18 | test_users = users_to_test 19 | item_batch = range(ITEM_NUM) 20 | if drop_flag == False: 21 | rate_batch = sess.run(model.batch_ratings, {model.users: test_users, 22 | model.pos_items: item_batch}) 23 | else: 24 | rate_batch = sess.run(model.batch_ratings, {model.users: test_users, 25 | model.pos_items: item_batch, 26 | model.mess_dropout: [0.] * len(eval(args.layer_size))}) 27 | 28 | user_batch_rating_uid = zip(test_users, rate_batch) 29 | user_rating_dict = {} 30 | 31 | index = 0 32 | for entry in user_batch_rating_uid: 33 | rating = entry[1] 34 | temp = [(i, float(rating[i])) for i in range(len(rating))] 35 | user_rating_dict[index] = temp 36 | index += 1 37 | print("#user_rating_dict\t", len(user_rating_dict)) 38 | 39 | precision_n = np.zeros(len(Ks)) 40 | recall_n = np.zeros(len(Ks)) 41 | ndcg_n = np.zeros(len(Ks)) 42 | topN = Ks 43 | 44 | gt_count = 0 45 | candidate_count = 0 46 | for index in range(len(test_group_list)): 47 | entry = test_group_list[index] 48 | 49 | v = entry[1] 50 | rating = user_rating_dict[index] 51 | 52 | candidate_count += len(rating) 53 | rating.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) 54 | gt_count += len(v) 55 | K_max = topN[len(topN) - 1] 56 | 57 | r = [] 58 | for i in rating[:K_max]: 59 | herb = i[0] 60 | if herb in v: 61 | r.append(1) 62 | else: 63 | r.append(0) 64 | 65 | for ii in range(len(topN)): 66 | number = 0 67 | for i in rating[:topN[ii]]: 68 | herb = i[0] 69 | if herb in v: 70 | number += 1 71 | precision_n[ii] = precision_n[ii] + float(number / topN[ii]) 72 | recall_n[ii] = recall_n[ii] + float(number / len(v)) 73 | ndcg_n[ii] = ndcg_n[ii] + ndcg_at_k(r, topN[ii]) 74 | 75 | print('gt_count ', gt_count) 76 | print('candidate_count ', candidate_count) 77 | print('ideal candidate count ', len(test_group_list) * ITEM_NUM) 78 | for ii in range(len(topN)): 79 | result['precision'][ii] = precision_n[ii] / len(test_group_list) 80 | result['recall'][ii] = recall_n[ii] / len(test_group_list) 81 | result['ndcg'][ii] = ndcg_n[ii] / len(test_group_list) 82 | 83 | return result 84 | 85 | 86 | def dcg_at_k(r, k, method=1): 87 | """Score is discounted cumulative gain (dcg) 88 | Relevance is positive real values. Can use binary 89 | as the previous methods. 90 | Returns: 91 | Discounted cumulative gain 92 | """ 93 | r = np.asfarray(r)[:k] 94 | if r.size: 95 | if method == 0: 96 | return r[0] + np.sum(r[1:] / np.log2(np.arange(2, r.size + 1))) 97 | elif method == 1: 98 | return np.sum(r / np.log2(np.arange(2, r.size + 2))) 99 | else: 100 | raise ValueError('method must be 0 or 1.') 101 | return 0. 102 | 103 | 104 | def ndcg_at_k(r, k, method=1): 105 | """Score is normalized discounted cumulative gain (ndcg) 106 | Relevance is positive real values. Can use binary 107 | as the previous methods. 108 | Returns: 109 | Normalized discounted cumulative gain 110 | """ 111 | dcg_max = dcg_at_k(sorted(r, reverse=True), k, method) 112 | if not dcg_max: 113 | return 0. 114 | return dcg_at_k(r, k, method) / dcg_max -------------------------------------------------------------------------------- /utility/parser.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | import argparse 3 | 4 | 5 | def parse_args(): 6 | parser = argparse.ArgumentParser(description="Run NGCF.") 7 | parser.add_argument('--weights_path', nargs='?', default='', 8 | help='Store model path.') 9 | parser.add_argument('--data_path', nargs='?', default='./Data/', 10 | help='Input data path.') 11 | parser.add_argument('--proj_path', nargs='?', default='', 12 | help='Project path.') 13 | 14 | parser.add_argument('--result_index', type=int, default=1, 15 | help='result file index.') 16 | 17 | parser.add_argument('--result_label', nargs='?', default='', 18 | help='result path label.') 19 | 20 | 21 | parser.add_argument('--dataset', nargs='?', default='gowalla', 22 | help='Choose a dataset from {gowalla, yelp2018, amazon-book}') 23 | parser.add_argument('--pretrain', type=int, default=0, 24 | help='0: No pretrain, -1: Pretrain with the learned embeddings, 1:Pretrain with stored models.') 25 | parser.add_argument('--verbose', type=int, default=1, 26 | help='Interval of evaluation.') 27 | parser.add_argument('--epoch', type=int, default=500, 28 | help='Number of epoch.') 29 | 30 | parser.add_argument('--modeltype', nargs='?', default='ngcf', 31 | help='ngcf or gcnversion.') 32 | 33 | parser.add_argument('--embed_size', type=int, default=64, 34 | help='Embedding size.') 35 | parser.add_argument('--layer_size', nargs='?', default='[64]', 36 | help='Output sizes of every layer') 37 | parser.add_argument('--pair_layer_size', nargs='?', default='[64]', 38 | help='Output sizes of every layer') 39 | parser.add_argument('--mlp_layer_size', nargs='?', default='[128]', 40 | help='Output sizes of every layer') 41 | parser.add_argument('--attention_size', type=int, default=64, 42 | help='attention W size.') 43 | 44 | parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=1024, 45 | help='Batch size.') 46 | 47 | 48 | 49 | parser.add_argument('--fusion', nargs='?', default='add', 50 | help='fusion method.') 51 | parser.add_argument('--neg_sample', type=int, default=1, 52 | help='neg sample num.') 53 | 54 | parser.add_argument('--regs', nargs='?', default='[1e-5,1e-5,1e-2]', 55 | help='embed Regularizations.') 56 | parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.01, 57 | help='Learning rate.') 58 | 59 | parser.add_argument('--model_type', nargs='?', default='ngcf', 60 | help='Specify the name of model (ngcf).') 61 | parser.add_argument('--adj_type', nargs='?', default='norm', 62 | help='Specify the type of the adjacency (laplacian) matrix from {plain, norm, mean}.') 63 | parser.add_argument('--alg_type', nargs='?', default='ngcf', 64 | help='Specify the type of the graph convolutional layer from {ngcf, gcn, gcmc}.') 65 | 66 | parser.add_argument('--gpu_id', type=int, default=0, 67 | help='0 for NAIS_prod, 1 for NAIS_concat') 68 | 69 | parser.add_argument('--node_dropout_flag', type=int, default=0, 70 | help='0: Disable node dropout, 1: Activate node dropout') 71 | parser.add_argument('--node_dropout', nargs='?', default='[0.1]', 72 | help='Keep probability w.r.t. node dropout (i.e., 1-dropout_ratio) for each deep layer. 1: no dropout.') 73 | parser.add_argument('--mess_dropout', nargs='?', default='[0.1]', 74 | help='Keep probability w.r.t. message dropout (i.e., 1-dropout_ratio) for each deep layer. 1: no dropout.') 75 | 76 | 77 | parser.add_argument('--Ks', nargs='?', default='[5,10,15,20]', 78 | help='Output sizes of every layer') 79 | 80 | parser.add_argument('--save_flag', type=int, default=0, 81 | help='0: Disable model saver, 1: Activate model saver') 82 | 83 | 84 | parser.add_argument('--test_flag', nargs='?', default='part', 85 | help='Specify the test type from {part, full}, indicating whether the reference is done in mini-batch') 86 | 87 | parser.add_argument('--report', type=int, default=0, 88 | help='0: Disable performance report w.r.t. sparsity levels, 1: Show performance report w.r.t. sparsity levels') 89 | return parser.parse_args() 90 | -------------------------------------------------------------------------------- /Data/Set2Set/sym_mapping.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 身热肢寒 39 2 | 恶露不下 115 3 | 黄汗 216 4 | 恶心 24 5 | 鼻臭 294 6 | 夜间多尿 137 7 | 腹中痞块 198 8 | 大便艰难 140 9 | 近视 175 10 | 顿咳 331 11 | 头胀 188 12 | 耳痛 240 13 | 气喘 37 14 | 咽喉白腐 301 15 | 阴痒 98 16 | 恶寒 11 17 | 妊娠咳嗽 156 18 | 滑胎 291 19 | 胎漏 106 20 | 鼻痛 209 21 | 掌跖发疱 319 22 | 健忘 42 23 | 皮肤紫斑 282 24 | 产后身痛 329 25 | 臁疮 89 26 | 角弓反张 132 27 | 漏睛 189 28 | 舌肿 75 29 | 小儿水痘 266 30 | 痄腮 97 31 | 舌裂 191 32 | 妊娠尿血 317 33 | 干呕 40 34 | 少气 64 35 | 呃逆 60 36 | 半身麻木 325 37 | 经行腹痛 217 38 | 皮肤肥厚 332 39 | 崩中 18 40 | 嘈杂 107 41 | 头热 172 42 | 小便不通 59 43 | 阴痛 225 44 | 舌纵 239 45 | 吐血 9 46 | 少腹痛 163 47 | 舌淡白 326 48 | 舌麻 227 49 | 小便不利 80 50 | 肩痛 310 51 | 四肢麻木 136 52 | 善太息 279 53 | 头白秃 309 54 | 腰冷 168 55 | 谵语 51 56 | 牙龈出血 257 57 | 臂痛 260 58 | 面色青 85 59 | 麻疹 32 60 | 腰重 177 61 | 经期延长 345 62 | 目羞明 296 63 | 呕吐 15 64 | 小儿鹅口 226 65 | 口淡 171 66 | 烦躁 17 67 | 大便失禁 321 68 | 舌胖 303 69 | 天疱疮 167 70 | 精液清冷 312 71 | 口臭 33 72 | 夏季热 313 73 | 心下悸 159 74 | 耳衄 315 75 | 舌苔黄腻 166 76 | 背冷 182 77 | 耳聋 50 78 | 四肢疼痛 34 79 | 便血 123 80 | 畏寒 116 81 | 盗汗 44 82 | 血精 152 83 | 腰脊痛 153 84 | 拳毛倒睫 193 85 | 皮肤糜烂 352 86 | 鼻衄 8 87 | 无名肿毒 16 88 | 腰痛 36 89 | 无汗 49 90 | 须发早白 133 91 | 产后血崩 232 92 | 舌红绛 350 93 | 神昏 57 94 | 小儿呕吐 120 95 | 皮肤红斑 293 96 | 身痛 10 97 | 舌苔黄 165 98 | 鼻干 170 99 | 嗳气 82 100 | 上胞下垂 204 101 | 鼻流涕 287 102 | 寒战 130 103 | 偏头痛 71 104 | 脐疮 208 105 | 头目胀痛 302 106 | 舌紫 249 107 | 独语 252 108 | 鼻塞 55 109 | 闭经 149 110 | 疳积 110 111 | 唇肿 176 112 | 产后浮肿 201 113 | 蟹睛 263 114 | 身重 56 115 | 胎萎不长 220 116 | 阴吹 304 117 | 腹满 66 118 | 足痛 86 119 | 过期不产 248 120 | 反胃 121 121 | 背痛 62 122 | 杨梅疮 124 123 | 乳房红肿 311 124 | 妊娠呕吐 179 125 | 里急后重 105 126 | 耳内流脓 267 127 | 上吐下泻 118 128 | 小儿腹泻 333 129 | 目痒 268 130 | 牙痛 77 131 | 舌光 231 132 | 疳翳 205 133 | 膝肿痛 277 134 | 丹毒 125 135 | 大便下血 26 136 | 胬肉攀睛 230 137 | 大便秘结 46 138 | 腹泻 108 139 | 暴盲 272 140 | 血灌瞳神 202 141 | 胎位不正 258 142 | 妊娠眩晕 342 143 | 小便清长 138 144 | 小便浑浊 253 145 | 妇人阴冷 143 146 | 口渴 12 147 | 舌强 154 148 | 五色带 214 149 | 积滞 74 150 | 肥胖 148 151 | 小儿遗尿 244 152 | 产后发热 251 153 | 多梦 142 154 | 大便脓血 295 155 | 小儿多动 278 156 | 舌苔白 146 157 | 产后胁痛 357 158 | 脱发 122 159 | 漏下 61 160 | 疲乏 87 161 | 胎毒 72 162 | 舌青 200 163 | 遗尿 134 164 | 小儿丹毒 158 165 | 痴呆 192 166 | 经行先后无定期 323 167 | 四肢拘急 84 168 | 粉刺 128 169 | 不孕 103 170 | 喉中痰鸣 213 171 | 抱轮红 290 172 | 胎死不下 316 173 | 乳头破裂 270 174 | 足跟痛 178 175 | 皮肤瘙痒 79 176 | 口噤 117 177 | 目昏 48 178 | 噎膈 91 179 | 肛门瘙痒 338 180 | 月经过少 196 181 | 经行发热 218 182 | 鼻肿 288 183 | 舌卷 184 184 | 鼻翼煽动 324 185 | 哮鸣 273 186 | 湿疮 73 187 | 善怒 100 188 | 产后腹痛 223 189 | 头冷 281 190 | 四肢强直 256 191 | 崩漏 29 192 | 目偏视 334 193 | 嗜睡 280 194 | 小便失禁 300 195 | 吞酸 41 196 | 瘫痪 13 197 | 瞳神缩小 341 198 | 头重 88 199 | 恶风 78 200 | 赤脉传睛 298 201 | 小儿啼哭 180 202 | 绝汗 289 203 | 发黄 63 204 | 面色红 151 205 | 头皮麻木 353 206 | 发狂 112 207 | 经行身痛 187 208 | 浮肿 43 209 | 睑弦赤烂 211 210 | 脑鸣 356 211 | 朱砂掌 344 212 | 胁痛 95 213 | 头痛 0 214 | 声音嘶哑 174 215 | 食欲不振 195 216 | 目干涩 229 217 | 四肢抽搐 194 218 | 胞睑肿胀 335 219 | 潮热 14 220 | 舌疮 160 221 | 白内障 233 222 | 战汗 347 223 | 小儿浮肿 126 224 | 不射精 247 225 | 小儿发黄 314 226 | 胞衣不下 111 227 | 痰核流注 337 228 | 口咸 320 229 | 妇人腹痛 343 230 | 足颤 224 231 | 呵欠 135 232 | 脏躁 96 233 | 善恐 254 234 | 白带 27 235 | 心下痞 38 236 | 急惊 52 237 | 腿肿痛 308 238 | 转筋 28 239 | 大便溏 81 240 | 头昏 58 241 | 毛发脱落 297 242 | 腹冷 30 243 | 小儿痞块 322 244 | 瞳神散大 346 245 | 低热 141 246 | 舌痒 265 247 | 小儿发热 65 248 | 夜盲 203 249 | 心悸 19 250 | 舌生芒刺 274 251 | 咽干 83 252 | 舌痛 131 253 | 腰膝无力 114 254 | 皮肤皲裂 215 255 | 喉痒 173 256 | 恶寒发热 155 257 | 面色白 262 258 | 气从少腹上冲 330 259 | 胃痛 92 260 | 口苦 5 261 | 不寐 150 262 | 乳房胀痛 234 263 | 经间期出血 349 264 | 尿后余沥 139 265 | 多唾 255 266 | 痱子 190 267 | 牙龈溃烂 259 268 | 瘰疬 25 269 | 尿痛 271 270 | 远视 101 271 | 小儿五软 222 272 | 脐湿 284 273 | 弄舌 183 274 | 交接出血 355 275 | 赤白带 109 276 | 心烦 68 277 | 口唇焦裂 243 278 | 腹痛 6 279 | 消瘦 45 280 | 肠鸣 104 281 | 口甜 212 282 | 阴挺 286 283 | 肛裂 162 284 | 咳痰 206 285 | 小便频数 35 286 | 头摇 119 287 | 产后发痉 221 288 | 脱肛 127 289 | 五心烦热 90 290 | 牙齿浮动 318 291 | 咳嗽 1 292 | 皮肤结节 306 293 | 慢惊 53 294 | 善悲 292 295 | 针眼 185 296 | 恶露不断 285 297 | 咽喉痛 93 298 | 头汗 69 299 | 小便黄赤 129 300 | 咽肿 207 301 | 头晕 20 302 | 白睛红赤 299 303 | 关节疼痛 144 304 | 背热 250 305 | 喷嚏 246 306 | 壮热 7 307 | 手颤 245 308 | 手足厥冷 70 309 | 但热不寒 157 310 | 皮肤甲错 269 311 | 赤膜下垂 275 312 | 难产 23 313 | 肛门疼痛 351 314 | 自汗 21 315 | 手舞足蹈 283 316 | 流泪 113 317 | 乳汁不行 228 318 | 肛漏 339 319 | 半身不遂 67 320 | 短气 99 321 | 舌上出血 237 322 | 妊娠心烦 264 323 | 善惊 238 324 | 口中生疮 241 325 | 囟门下陷 328 326 | 产后眩晕 102 327 | 妊娠心腹胀满 261 328 | 小儿木舌 164 329 | 猫眼疮 354 330 | 鼻痒 47 331 | 咳血 181 332 | 善食易饥 336 333 | 阴疮 2 334 | 尿血 94 335 | 牙龈肿痛 236 336 | 痫 54 337 | 小儿青盲 242 338 | 胸闷 22 339 | 脐漏 235 340 | 视瞻昏渺 359 341 | 耳痒 210 342 | 寒热往来 3 343 | 带状疱疹 145 344 | 舌苔白腻 147 345 | 云雾移睛 161 346 | 目札 358 347 | 口腻 327 348 | 项强 76 349 | 胸痛 199 350 | 妊娠小便不通 219 351 | 小儿重舌 307 352 | 舌干 4 353 | 月经过多 169 354 | 胎动不安 31 355 | 晕厥 276 356 | 单腹胀大 340 357 | 囟门不合 348 358 | 产后腰痛 197 359 | 言语错乱 186 360 | 口酸 305 -------------------------------------------------------------------------------- /Data/Set2Set/herb_mapping.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 三棱 191 2 | 川乌 186 3 | 石斛 110 4 | 青木香 380 5 | 罗汉松 747 6 | 徐长卿 406 7 | 荆芥 0 8 | 菝葜 104 9 | 香橼 493 10 | 柏子仁 210 11 | 椒目 495 12 | 竹叶 177 13 | 绵马贯众 536 14 | 石吊兰 595 15 | 列当 732 16 | 盐肤木 690 17 | 紫珠 489 18 | 白英 575 19 | 芒硝 235 20 | 路路通 592 21 | 马兜铃 205 22 | 蚕砂 524 23 | 西红花 616 24 | 泽兰 385 25 | 石决明 246 26 | 自然铜 167 27 | 芜荑 221 28 | 滑石粉 376 29 | 黑芝麻 462 30 | 鹿角霜 457 31 | 海螵蛸 448 32 | 草乌 173 33 | 琥珀 159 34 | 菊花 148 35 | 赭石 271 36 | 金银花 4 37 | 葱白 99 38 | 前胡 161 39 | 红花 202 40 | 龙眼肉 368 41 | 人参 41 42 | 胡椒 280 43 | 蚕豆 597 44 | 蒲黄 151 45 | 桃 180 46 | 冬葵 463 47 | 太子参 62 48 | 野菊花 319 49 | 金钱白花蛇 716 50 | 胡颓子 672 51 | 翻白草 688 52 | 僵蚕 153 53 | 蜂蜜 483 54 | 天仙藤 357 55 | 蜂蜡 633 56 | 桑 23 57 | 浮萍 34 58 | 蛤蚧 322 59 | 大血藤 639 60 | 苏合香 308 61 | 白花蛇舌草 659 62 | 川芎 32 63 | 藜芦 382 64 | 荔枝草 714 65 | 白术 116 66 | 地榆 219 67 | 莲子心 338 68 | 马蔺 276 69 | 升麻 25 70 | 龙胆 228 71 | 小茴香 282 72 | 大蒜 328 73 | 乌头 143 74 | 姜黄 307 75 | 赤小豆 255 76 | 天葵 572 77 | 凤凰衣 542 78 | 桑螵蛸 105 79 | 补骨脂 283 80 | 骨碎补 358 81 | 柿蒂 188 82 | 续断 137 83 | 高良姜 117 84 | 罗布麻叶 567 85 | 熊胆 19 86 | 蒺藜 300 87 | 黄芪 63 88 | 黄芩 38 89 | 穿山甲 311 90 | 黄皮 453 91 | 红木香 717 92 | 小麦 252 93 | 金钱草 591 94 | 桑寄生 72 95 | 轻粉 243 96 | 乌梢蛇 312 97 | 核桃仁 496 98 | 牡蛎 11 99 | 番泻叶 526 100 | 夜交藤 558 101 | 知母 12 102 | 鹿茸 106 103 | 阳起石 238 104 | 蜈蚣 190 105 | 夜明砂 222 106 | 鸡内金 220 107 | 花椒 257 108 | 雄黄 124 109 | 生姜 51 110 | 橘叶 70 111 | 莱菔子 198 112 | 茵陈蒿 396 113 | 大蓟 531 114 | 紫苏叶 404 115 | 松塔 736 116 | 合欢皮 504 117 | 溪黄草 660 118 | 花生 141 119 | 玉竹 262 120 | 鹤虱 484 121 | 合欢花 473 122 | 香茅 724 123 | 丹参 239 124 | 朱砂七 428 125 | 木芙蓉叶 645 126 | 延胡索 350 127 | 火麻仁 323 128 | 梨 424 129 | 鸡冠花 561 130 | 白扁豆 14 131 | 天竺黄 58 132 | 益母草 154 133 | 毛诃子 417 134 | 扁豆花 626 135 | 玄参 103 136 | 昆布 374 137 | 白果 487 138 | 蓖麻 192 139 | 芜菁 621 140 | 枇杷叶 82 141 | 何首乌 98 142 | 瓜蒌皮 541 143 | 冬瓜 411 144 | 蜥蜴 611 145 | 浙贝母 265 146 | 五指毛桃 615 147 | 竹沥 422 148 | 石莲子 580 149 | 麦芽 197 150 | 仙鹤草 528 151 | 灵芝 458 152 | 金果榄 656 153 | 三叶青 703 154 | 洋葱 726 155 | 王不留行 637 156 | 铁苋菜 752 157 | 防风 54 158 | 三棵针 679 159 | 马齿苋 20 160 | 棉花子 635 161 | 莪术 162 162 | 肉桂 108 163 | 酸枣仁 211 164 | 巴豆 206 165 | 猕猴桃 569 166 | 瓦楞子 356 167 | 枇杷 79 168 | 白茅根 229 169 | 桑椹子 581 170 | 莲房 510 171 | 银柴胡 512 172 | 洋金花 614 173 | 阿魏 305 174 | 白及 157 175 | 金莲花 728 176 | 猪苓 218 177 | 紫花地丁 482 178 | 玫瑰花 563 179 | 辛夷 302 180 | 橘核 361 181 | 苍耳子 303 182 | 水杨梅 570 183 | 茴香 187 184 | 寒水石 362 185 | 土贝母 466 186 | 楮实子 497 187 | 枸杞子 149 188 | 葫芦茶 392 189 | 蝉蜕 1 190 | 败酱 388 191 | 益智 337 192 | 降香 423 193 | 升药 719 194 | 胆南星 122 195 | 西瓜皮 647 196 | 白附子 165 197 | 三白草 623 198 | 吉祥草 648 199 | 蛇床子 258 200 | 救必应 669 201 | 鸡子黄 676 202 | 蝮蛇 644 203 | 菟丝子 109 204 | 牡荆 562 205 | 芡实 291 206 | 寻骨风 720 207 | 制何首乌 530 208 | 海龙 267 209 | 广枣 480 210 | 紫花杜鹃 685 211 | 韭子 237 212 | 苦木 606 213 | 垂盆草 670 214 | 三七 309 215 | 金沸草 517 216 | 山药 160 217 | 皂荚 93 218 | 糙苏 418 219 | 狗脊 285 220 | 白鲜皮 55 221 | 郁金 144 222 | 穿破石 631 223 | 海参 662 224 | 灯心草 128 225 | 艾叶 52 226 | 绿豆 306 227 | 三叉苦 535 228 | 紫苏子 183 229 | 香加皮 653 230 | 白矾 95 231 | 安息香 426 232 | 雪上一枝蒿 733 233 | 常山 259 234 | 千金子霜 520 235 | 海金沙 553 236 | 凤眼草 320 237 | 水蛭 213 238 | 哈蟆油 698 239 | 亚麻子 681 240 | 蟾酥 125 241 | 半枝莲 618 242 | 天葵子 609 243 | 四季青 718 244 | 白豆蔻 121 245 | 灯盏细辛 737 246 | 蛇蜕 140 247 | 甘草 15 248 | 锁阳 427 249 | 椿皮 467 250 | 鸭跖草 682 251 | 白芥子 353 252 | 百合 386 253 | 薤白 447 254 | 羚羊角 59 255 | 蓖麻子 281 256 | 西河柳 232 257 | 白石英 429 258 | 莨菪 538 259 | 九里香 744 260 | 片姜黄 557 261 | 秦艽 203 262 | 神曲 207 263 | 芥子 355 264 | 鸡子 274 265 | 芙蓉叶 430 266 | 胡芦巴 450 267 | 重楼 344 268 | 川楝子 348 269 | 杏仁 100 270 | 豹骨 641 271 | 沙苑子 289 272 | 龟甲 438 273 | 桑枝 452 274 | 草果 182 275 | 冬葵子 464 276 | 耳草 431 277 | 人参果 691 278 | 皂角刺 511 279 | 甘松 35 280 | 过山龙 432 281 | 胖大海 543 282 | 芦荟 21 283 | 豌豆 735 284 | 地骨皮 26 285 | 西瓜霜 514 286 | 丝瓜络 539 287 | 雷公藤 586 288 | 红参 310 289 | 藤黄 360 290 | 零陵香 199 291 | 陈皮 24 292 | 芫花 193 293 | 谷芽 245 294 | 平贝母 571 295 | 旋覆花 142 296 | 漏芦 506 297 | 了哥王 601 298 | 白头翁 505 299 | 肉苁蓉 227 300 | 制川乌 547 301 | 秦皮 217 302 | 山豆根 241 303 | 黄连 8 304 | 苦参 36 305 | 乳香 73 306 | 青皮 69 307 | 炉甘石 209 308 | 鸦胆子 559 309 | 罂粟 278 310 | 缬草 701 311 | 茯苓 27 312 | 山柰 655 313 | 黄柏 9 314 | 鹅不食草 573 315 | 细辛 90 316 | 藁本 298 317 | 川贝母 272 318 | 人参叶 727 319 | 韭菜 329 320 | 制草乌 548 321 | 附子 83 322 | 枸骨叶 587 323 | 干姜 118 324 | 党参 223 325 | 茵陈 208 326 | 豆蔻 119 327 | 泽漆 494 328 | 鬼针草 708 329 | 化橘红 266 330 | 壁虎 694 331 | 荜澄茄 163 332 | 牛蒡 5 333 | 天冬 138 334 | 辣蓼 523 335 | 皂矾 439 336 | 土茯苓 97 337 | 赤芍 101 338 | 委陵菜 746 339 | 煅石膏 490 340 | 珍珠母 498 341 | 蛇莓 440 342 | 珍珠 126 343 | 海桐皮 434 344 | 苎麻 533 345 | 冬虫夏草 582 346 | 明党参 576 347 | 莴苣 654 348 | 石见穿 649 349 | 南天竹 636 350 | 买麻藤 729 351 | 马勃 294 352 | 预知子 705 353 | 牛胆 321 354 | 络石藤 442 355 | 天南星 96 356 | 桑叶 166 357 | 商陆 346 358 | 蕤仁 488 359 | 莲子 247 360 | 李子 731 361 | 穿山龙 661 362 | 苎麻根 532 363 | 大戟 194 364 | 铁包金 674 365 | 松香 168 366 | 甜瓜子 468 367 | 海狗肾 331 368 | 青黛 127 369 | 母丁香 343 370 | 藜 301 371 | 儿茶 335 372 | 辣椒 579 373 | 毛冬青 652 374 | 黄药子 363 375 | 冬瓜子 454 376 | 川木通 456 377 | 橄榄核 734 378 | 鸡骨草 389 379 | 鸡血藤 443 380 | 虫白蜡 742 381 | 韭菜子 330 382 | 防己 133 383 | 银耳 651 384 | 饴糖 377 385 | 赤石脂 53 386 | 五灵脂 169 387 | 巴豆霜 244 388 | 木通 76 389 | 刺猬皮 460 390 | 鹧鸪菜 619 391 | 女贞 371 392 | 铅丹 296 393 | 木耳 578 394 | 虎骨 174 395 | 肉豆蔻 216 396 | 槐角 286 397 | 苍术 28 398 | 积雪草 664 399 | 金礞石 519 400 | 密蒙花 502 401 | 白屈菜 546 402 | 蓼大青叶 650 403 | 红大戟 521 404 | 海胆 687 405 | 甘遂 195 406 | 百部 256 407 | 云芝 643 408 | 红粉 525 409 | 苏木 340 410 | 土荆芥 710 411 | 棕榈炭 555 412 | 紫石英 437 413 | 杜仲叶 589 414 | 砒石 545 415 | 六月雪 624 416 | 山茱萸 184 417 | 雷丸 421 418 | 蜗牛 485 419 | 九香虫 565 420 | 红豆蔻 379 421 | 一点红 730 422 | 龙骨 107 423 | 百草霜 242 424 | 沉香 77 425 | 鸽 260 426 | 禹余粮 369 427 | 木蝴蝶 612 428 | 炙甘草 64 429 | 芦根 43 430 | 鸡矢藤 743 431 | 烟草 145 432 | 沙参 347 433 | 枳实 156 434 | 鹿角胶 373 435 | 钩藤 42 436 | 人工牛黄 196 437 | 刀豆 564 438 | 猪牙皂 129 439 | 山楂叶 712 440 | 鹿衔草 459 441 | 厚朴花 552 442 | 白蔹 297 443 | 当归 16 444 | 大麦 414 445 | 罗勒 585 446 | 丝瓜 478 447 | 绞股蓝 741 448 | 佛手 399 449 | 鱼腥草 336 450 | 石韦 134 451 | 闹羊花 170 452 | 地龙 175 453 | 松花粉 594 454 | 薄荷 6 455 | 黄精 398 456 | 杜鹃 686 457 | 接骨木 551 458 | 人参芦 556 459 | 锦灯笼 673 460 | 玉米须 627 461 | 当药 750 462 | 桑白皮 29 463 | 鼠妇 642 464 | 大黄 67 465 | 肿节风 700 466 | 象皮 391 467 | 通草 324 468 | 葶苈子 287 469 | 蚱蜢 666 470 | 杠板归 697 471 | 山芝麻 665 472 | 阿胶 189 473 | 钟乳石 550 474 | 蚕豆花 598 475 | 黄瓜 577 476 | 焦槟榔 671 477 | 麝香 60 478 | 藏青果 678 479 | 芍药 89 480 | 万年青 693 481 | 马蔺子 583 482 | 丁公藤 613 483 | 芙蓉花 749 484 | 紫草茸 408 485 | 冰片 130 486 | 紫河车 139 487 | 蛤壳 501 488 | 青葙子 333 489 | 桂皮 352 490 | 马宝 709 491 | 白薇 263 492 | 南沙参 425 493 | 苦瓜 704 494 | 半边莲 751 495 | 乌药 204 496 | 金荞麦 608 497 | 牛膝 91 498 | 木棉 702 499 | 毛茛 706 500 | 巴戟天 226 501 | 灵猫香 620 502 | 木瓜 316 503 | 天麻 39 504 | 紫檀 407 505 | 小蓟 261 506 | 郁李 113 507 | 血竭 200 508 | 血余炭 449 509 | 冬瓜皮 412 510 | 柠檬 507 511 | 梅花 499 512 | 岗梅 395 513 | 熟地黄 136 514 | 地枫皮 605 515 | 瞿麦 179 516 | 大风子 413 517 | 松节 123 518 | 决明子 476 519 | 千里光 625 520 | 蒲公英 339 521 | 天门冬 178 522 | 桔梗 80 523 | 萝卜 22 524 | 厚朴 30 525 | 龙眼 367 526 | 土荆皮 723 527 | 桃仁 181 528 | 蜘蛛 554 529 | 山羊角 675 530 | 槲寄生 342 531 | 山慈菇 345 532 | 虎杖 381 533 | 蝼蛄 400 534 | 侧柏叶 249 535 | 穿心莲 607 536 | 白果叶 715 537 | 干漆 277 538 | 樟脑 318 539 | 谷精草 471 540 | 玳瑁 390 541 | 断血流 445 542 | 金樱子 503 543 | 凤仙花 465 544 | 猴枣 584 545 | 大腹皮 114 546 | 浮海石 500 547 | 没药 171 548 | 炮姜 284 549 | 射干 74 550 | 北沙参 370 551 | 绿萼梅 560 552 | 全蝎 40 553 | 槐花 47 554 | 枫香脂 359 555 | 土鳖虫 313 556 | 八月札 610 557 | 柿霜 479 558 | 砂仁 84 559 | 苘麻 721 560 | 荸荠 410 561 | 山楂 150 562 | 爵床 668 563 | 朱砂 48 564 | 马鞭草 415 565 | 玄明粉 201 566 | 鳖甲胶 491 567 | 老鹳草 568 568 | 桑椹 451 569 | 山茶花 739 570 | 硼砂 131 571 | 南五味子 740 572 | 地肤子 529 573 | 半夏 85 574 | 鳖甲 112 575 | 檀香 176 576 | 龙齿 56 577 | 苍耳 304 578 | 吴茱萸 111 579 | 荞麦 477 580 | 莲须 290 581 | 木贼 349 582 | 脐带 658 583 | 杜仲 185 584 | 人中白 132 585 | 罂粟壳 279 586 | 石菖蒲 250 587 | 蔓荆子 299 588 | 羌活 94 589 | 鹿角 372 590 | 海风藤 441 591 | 青礞石 444 592 | 拳参 596 593 | 地胆草 604 594 | 瓜蒂 403 595 | 大青叶 230 596 | 西瓜 515 597 | 香薷 31 598 | 葛根 7 599 | 板蓝根 152 600 | 佩兰 269 601 | 生地黄 10 602 | 卷柏 314 603 | 水红花子 224 604 | 忍冬藤 393 605 | 法半夏 254 606 | 荜茇 383 607 | 瓜蒌 13 608 | 虻虫 214 609 | 草豆蔻 233 610 | 苦杏仁 240 611 | 人中黄 409 612 | 覆盆子 327 613 | 北豆根 638 614 | 五倍子 270 615 | 仙茅 549 616 | 橘红 86 617 | 广藿香 317 618 | 地锦草 416 619 | 十大功劳 640 620 | 淫羊藿 332 621 | 甜瓜 469 622 | 滑石 88 623 | 杏 102 624 | 荷叶 155 625 | 沙棘 544 626 | 红景天 699 627 | 青葙 334 628 | 瓦松 657 629 | 大枣 251 630 | 佛手花 695 631 | 满山红 537 632 | 芒果 603 633 | 栀子 44 634 | 犀角 49 635 | 水飞蓟 630 636 | 扁豆衣 683 637 | 磁石 146 638 | 藕节 292 639 | 柴胡 71 640 | 使君子 158 641 | 川木香 574 642 | 首乌藤 402 643 | 千金子 522 644 | 海藻 375 645 | 余甘子 420 646 | 糯稻根 588 647 | 野马追 748 648 | 远志 57 649 | 藿香 81 650 | 亚麻 680 651 | 蜂房 215 652 | 竹茹 248 653 | 代赭石 351 654 | 紫草 405 655 | 朱砂莲 622 656 | 南板蓝根 663 657 | 猫爪草 713 658 | 荔枝核 516 659 | 刘寄奴 384 660 | 麻黄 37 661 | 木香 78 662 | 白前 433 663 | 咖啡 634 664 | 土木香 419 665 | 蕲蛇 470 666 | 龟甲胶 617 667 | 橘络 540 668 | 葫芦 394 669 | 麦门冬 45 670 | 茶叶 325 671 | 夏枯草 341 672 | 泽泻 135 673 | 桂枝 275 674 | 麻黄根 315 675 | 郁李仁 115 676 | 槟榔 120 677 | 威灵仙 172 678 | 急性子 508 679 | 柽柳 684 680 | 鹤草芽 745 681 | 关木通 486 682 | 花蕊石 472 683 | 狗宝 534 684 | 连翘 2 685 | 枳壳 17 686 | 藏菖蒲 692 687 | 伸筋草 474 688 | 水牛角 231 689 | 苦楝皮 236 690 | 小叶莲 711 691 | 乌梅 147 692 | 千年健 629 693 | 丁香 75 694 | 两面针 632 695 | 硫黄 92 696 | 两头尖 461 697 | 九节菖蒲 401 698 | 矮地茶 599 699 | 鬼箭羽 492 700 | 凌霄花 446 701 | 茜草 326 702 | 白芍 68 703 | 天花粉 212 704 | 青蒿 234 705 | 透骨草 475 706 | 独活 61 707 | 苦地丁 628 708 | 浮小麦 253 709 | 石楠 593 710 | 女贞子 397 711 | 白芥 354 712 | 蘑菇 696 713 | 牛黄 50 714 | 西洋参 65 715 | 一枝黄花 600 716 | 淡豆豉 268 717 | 薏苡仁 387 718 | 胡黄连 264 719 | 橄榄 378 720 | 茺蔚子 435 721 | 墨旱莲 527 722 | 葡萄 509 723 | 白芷 33 724 | 麦冬 66 725 | 牛蒡子 3 726 | 香附 87 727 | 天仙子 288 728 | 贯众 481 729 | 望月砂 689 730 | 柚 738 731 | 款冬花 366 732 | 火炭母 436 733 | 五味子 18 734 | 罗汉果 722 735 | 青风藤 725 736 | 秫米 513 737 | 瓜蒌子 518 738 | 胆矾 225 739 | 木芙蓉 646 740 | 菠菜 566 741 | 稻芽 590 742 | 龙葵 602 743 | 雪莲花 667 744 | 石膏 46 745 | 大豆 364 746 | 木鳖子 365 747 | 八角茴香 455 748 | 石上柏 707 749 | 紫苏梗 273 750 | 羊蹄 677 751 | 斑蝥 293 752 | 紫菀 295 753 | 诃子 164 754 | -------------------------------------------------------------------------------- /Data/Set2Set/symPair-5.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 0 1 2 | 0 3 3 | 0 4 4 | 0 5 5 | 0 6 6 | 0 7 7 | 0 8 8 | 0 9 9 | 0 10 10 | 0 11 11 | 0 12 12 | 0 13 13 | 0 14 14 | 0 15 15 | 0 16 16 | 0 17 17 | 0 19 18 | 0 20 19 | 0 21 20 | 0 22 21 | 0 24 22 | 0 25 23 | 0 28 24 | 0 32 25 | 0 36 26 | 0 37 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| 37 44 719 | 37 52 720 | 37 54 721 | 37 55 722 | 37 57 723 | 37 68 724 | 37 78 725 | 37 80 726 | 37 83 727 | 37 99 728 | 40 66 729 | 40 68 730 | 40 99 731 | 40 41 732 | 41 195 733 | 41 82 734 | 41 92 735 | 41 95 736 | 41 99 737 | 41 104 738 | 41 107 739 | 41 45 740 | 41 121 741 | 41 60 742 | 42 195 743 | 42 68 744 | 42 142 745 | 42 150 746 | 42 87 747 | 42 43 748 | 42 44 749 | 42 50 750 | 42 54 751 | 42 57 752 | 42 58 753 | 43 44 754 | 43 48 755 | 43 55 756 | 43 56 757 | 43 58 758 | 43 59 759 | 43 67 760 | 43 68 761 | 43 201 762 | 43 74 763 | 43 77 764 | 43 78 765 | 43 80 766 | 43 81 767 | 43 99 768 | 43 104 769 | 43 111 770 | 44 142 771 | 44 45 772 | 44 48 773 | 44 50 774 | 44 58 775 | 44 64 776 | 44 68 777 | 44 83 778 | 44 90 779 | 44 99 780 | 44 109 781 | 44 123 782 | 45 68 783 | 45 83 784 | 45 90 785 | 45 104 786 | 45 110 787 | 46 83 788 | 46 165 789 | 46 57 790 | 48 50 791 | 48 54 792 | 48 55 793 | 48 68 794 | 48 76 795 | 48 78 796 | 48 79 797 | 48 83 798 | 48 90 799 | 48 99 800 | 48 101 801 | 48 114 802 | 49 68 803 | 49 76 804 | 49 78 805 | 49 80 806 | 49 155 807 | 49 170 808 | 49 117 809 | 49 55 810 | 49 57 811 | 49 63 812 | 50 55 813 | 50 57 814 | 50 68 815 | 50 78 816 | 50 83 817 | 50 95 818 | 50 99 819 | 51 66 820 | 51 68 821 | 51 80 822 | 51 83 823 | 51 112 824 | 51 54 825 | 51 57 826 | 52 117 827 | 52 53 828 | 52 54 829 | 52 57 830 | 53 132 831 | 53 117 832 | 53 54 833 | 53 57 834 | 54 132 835 | 54 154 836 | 54 183 837 | 54 57 838 | 54 66 839 | 54 67 840 | 54 68 841 | 54 76 842 | 54 112 843 | 54 117 844 | 55 56 845 | 55 57 846 | 55 58 847 | 55 66 848 | 55 76 849 | 55 78 850 | 55 79 851 | 55 83 852 | 55 88 853 | 55 246 854 | 56 66 855 | 56 76 856 | 56 78 857 | 56 80 858 | 56 81 859 | 56 99 860 | 57 132 861 | 57 58 862 | 57 67 863 | 57 68 864 | 57 70 865 | 57 112 866 | 57 117 867 | 58 68 868 | 58 76 869 | 58 83 870 | 58 90 871 | 59 66 872 | 59 99 873 | 59 219 874 | 60 82 875 | 61 106 876 | 62 66 877 | 62 99 878 | 63 66 879 | 63 80 880 | 64 83 881 | 64 100 882 | 66 68 883 | 66 74 884 | 66 80 885 | 66 83 886 | 66 95 887 | 66 99 888 | 66 112 889 | 67 132 890 | 67 136 891 | 67 154 892 | 67 109 893 | 67 117 894 | 68 129 895 | 68 264 896 | 68 142 897 | 68 150 898 | 68 165 899 | 68 78 900 | 68 80 901 | 68 83 902 | 68 90 903 | 68 93 904 | 68 95 905 | 68 99 906 | 68 109 907 | 69 80 908 | 70 99 909 | 70 117 910 | 74 82 911 | 74 105 912 | 74 110 913 | 76 99 914 | 76 132 915 | 76 78 916 | 76 84 917 | 76 117 918 | 76 119 919 | 76 155 920 | 78 80 921 | 78 83 922 | 78 99 923 | 78 117 924 | 80 81 925 | 80 99 926 | 80 104 927 | 82 195 928 | 82 107 929 | 82 92 930 | 83 90 931 | 84 117 932 | 87 142 933 | 88 99 934 | 90 109 935 | 91 121 936 | 92 195 937 | 92 107 938 | 94 123 939 | 99 104 940 | 101 175 941 | 103 109 942 | 104 105 943 | 108 195 944 | 111 117 945 | 113 230 946 | 117 256 947 | 117 132 948 | 117 119 949 | 117 154 950 | 123 181 951 | 123 127 952 | 125 158 953 | 129 170 954 | 134 244 955 | 135 246 956 | 146 147 957 | 165 166 958 | -------------------------------------------------------------------------------- /utility/load_data.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import numpy as np 2 | import random as rd 3 | import scipy.sparse as sp 4 | from time import time 5 | 6 | 7 | class Data(object): 8 | def __init__(self, path, batch_size): 9 | self.path = path 10 | self.batch_size = batch_size 11 | 12 | train_file = path + '/train.txt' 13 | test_file = path + '/test.txt' 14 | 15 | sym_pair_file = path + '/symPair-5.txt' 16 | herb_pair_file = path + '/herbPair-40.txt' 17 | 18 | # get number of users and items 19 | self.n_users, self.n_items = 0, 0 20 | self.n_train, self.n_test = 0, 0 21 | 22 | # herbs in train 23 | self.train_items = set() 24 | # herbs in test 25 | self.test_items = set() 26 | self.all_items = set() 27 | # prescriptions in train 28 | self.train_pres = list() 29 | 30 | with open(train_file) as f: 31 | for l in f.readlines(): 32 | if len(l) > 0: 33 | temp = l.strip().split('\t') 34 | tempS = temp[0].split(" ") 35 | tempH = temp[1].split(" ") 36 | try: 37 | uids = [int(i) for i in tempS] 38 | items = [int(i) for i in tempH] 39 | self.train_pres.append([uids, items]) 40 | for item in items: 41 | self.train_items.add(item) 42 | self.all_items.add(item) 43 | except Exception: 44 | continue 45 | self.n_train += 1 46 | self.n_users = max(self.n_users, max(uids)) 47 | self.n_items = max(self.n_items, max(items)) 48 | 49 | with open(test_file) as f: 50 | for l in f.readlines(): 51 | if len(l) > 0: 52 | temp = l.strip().split('\t') 53 | tempS = temp[0].split(" ") 54 | tempH = temp[1].split(" ") 55 | uids = [int(i) for i in tempS] 56 | try: 57 | items = [int(i) for i in tempH] 58 | for item in items: 59 | self.test_items.add(item) 60 | self.all_items.add(item) 61 | except Exception: 62 | continue 63 | self.n_items = max(self.n_items, max(items)) 64 | self.n_users = max(self.n_users, max(uids)) 65 | self.n_test += 1 66 | 67 | self.n_items += 1 68 | self.n_users += 1 69 | self.print_statistics() 70 | self.R = sp.dok_matrix((self.n_users, self.n_items), dtype=np.float32) 71 | 72 | self.test_group_set = list() 73 | self.test_users = np.zeros((self.n_test, self.n_users), dtype=float) 74 | self.item_weights = np.zeros((self.n_items, 1), dtype=float) 75 | with open(train_file) as f_train: 76 | with open(test_file) as f_test: 77 | for l in f_train.readlines(): 78 | if len(l) == 0: break 79 | temp = l.strip().split('\t') 80 | tempS = temp[0].split(' ') 81 | tempH = temp[1].split(' ') 82 | uids = [int(i) for i in tempS] 83 | items = [int(i) for i in tempH] 84 | for item in items: 85 | self.item_weights[item][0] += 1 86 | for user in uids: 87 | for item in items: 88 | self.R[user, item] = 1. 89 | 90 | print('item_weight ', len(self.item_weights)) 91 | item_freq_max = self.item_weights.max() 92 | print('item_freq_max ', item_freq_max) 93 | print(self.item_weights.shape[0], ' ', self.item_weights.shape[1]) 94 | for index in range(self.item_weights.shape[0]): 95 | self.item_weights[index][0] = item_freq_max * 1.0 / self.item_weights[index][0] 96 | 97 | test_index = 0 98 | for l in f_test.readlines(): 99 | if len(l) == 0: break 100 | l = l.strip('\n') 101 | temp = l.strip().split('\t') 102 | tempS = temp[0].split(' ') 103 | tempH = temp[1].split(' ') 104 | try: 105 | uids = [int(i) for i in tempS] 106 | for uid in uids: 107 | self.test_users[test_index][uid] = 1. 108 | items = [int(i) for i in tempH] 109 | except Exception: 110 | continue 111 | test_index += 1 112 | 113 | uid, test_items = uids, items 114 | user_index = '' 115 | for user in uid: 116 | user_index += str(user) + "_" 117 | user_index = user_index[:-1] 118 | self.test_group_set.append([user_index, test_items]) 119 | 120 | print("#multi-hot for test users\t", len(self.test_users)) 121 | print("#test\t", len(self.test_group_set)) 122 | 123 | self.sym_pair = sp.dok_matrix((self.n_users, self.n_users), dtype=np.float32) 124 | self.herb_pair = sp.dok_matrix((self.n_items, self.n_items), dtype=np.float32) 125 | sym_pair_count = 0 126 | with open(sym_pair_file) as f_sym_pair: 127 | for l in f_sym_pair.readlines(): 128 | if len(l) == 0: break 129 | pair = l.strip().split(' ') 130 | sym1 = int(pair[0]) 131 | sym2 = int(pair[1]) 132 | # print('sym-pair ', sym1, ' ', sym2) 133 | self.sym_pair[sym1, sym2] = 1. 134 | self.sym_pair[sym2, sym1] = 1. 135 | sym_pair_count += 2 136 | 137 | print('#双向 sym pairs ', sym_pair_count) 138 | 139 | herb_pair_count = 0 140 | with open(herb_pair_file) as f_herb_pair: 141 | for l in f_herb_pair.readlines(): 142 | if len(l) == 0: break 143 | pair = l.strip().split(' ') 144 | herb1 = int(pair[0]) 145 | herb2 = int(pair[1]) 146 | # print('herb ', herb1, ' ', herb2) 147 | self.herb_pair[herb1, herb2] = 1. 148 | self.herb_pair[herb2, herb1] = 1. 149 | herb_pair_count += 2 150 | 151 | print('#双向herb pairs ', herb_pair_count) 152 | 153 | def get_adj_mat(self, gcnversion): 154 | adj_mat, norm_adj_mat, mean_adj_mat, sym_pair_mat, herb_pair_mat = self.create_adj_mat(gcnversion) 155 | return adj_mat, norm_adj_mat, mean_adj_mat, sym_pair_mat, herb_pair_mat 156 | 157 | def create_adj_mat(self, gcnversion): 158 | t1 = time() 159 | adj_mat = sp.dok_matrix((self.n_users + self.n_items, self.n_users + self.n_items), dtype=np.float32) 160 | adj_mat = adj_mat.tolil() 161 | R = self.R.tolil() 162 | 163 | # 双向的原始邻接矩阵 164 | adj_mat[:self.n_users, self.n_users:] = R 165 | adj_mat[self.n_users:, :self.n_users] = R.T 166 | adj_mat = adj_mat.todok() 167 | print('already create adjacency matrix', adj_mat.shape, 'time:', time() - t1) 168 | t2 = time() 169 | 170 | sym_pair_adj_mat = self.sym_pair.tolil().todok() 171 | print('already create sym_pair adjacency matrix', sym_pair_adj_mat.shape, 'time:', time() - t2) 172 | t3 = time() 173 | 174 | herb_pair_adj_mat = self.herb_pair.tolil().todok() 175 | print('already create herb_pair adjacency matrix', herb_pair_adj_mat.shape, 'time:', time() - t3) 176 | 177 | # todo notice已经为user和item分别进行了行归一化，也就是已经取了平均 178 | def normalized_adj_single(adj): 179 | # 行归一化 每行的行sum列表 180 | rowsum = np.array(adj.sum(1)) 181 | d_inv = np.power(rowsum, -1).flatten() 182 | d_inv[np.isinf(d_inv)] = 0. 183 | d_mat_inv = sp.diags(d_inv) 184 | 185 | # 每一个元素都除上该行的sum 186 | norm_adj = d_mat_inv.dot(adj) 187 | # norm_adj = adj.dot(d_mat_inv) 188 | print('generate single-normalized adjacency matrix.') 189 | return norm_adj.tocoo() 190 | 191 | def normalized_adj_bi(adj): 192 | rowsum = np.array(adj.sum(1)) 193 | d_inv_sqrt = np.power(rowsum, -0.5).flatten() 194 | d_inv_sqrt[np.isinf(d_inv_sqrt)] = 0. 195 | d_mat_inv_sqrt = sp.diags(d_inv_sqrt) 196 | bi_adj = adj.dot(d_mat_inv_sqrt).transpose().dot(d_mat_inv_sqrt) 197 | return bi_adj 198 | 199 | norm_adj_mat = normalized_adj_single(adj_mat + sp.eye(adj_mat.shape[0])) 200 | mean_adj_mat = normalized_adj_single(adj_mat) 201 | print('already normalize adjacency matrix', time() - t2) 202 | 203 | print('sym_pair 和 herb_pair 有 self-connection, sum!!') 204 | sym_pair_adj_mat = sym_pair_adj_mat + sp.eye(sym_pair_adj_mat.shape[0]) 205 | herb_pair_adj_mat = herb_pair_adj_mat + sp.eye(herb_pair_adj_mat.shape[0]) 206 | 207 | return adj_mat.tocsr(), norm_adj_mat.tocsr(), mean_adj_mat.tocsr(), sym_pair_adj_mat.tocsr(), herb_pair_adj_mat.tocsr() 208 | 209 | def sample(self): 210 | sample_ids = [i for i in range(len(self.train_pres))] 211 | if self.batch_size <= len(sample_ids): 212 | pres_ids = rd.sample(sample_ids, self.batch_size) 213 | else: 214 | pres_ids = [rd.choice(sample_ids) for _ in range(self.batch_size)] 215 | 216 | users = [] 217 | for pres_id in pres_ids: 218 | users.append(self.train_pres[pres_id]) 219 | 220 | user_sets = np.zeros((len(users), self.n_users), dtype=float) 221 | item_sets = np.zeros((len(users), self.n_items), dtype=float) 222 | user_set = set() 223 | item_set = set() 224 | for index in range(len(users)): 225 | uids = users[index][0] 226 | items = users[index][1] 227 | for uid in uids: 228 | user_sets[index][int(uid)] = 1. 229 | user_set.add(int(uid)) 230 | for item in items: 231 | item_sets[index][int(item)] = 1. 232 | item_set.add(int(item)) 233 | 234 | return user_sets, list(user_set), item_sets, list(item_set) 235 | 236 | def print_statistics(self): 237 | print('symtom个数n_users=%d, herb个数n_items=%d' % (self.n_users, self.n_items)) 238 | print('#train中的herb个数 train_items %d' % (len(self.train_items))) 239 | print('#test中的herb个数 test_items %d' % (len(self.test_items))) 240 | print('#总的herb个数 all_items %d' % (len(self.all_items))) 241 | print('#用于sample生成batch的train pres %d' % (len(self.train_pres))) 242 | print('#train中 症状组合-单个herb pair的个数 n_train %d, #test 行数 n_test %d' % (self.n_train, self.n_test)) 243 | 244 | -------------------------------------------------------------------------------- /SMGCN.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | import tensorflow as tf 3 | 4 | 5 | import os 6 | import sys 7 | 8 | os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' 9 | 10 | from utility.helper import * 11 | from utility.batch_test import * 12 | import datetime 13 | 14 | 15 | import numpy as np 16 | 17 | 18 | class SMGCN(object): 19 | def __init__(self, data_config, pretrain_data): 20 | self.model_type = 'SMGCN' 21 | self.adj_type = args.adj_type 22 | self.alg_type = args.alg_type 23 | 24 | self.pretrain_data = pretrain_data 25 | self.n_users = data_config['n_users'] 26 | self.n_items = data_config['n_items'] 27 | 28 | self.n_fold = 100 29 | self.norm_adj = data_config['norm_adj'] 30 | self.sym_pair_adj = data_config['sym_pair_adj'] 31 | self.herb_pair_adj = data_config['herb_pair_adj'] 32 | self.n_nonzero_elems = self.norm_adj.count_nonzero() 33 | self.lr = args.lr 34 | self.emb_dim = args.embed_size 35 | self.batch_size = args.batch_size 36 | 37 | self.weight_size = eval(args.layer_size) 38 | self.n_layers = len(self.weight_size) 39 | 40 | 41 | self.fusion = args.fusion 42 | print('***********fusion method************ ', self.fusion) 43 | 44 | self.mlp_predict_weight_size = eval(args.mlp_layer_size) 45 | self.mlp_predict_n_layers = len(self.mlp_predict_weight_size) 46 | print('mlp predict weight ', self.mlp_predict_weight_size) 47 | print(' mlp_predict layer ', self.mlp_predict_n_layers) 48 | self.model_type += '_%s_%s_l%d' % (self.adj_type, self.alg_type, self.n_layers) 49 | 50 | self.regs = eval(args.regs) 51 | print('regs ', self.regs ) 52 | self.decay = self.regs[0] 53 | self.verbose = args.verbose 54 | 55 | ''' 56 | ********************************************************* 57 | Create Placeholder for Input Data & Dropout. 58 | ''' 59 | # placeholder definition 60 | self.users = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, self.n_users)) 61 | self.user_set = tf.placeholder(tf.int32, shape=(None,)) 62 | 63 | self.items = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, self.n_items)) 64 | self.item_set = tf.placeholder(tf.int32, shape=(None,)) 65 | 66 | self.pos_items = tf.placeholder(tf.int32, shape=(None,)) 67 | 68 | self.mess_dropout = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None]) 69 | 70 | self.item_weights = tf.placeholder(tf.float32, shape=(self.n_items, 1)) 71 | 72 | """ 73 | ********************************************************* 74 | Create Model Parameters (i.e., Initialize Weights) 75 | """ 76 | 77 | # initialization of model parameters 78 | self.weights = self._init_weights() 79 | 80 | """ 81 | ********************************************************* 82 | Compute Graph-based Representations of all users & items via Message-Passing Mechanism of Graph Neural Networks. 83 | Different Convolutional Layers: 84 | 1. ngcf: defined in 'Neural Graph Collaborative Filtering', SIGIR2019; 85 | 2. gcn: defined in 'Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks', ICLR2018; 86 | 3. gcmc: defined in 'Graph Convolutional Matrix Completion', KDD2018; 87 | """ 88 | if self.alg_type in ['SMGCN']: 89 | self.ua_embeddings = self._create_graphsage_user_embed() 90 | self.ia_embeddings = self._create_graphsage_item_embed() 91 | 92 | 93 | """ 94 | ********************************************************* 95 | Establish the final representations for user-item pairs in batch. 96 | """ 97 | 98 | self.pos_i_g_embeddings = tf.nn.embedding_lookup(self.ia_embeddings, self.pos_items) 99 | 100 | 101 | """ 102 | ********************************************************* 103 | Inference for the testing phase. 104 | 105 | """ 106 | self.batch_ratings = self.create_batch_rating(self.users, self.pos_i_g_embeddings) 107 | 108 | """ 109 | ********************************************************* 110 | Generate Predictions & Optimize via BPR loss. 111 | """ 112 | self.mf_loss, self.emb_loss, self.reg_loss = self.create_set2set_loss(self.users, self.items, self.user_set) 113 | 114 | self.loss = self.mf_loss + self.emb_loss + self.reg_loss 115 | self.opt = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=self.lr).minimize(self.loss) 116 | 117 | def _init_weights(self): 118 | all_weights = dict() 119 | initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer() 120 | if self.pretrain_data is None: 121 | all_weights['user_embedding'] = tf.Variable(initializer([self.n_users, self.emb_dim]), name='user_embedding') 122 | all_weights['item_embedding'] = tf.Variable(initializer([self.n_items, self.emb_dim]), name='item_embedding') 123 | print('using xavier initialization') 124 | else: 125 | all_weights['user_embedding'] = tf.Variable(initial_value=self.pretrain_data['user_embed'], trainable=True, 126 | name='user_embedding', dtype=tf.float32) 127 | all_weights['item_embedding'] = tf.Variable(initial_value=self.pretrain_data['item_embed'], trainable=True, 128 | name='item_embedding', dtype=tf.float32) 129 | print('using pretrained initialization') 130 | 131 | self.weight_size_list = [self.emb_dim] + self.weight_size 132 | pair_dimension = self.weight_size_list[len(self.weight_size_list) - 1] 133 | 134 | 135 | for k in range(self.n_layers): 136 | all_weights['W_gc_user_%d' % k] = tf.Variable( 137 | initializer([2 * self.weight_size_list[k], self.weight_size_list[k + 1]]), name='W_gc_user_%d' % k) 138 | all_weights['b_gc_user_%d' % k] = tf.Variable( 139 | initializer([1, self.weight_size_list[k + 1]]), name='b_gc_user_%d' % k) 140 | 141 | all_weights['W_gc_item_%d' % k] = tf.Variable( 142 | initializer([2 * self.weight_size_list[k], self.weight_size_list[k + 1]]), name='W_gc_item_%d' % k) 143 | all_weights['b_gc_item_%d' % k] = tf.Variable( 144 | initializer([1, self.weight_size_list[k + 1]]), name='b_gc_item_%d' % k) 145 | 146 | all_weights['Q_user_%d' % k] = tf.Variable( 147 | initializer([self.weight_size_list[k], self.weight_size_list[k]]), name='Q_user_%d' % k) 148 | all_weights['Q_item_%d' % k] = tf.Variable( 149 | initializer([self.weight_size_list[k], self.weight_size_list[k]]), name='Q_item_%d' % k) 150 | 151 | 152 | self.mlp_predict_weight_size_list = [self.mlp_predict_weight_size[len(self.mlp_predict_weight_size) - 1]] + self.mlp_predict_weight_size 153 | print('mlp_predict_weight_size_list ',self.mlp_predict_weight_size_list) 154 | for k in range(self.mlp_predict_n_layers): 155 | all_weights['W_predict_mlp_user_%d' % k] = tf.Variable( 156 | initializer([self.mlp_predict_weight_size_list[k], self.mlp_predict_weight_size_list[k + 1]]), name='W_predict_mlp_user_%d' % k) 157 | all_weights['b_predict_mlp_user_%d' % k] = tf.Variable( 158 | initializer([1, self.mlp_predict_weight_size_list[k + 1]]), name='b_predict_mlp_user_%d' % k) 159 | 160 | 161 | all_weights['M_user'] = tf.Variable( 162 | initializer([self.emb_dim, pair_dimension]), name='M_user') 163 | all_weights['M_item'] = tf.Variable( 164 | initializer([self.emb_dim, pair_dimension]), name='M_item') 165 | 166 | return all_weights 167 | 168 | def _split_A_hat(self, X): 169 | A_fold_hat = [] 170 | 171 | fold_len = (self.n_users + self.n_items) // self.n_fold 172 | for i_fold in range(self.n_fold): 173 | start = i_fold * fold_len 174 | if i_fold == self.n_fold - 1: 175 | end = self.n_users + self.n_items 176 | else: 177 | end = (i_fold + 1) * fold_len 178 | 179 | A_fold_hat.append(self._convert_sp_mat_to_sp_tensor(X[start:end])) 180 | return A_fold_hat 181 | 182 | 183 | def _create_graphsage_user_embed(self): 184 | A_fold_hat = self._split_A_hat(self.norm_adj) 185 | pre_embeddings = tf.concat([self.weights['user_embedding'], self.weights['item_embedding']], axis=0) 186 | 187 | all_embeddings = [pre_embeddings] 188 | for k in range(self.n_layers): 189 | temp_embed = [] 190 | for f in range(self.n_fold): 191 | temp_embed.append(tf.sparse_tensor_dense_matmul(A_fold_hat[f], pre_embeddings)) 192 | embeddings = tf.concat(temp_embed, 0) 193 | 194 | embeddings = tf.nn.tanh(tf.matmul(embeddings, self.weights['Q_user_%d' % k])) 195 | embeddings = tf.concat([pre_embeddings, embeddings], 1) 196 | 197 | pre_embeddings = tf.nn.tanh( 198 | tf.matmul(embeddings, self.weights['W_gc_user_%d' % k]) + self.weights['b_gc_user_%d' % k]) 199 | pre_embeddings = tf.nn.dropout(pre_embeddings, 1 - self.mess_dropout[k]) 200 | 201 | norm_embeddings = tf.nn.l2_normalize(pre_embeddings, axis=1) 202 | all_embeddings = [norm_embeddings] 203 | 204 | all_embeddings = tf.concat(all_embeddings, 1) 205 | u_g_embeddings, i_g_embeddings = tf.split(all_embeddings, [self.n_users, self.n_items], 0) 206 | 207 | temp = tf.sparse_tensor_dense_matmul(self._convert_sp_mat_to_sp_tensor(self.sym_pair_adj), self.weights['user_embedding']) 208 | user_pair_embeddings = tf.nn.tanh(tf.matmul(temp, self.weights['M_user'])) 209 | 210 | if self.fusion in ['add']: 211 | u_g_embeddings = u_g_embeddings + user_pair_embeddings 212 | if self.fusion in ['concat']: 213 | u_g_embeddings = tf.concat([u_g_embeddings, user_pair_embeddings], 1) 214 | return u_g_embeddings 215 | 216 | def _create_graphsage_item_embed(self): 217 | A_fold_hat = self._split_A_hat(self.norm_adj) 218 | 219 | pre_embeddings = tf.concat([self.weights['user_embedding'], self.weights['item_embedding']], axis=0) 220 | 221 | all_embeddings = [pre_embeddings] 222 | for k in range(self.n_layers): 223 | 224 | temp_embed = [] 225 | for f in range(self.n_fold): 226 | temp_embed.append(tf.sparse_tensor_dense_matmul(A_fold_hat[f], pre_embeddings)) 227 | embeddings = tf.concat(temp_embed, 0) 228 | 229 | 230 | embeddings = tf.nn.tanh(tf.matmul(embeddings, self.weights['Q_item_%d' % k])) 231 | embeddings = tf.concat([pre_embeddings, embeddings], 1) 232 | 233 | 234 | pre_embeddings = tf.nn.tanh( 235 | tf.matmul(embeddings, self.weights['W_gc_item_%d' % k]) + self.weights['b_gc_item_%d' % k]) 236 | 237 | pre_embeddings = tf.nn.dropout(pre_embeddings, 1 - self.mess_dropout[k]) 238 | 239 | norm_embeddings = tf.nn.l2_normalize(pre_embeddings, axis=1) 240 | all_embeddings = [norm_embeddings] 241 | 242 | all_embeddings = tf.concat(all_embeddings, 1) 243 | u_g_embeddings, i_g_embeddings = tf.split(all_embeddings, [self.n_users, self.n_items], 0) 244 | 245 | 246 | temp = tf.sparse_tensor_dense_matmul(self._convert_sp_mat_to_sp_tensor(self.herb_pair_adj), 247 | self.weights['item_embedding']) 248 | item_pair_embeddings = tf.nn.tanh(tf.matmul(temp, self.weights['M_item'])) 249 | 250 | 251 | if self.fusion in ['add']: 252 | i_g_embeddings = i_g_embeddings + item_pair_embeddings 253 | 254 | if self.fusion in ['concat']: 255 | i_g_embeddings = tf.concat([i_g_embeddings, item_pair_embeddings], 1) 256 | 257 | return i_g_embeddings 258 | 259 | 260 | def create_set2set_loss(self, users, items, user_set): 261 | sum_embeddings = tf.matmul(users, self.ua_embeddings) 262 | 263 | normal_matrix = tf.reciprocal(tf.reduce_sum(users, 1)) 264 | 265 | normal_matrix = tf.expand_dims(normal_matrix, 1) 266 | 267 | extend_normal_embeddings = tf.tile(normal_matrix, (1, sum_embeddings.shape[1])) 268 | 269 | user_embeddings = tf.multiply(sum_embeddings, extend_normal_embeddings) 270 | all_user_embeddins = tf.nn.embedding_lookup(self.ua_embeddings, user_set) 271 | 272 | for k in range(0, self.mlp_predict_n_layers): 273 | user_embeddings = tf.nn.relu( 274 | tf.matmul(user_embeddings, self.weights['W_predict_mlp_user_%d' % k]) + self.weights['b_predict_mlp_user_%d' % k]) 275 | 276 | user_embeddings = tf.nn.dropout(user_embeddings, 1 - self.mess_dropout[k]) 277 | 278 | predict_probs = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(user_embeddings, self.ia_embeddings, transpose_a=False, 279 | transpose_b=True)) 280 | 281 | mf_loss = tf.reduce_sum(tf.matmul(tf.square((items - predict_probs), name=None), self.item_weights), 0) 282 | mf_loss = mf_loss / self.batch_size 283 | 284 | all_item_embeddins = self.ia_embeddings 285 | regularizer = tf.nn.l2_loss(all_user_embeddins) + tf.nn.l2_loss(all_item_embeddins) 286 | regularizer = regularizer / self.batch_size 287 | 288 | emb_loss = self.decay * regularizer 289 | reg_loss = tf.constant(0.0, tf.float32, [1]) 290 | return mf_loss, emb_loss, reg_loss 291 | 292 | 293 | def create_batch_rating(self, users, pos_items): 294 | 295 | sum_embeddings = tf.matmul(users, self.ua_embeddings) 296 | 297 | normal_matrix = tf.reciprocal(tf.reduce_sum(users, 1)) 298 | 299 | normal_matrix = tf.expand_dims(normal_matrix, 1) 300 | 301 | extend_normal_embeddings = tf.tile(normal_matrix, (1, sum_embeddings.shape[1])) 302 | 303 | user_embeddings = tf.multiply(sum_embeddings, extend_normal_embeddings) 304 | 305 | 306 | for k in range(0, self.mlp_predict_n_layers): 307 | 308 | user_embeddings = tf.nn.relu(tf.matmul(user_embeddings, self.weights['W_predict_mlp_user_%d' % k]) + self.weights['b_predict_mlp_user_%d' % k]) 309 | 310 | user_embeddings = tf.nn.dropout(user_embeddings, 1 - self.mess_dropout[k]) 311 | 312 | pos_scores = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(user_embeddings, pos_items, transpose_a=False, 313 | transpose_b=True)) 314 | return pos_scores 315 | 316 | def _convert_sp_mat_to_sp_tensor(self, X): 317 | coo = X.tocoo().astype(np.float32) 318 | indices = np.mat([coo.row, coo.col]).transpose() 319 | return tf.SparseTensor(indices, coo.data, coo.shape) 320 | 321 | 322 | def load_pretrained_data(): 323 | pretrain_path = '%spretrain/%s/%s.npz' % (args.proj_path, args.dataset, 'embedding') 324 | try: 325 | pretrain_data = np.load(pretrain_path) 326 | print('load the pretrained embeddings.') 327 | except Exception: 328 | pretrain_data = None 329 | return pretrain_data 330 | 331 | if __name__ == '__main__': 332 | startTime = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') 333 | print('start ', startTime) 334 | print('************SMGCN*************** ') 335 | print('result_index ', args.result_index) 336 | os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(args.gpu_id) 337 | 338 | config = dict() 339 | config['n_users'] = data_generator.n_users 340 | config['n_items'] = data_generator.n_items 341 | 342 | """ 343 | ********************************************************* 344 | Generate the Laplacian matrix, where each entry defines the decay factor (e.g., p_ui) between two connected nodes. 345 | """ 346 | plain_adj, norm_adj, mean_adj, sym_pair_adj, herb_pair_adj = data_generator.get_adj_mat() 347 | 348 | 349 | if args.adj_type == 'plain': 350 | config['norm_adj'] = plain_adj 351 | print('use the plain adjacency matrix') 352 | config['sym_pair_adj'] = sym_pair_adj 353 | config['herb_pair_adj'] = herb_pair_adj 354 | 355 | 356 | elif args.adj_type == 'norm': 357 | config['norm_adj'] = norm_adj 358 | print('use the normalized adjacency matrix') 359 | config['sym_pair_adj'] = sym_pair_adj 360 | config['herb_pair_adj'] = herb_pair_adj 361 | 362 | 363 | elif args.adj_type == 'gcmc': 364 | config['norm_adj'] = mean_adj 365 | print('use the gcmc adjacency matrix') 366 | config['sym_pair_adj'] = sym_pair_adj 367 | config['herb_pair_adj'] = herb_pair_adj 368 | 369 | else: 370 | config['norm_adj'] = mean_adj + sp.eye(mean_adj.shape[0]) 371 | print('use the mean adjacency matrix') 372 | config['sym_pair_adj'] = sym_pair_adj 373 | config['herb_pair_adj'] = herb_pair_adj 374 | 375 | t0 = time() 376 | 377 | if args.pretrain == -1: 378 | pretrain_data = load_pretrained_data() 379 | else: 380 | pretrain_data = None 381 | 382 | model = SMGCN(data_config=config, pretrain_data=pretrain_data) 383 | 384 | """ 385 | ********************************************************* 386 | Save the model parameters. 387 | """ 388 | saver = tf.train.Saver() 389 | 390 | if args.save_flag == 1: 391 | layer = '-'.join([str(l) for l in eval(args.layer_size)]) 392 | mess_dr = '-'.join([str(l) for l in eval(args.mess_dropout)]) 393 | weights_save_path = '%sweights-SMGCN/%s/%s/%s/%s/l%s_r%s_messdr%s' % ( 394 | args.weights_path, args.dataset, model.model_type, layer, args.embed_size, 395 | str(args.lr), '-'.join([str(r) for r in eval(args.regs)]), mess_dr) 396 | ensureDir(weights_save_path) 397 | save_saver = tf.train.Saver(max_to_keep=1) 398 | 399 | config = tf.ConfigProto() 400 | config.gpu_options.allow_growth = True 401 | sess = tf.Session(config=config) 402 | 403 | """ 404 | ********************************************************* 405 | Reload the pretrained model parameters. 406 | """ 407 | print("args.pretrain\t", args.pretrain) 408 | 409 | sess.run(tf.global_variables_initializer()) 410 | cur_best_pre_0 = 0. 411 | print('without pretraining.') 412 | 413 | 414 | """ 415 | ********************************************************* 416 | Train. 417 | """ 418 | loss_loger, pre_loger, rec_loger, ndcg_loger = [], [], [], [] 419 | stopping_step = 0 420 | should_stop = False 421 | 422 | for epoch in range(args.epoch): 423 | t1 = time() 424 | loss, mf_loss, emb_loss, reg_loss = 0., 0., 0., 0. 425 | 426 | n_batch = data_generator.n_train // args.batch_size + 1 427 | 428 | for idx in range(n_batch): 429 | users, user_set, items, item_set = data_generator.sample() 430 | _, batch_loss, batch_mf_loss, batch_emb_loss, batch_reg_loss = sess.run( 431 | [model.opt, model.loss, model.mf_loss, model.emb_loss, model.reg_loss], 432 | feed_dict={model.users: users, model.user_set: user_set, model.items: items, model.item_set: item_set, 433 | model.mess_dropout: eval(args.mess_dropout), 434 | model.item_weights: data_generator.item_weights}) 435 | 436 | loss += batch_loss 437 | 438 | mf_loss += batch_mf_loss 439 | emb_loss += batch_emb_loss 440 | reg_loss += batch_reg_loss 441 | 442 | 443 | if np.isnan(loss) == True: 444 | print('ERROR: loss is nan.') 445 | sys.exit() 446 | 447 | # print the test evaluation metrics each 10 epochs; pos:neg = 1:10. 448 | if (epoch + 1) % 10 != 0: 449 | if args.verbose > 0 and epoch % args.verbose == 0: 450 | perf_str = 'Epoch %d [%.1fs]: train==[%.5f=%.5f + %.5f + %.5f ]' % ( 451 | epoch, time() - t1, loss, mf_loss, emb_loss, reg_loss ) 452 | print(perf_str) 453 | continue 454 | 455 | t2 = time() 456 | 457 | group_to_test = data_generator.test_group_set 458 | ret = test(sess, model, list(data_generator.test_users), group_to_test, drop_flag=True) 459 | 460 | t3 = time() 461 | 462 | loss_loger.append(loss) 463 | rec_loger.append(ret['recall']) 464 | pre_loger.append(ret['precision']) 465 | ndcg_loger.append(ret['ndcg']) 466 | 467 | if args.verbose > 0: 468 | perf_str = 'Epoch %d [%.1fs + %.1fs]: train==[%.5f=%.5f + %.5f + %.5f ]\n recall=[%.5f, %.5f], ' \ 469 | 'precision=[%.5f, %.5f], ndcg=[%.5f, %.5f]' % \ 470 | (epoch, t2 - t1, t3 - t2, loss, mf_loss, emb_loss, reg_loss, ret['recall'][0], ret['recall'][-1], 471 | ret['precision'][0], ret['precision'][-1], 472 | ret['ndcg'][0], ret['ndcg'][-1]) 473 | print(perf_str) 474 | paras = str(args.lr) + "_" + str(args.regs) + "_" + str(args.mess_dropout) + "_" + str(args.embed_size) + "_" + str( 475 | args.adj_type) + "_" + str(args.alg_type) 476 | print("paras\t", paras) 477 | 478 | 479 | # cur_best_pre_0, stopping_step, should_stop = early_stopping(ret['precision'][0], cur_best_pre_0, 480 | # stopping_step, expected_order='acc', flag_step=10) 481 | 482 | cur_best_pre_0, stopping_step, should_stop = no_early_stopping(ret['precision'][0], cur_best_pre_0, 483 | stopping_step, expected_order='acc') 484 | 485 | # ********************************************************* 486 | # early stopping when cur_best_pre_0 is decreasing for ten successive steps. 487 | 488 | if should_stop == True: 489 | print('early stopping') 490 | break 491 | 492 | # ********************************************************* 493 | # save the user & item embeddings for pretraining. 494 | if ret['precision'][0] == cur_best_pre_0 and args.save_flag == 1: 495 | save_saver.save(sess, weights_save_path + '/weights', global_step=epoch) 496 | print('save the weights in path: ', weights_save_path) 497 | 498 | recs = np.array(rec_loger) 499 | pres = np.array(pre_loger) 500 | ndcgs = np.array(ndcg_loger) 501 | 502 | best_pres_0 = max(pres[:, 0]) 503 | idx = list(pres[:, 0]).index(best_pres_0) 504 | 505 | final_perf = "Best Iter=[%d]@[%.1f]\trecall=[%s], precision=[%s], ndcg=[%s]" % \ 506 | (idx, time() - t0, '\t'.join(['%.5f' % r for r in recs[idx]]), 507 | '\t'.join(['%.5f' % r for r in pres[idx]]), 508 | '\t'.join(['%.5f' % r for r in ndcgs[idx]])) 509 | print(final_perf) 510 | 511 | save_path = '%soutput/%s/%s.result-SMGCN-%d' % (args.proj_path, args.dataset, model.model_type, args.result_index) 512 | ensureDir(save_path) 513 | f = open(save_path, 'a') 514 | 515 | cur_time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') 516 | f.write( 517 | 'time=%s, fusion=%s, embed_size=%d, lr=%s, layer_size=%s, mess_dropout=%s, regs=%s, adj_type=%s\n\t%s\t' 518 | % (str(cur_time), args.fusion, args.embed_size, str(args.lr), args.layer_size, 519 | args.mess_dropout, args.regs, 520 | args.adj_type, final_perf)) 521 | f.close() 522 | 523 | endTime = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') 524 | print('end ', endTime) 525 | -------------------------------------------------------------------------------- /Data/Set2Set/herbPair-40.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 0 1 2 | 0 2 3 | 0 3 4 | 0 5 5 | 0 6 6 | 0 7 7 | 0 8 8 | 0 9 9 | 0 15 10 | 0 16 11 | 0 17 12 | 0 23 13 | 0 24 14 | 0 25 15 | 0 27 16 | 0 28 17 | 0 32 18 | 0 33 19 | 0 37 20 | 0 38 21 | 0 39 22 | 0 40 23 | 0 41 24 | 0 44 25 | 0 46 26 | 0 54 27 | 0 61 28 | 0 66 29 | 0 67 30 | 0 68 31 | 0 71 32 | 0 76 33 | 0 80 34 | 0 83 35 | 0 85 36 | 0 87 37 | 0 89 38 | 0 90 39 | 0 94 40 | 0 100 41 | 0 101 42 | 0 102 43 | 0 103 44 | 0 116 45 | 0 148 46 | 0 153 47 | 0 155 48 | 0 161 49 | 0 173 50 | 0 186 51 | 0 298 52 | 1 2 53 | 1 6 54 | 1 15 55 | 1 32 56 | 1 38 57 | 1 39 58 | 1 40 59 | 1 54 60 | 1 60 61 | 1 80 62 | 1 94 63 | 1 153 64 | 2 3 65 | 2 4 66 | 2 5 67 | 2 6 68 | 2 7 69 | 2 8 70 | 2 9 71 | 2 12 72 | 2 15 73 | 2 16 74 | 2 17 75 | 2 23 76 | 2 24 77 | 2 25 78 | 2 27 79 | 2 32 80 | 2 33 81 | 2 37 82 | 2 38 83 | 2 44 84 | 2 46 85 | 2 49 86 | 2 54 87 | 2 66 88 | 2 67 89 | 2 68 90 | 2 71 91 | 2 76 92 | 2 78 93 | 2 80 94 | 2 85 95 | 2 89 96 | 2 94 97 | 2 100 98 | 2 101 99 | 2 102 100 | 2 103 101 | 2 153 102 | 2 161 103 | 2 177 104 | 2 202 105 | 2 212 106 | 3 5 107 | 3 6 108 | 3 15 109 | 3 38 110 | 3 54 111 | 3 80 112 | 3 101 113 | 3 103 114 | 4 15 115 | 4 16 116 | 4 38 117 | 4 54 118 | 4 80 119 | 5 6 120 | 5 8 121 | 5 15 122 | 5 16 123 | 5 17 124 | 5 25 125 | 5 32 126 | 5 38 127 | 5 54 128 | 5 76 129 | 5 80 130 | 5 101 131 | 5 103 132 | 6 7 133 | 6 8 134 | 6 9 135 | 6 12 136 | 6 15 137 | 6 16 138 | 6 17 139 | 6 23 140 | 6 24 141 | 6 25 142 | 6 27 143 | 6 28 144 | 6 30 145 | 6 32 146 | 6 33 147 | 6 37 148 | 6 38 149 | 6 39 150 | 6 40 151 | 6 41 152 | 6 42 153 | 6 44 154 | 6 46 155 | 6 48 156 | 6 50 157 | 6 54 158 | 6 60 159 | 6 61 160 | 6 66 161 | 6 67 162 | 6 68 163 | 6 71 164 | 6 76 165 | 6 78 166 | 6 80 167 | 6 81 168 | 6 83 169 | 6 84 170 | 6 85 171 | 6 87 172 | 6 88 173 | 6 90 174 | 6 94 175 | 6 100 176 | 6 101 177 | 6 102 178 | 6 103 179 | 6 116 180 | 6 124 181 | 6 127 182 | 6 130 183 | 6 131 184 | 6 148 185 | 6 153 186 | 6 155 187 | 6 161 188 | 6 165 189 | 6 212 190 | 7 8 191 | 7 12 192 | 7 15 193 | 7 16 194 | 7 17 195 | 7 23 196 | 7 24 197 | 7 25 198 | 7 27 199 | 7 28 200 | 7 30 201 | 7 32 202 | 7 33 203 | 7 37 204 | 7 38 205 | 7 41 206 | 7 44 207 | 7 45 208 | 7 46 209 | 7 49 210 | 7 51 211 | 7 54 212 | 7 61 213 | 7 67 214 | 7 68 215 | 7 71 216 | 7 78 217 | 7 80 218 | 7 85 219 | 7 89 220 | 7 94 221 | 7 100 222 | 7 101 223 | 7 102 224 | 7 116 225 | 7 161 226 | 8 9 227 | 8 10 228 | 8 12 229 | 8 15 230 | 8 16 231 | 8 17 232 | 8 18 233 | 8 19 234 | 8 21 235 | 8 23 236 | 8 24 237 | 8 25 238 | 8 26 239 | 8 27 240 | 8 28 241 | 8 30 242 | 8 32 243 | 8 33 244 | 8 36 245 | 8 37 246 | 8 38 247 | 8 39 248 | 8 40 249 | 8 41 250 | 8 44 251 | 8 45 252 | 8 46 253 | 8 48 254 | 8 49 255 | 8 50 256 | 8 51 257 | 8 53 258 | 8 54 259 | 8 57 260 | 8 58 261 | 8 59 262 | 8 60 263 | 8 64 264 | 8 66 265 | 8 67 266 | 8 68 267 | 8 69 268 | 8 71 269 | 8 73 270 | 8 76 271 | 8 78 272 | 8 80 273 | 8 83 274 | 8 84 275 | 8 85 276 | 8 86 277 | 8 87 278 | 8 88 279 | 8 89 280 | 8 90 281 | 8 94 282 | 8 100 283 | 8 101 284 | 8 102 285 | 8 103 286 | 8 107 287 | 8 111 288 | 8 112 289 | 8 116 290 | 8 118 291 | 8 119 292 | 8 120 293 | 8 124 294 | 8 126 295 | 8 127 296 | 8 130 297 | 8 135 298 | 8 144 299 | 8 147 300 | 8 148 301 | 8 150 302 | 8 153 303 | 8 156 304 | 8 158 305 | 8 162 306 | 8 189 307 | 8 191 308 | 8 197 309 | 8 206 310 | 8 207 311 | 8 212 312 | 8 216 313 | 8 219 314 | 8 221 315 | 8 228 316 | 8 264 317 | 9 10 318 | 9 12 319 | 9 15 320 | 9 16 321 | 9 17 322 | 9 18 323 | 9 24 324 | 9 25 325 | 9 27 326 | 9 28 327 | 9 32 328 | 9 33 329 | 9 38 330 | 9 41 331 | 9 44 332 | 9 45 333 | 9 46 334 | 9 54 335 | 9 66 336 | 9 67 337 | 9 68 338 | 9 71 339 | 9 80 340 | 9 85 341 | 9 87 342 | 9 89 343 | 9 91 344 | 9 94 345 | 9 101 346 | 9 116 347 | 9 135 348 | 9 136 349 | 9 160 350 | 9 185 351 | 10 12 352 | 10 15 353 | 10 16 354 | 10 18 355 | 10 24 356 | 10 25 357 | 10 27 358 | 10 32 359 | 10 38 360 | 10 41 361 | 10 45 362 | 10 51 363 | 10 54 364 | 10 57 365 | 10 68 366 | 10 71 367 | 10 80 368 | 10 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