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# Embedding後のデータを読み込む
df_first <- read.csv('tmp/emb_first', header=FALSE, sep=' ', stringsAsFactors = FALSE)
df_second <- read.csv('tmp/emb_second', header=FALSE, sep=' ', stringsAsFactors = FALSE)
# アイテム名の抽出。first, secondともに同じ順番ｎ
names <- df_first[2:nrow(df_first),1]
# Embedding部分のconcat
emb_first <- matrix(unlist(df_first[2:nrow(df_first),2:33]), nrow=nrow(df_first)-1, ncol=32)
emb_second <- matrix(unlist(df_second[2:nrow(df_second),2:33]), nrow=nrow(df_second)-1, ncol=32)
embs <- cbind(emb_first, emb_second)

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library(network)

df <- read.csv('tmp/op_net.csv', header=FALSE, sep=' ', stringsAsFactors = FALSE)
df <- df[2:nrow(df),]

num_edges <- nrow(df)

edgelist <- matrix("",nrow= num_edges,ncol = 2)

for(i in 1:num_edges){

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# cloud ML Engine用のディレクトリを一発で作成するためのシェル

function ConfirmProjectName(){
  echo "本当にカレントディレクトリに作成して良いですか？ ? (y/n)"
  read input
  if [ $input = 'NO' ] || [ $input = 'No' ] || [ $input = 'no' ] || [ $input = 'N' ] || [ $input = 'n' ] ; then
    echo "作成したいディレクトリへ移動してください"
    exit

  elif [ $input = 'YES' ] || [ $input = 'Yes' ] || [ $input = 'yes' ] || [ $input = 'Y' ] || [ $input = 'y' ] ; then

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#!/bin/bash

function AskProjectName() {
  echo "プロジェクトディレクトリを作成しますか？(y/n)"
  read input
  if [ $input = 'YES' ] || [ $input = 'Yes' ] || [ $input = 'yes' ] || [ $input = 'Y' ] || [ $input = 'y' ] ; then
    InputName
    ConfirmInput
    
    dirname=$projectname