CL on NTF

	A	B	C	D	E	F	G	H	I	J	N	O	P	R	S	U	V	X	Y	AA	AB
1		precision		recall		ndcg		map					precision		recall		ndcg		map
2		@ 2	@ 10	@ 2	@ 10	@ 2	@ 10	@ 2	@ 10	aucroc	imdb		at 2	at 10	at 2	at 10	at 2	at 10	at 2	at 10	aucroc
3	imdb
4	random	0.1700	0.1800	0.0800	0.4500	0.1700	0.3100	0.0600	0.1200	49.8800
5	fnn-std	0.9526	0.7750	0.4090	1.7625	0.9684	1.3405	0.3249	0.5839	58.9675	fnn	normal	0.00953	0.00775	0.00409	0.01763	0.00968	0.01340	0.00325	0.00584	0.58968
6	fnn-st	0.2118	0.2093	0.1027	0.5234	0.2165	0.3692	0.0794	0.1534	50.2131		static	0.00212	0.00209	0.00103	0.00523	0.00217	0.00369	0.00079	0.00153	0.50213
7	fnn-pc	0.9240	0.6878	0.3927	1.5619	0.9205	1.2018	0.3096	0.5329	54.8621		data parameters	0.00924	0.00688	0.00393	0.01562	0.00920	0.01202	0.00310	0.00533	0.54862
8	fnn-npc	0.9915	0.8840	0.4415	2.0059	1.0056	1.5104	0.3595	0.6820	63.0213		superloss	0.00991	0.00884	0.00441	0.02006	0.01006	0.01510	0.00360	0.00682	0.63021
9	fnn-gnn-std	0.7319	0.6582	0.3376	1.5096	0.7449	1.1390	0.2645	0.5111	62.3177	fnn_emb	normal	0.00732	0.00658	0.00338	0.01510	0.00745	0.01139	0.00264	0.00511	0.62318
10	fnn-gnn-st	0.2326	0.2151	0.1154	0.5291	0.2429	0.3875	0.0915	0.1659	50.3146		static	0.00233	0.00215	0.00115	0.00529	0.00243	0.00388	0.00091	0.00166	0.50315
11	fnn-gnn-pc	0.6645	0.6214	0.2991	1.3973	0.6645	1.0456	0.2277	0.4565	64.7053		data parameters	0.00664	0.00621	0.00299	0.01397	0.00664	0.01046	0.00228	0.00456	0.64705
12	fnn-gnn-npc	0.8150	0.7408	0.3555	1.6556	0.8162	1.2426	0.2686	0.5317	66.7753		superloss	0.00815	0.00741	0.00355	0.01656	0.00816	0.01243	0.00269	0.00532	0.66775
13	bnn-std	0.2544	0.2481	0.1284	0.6062	0.2626	0.4375	0.1016	0.1859	49.7615	bnn	normal	0.00254	0.00248	0.00128	0.00606	0.00263	0.00437	0.00102	0.00186	0.49761
14	bnn-st	0.1890	0.2450	0.0993	0.6145	0.1857	0.4070	0.0721	0.1630	50.0441		static	0.00189	0.00245	0.00099	0.00614	0.00186	0.00407	0.00072	0.00163	0.50044
15	bnn-pc	0.1791	0.2149	0.0899	0.5177	0.1785	0.3553	0.0680	0.1431	50.1223		data parameters	0.00179	0.00215	0.00090	0.00518	0.00179	0.00355	0.00068	0.00143	0.50122
16	bnn-npc	0.2076	0.1983	0.0986	0.4871	0.2088	0.3488	0.0747	0.1462	49.9923		superloss	0.00208	0.00198	0.00099	0.00487	0.00209	0.00349	0.00075	0.00146	0.49992
17	bnn-gnn-std	0.1973	0.2030	0.1005	0.5029	0.2008	0.3557	0.0772	0.1495	50.0626	bnn_emb	normal	0.00197	0.00203	0.00100	0.00503	0.00201	0.00356	0.00077	0.00150	0.50063
18	bnn-gnn-st	0.1890	0.2471	0.0924	0.6003	0.1866	0.4062	0.0682	0.1595	50.0547		static	0.00189	0.00247	0.00092	0.00600	0.00187	0.00406	0.00068	0.00160	0.50055
19	bnn-gnn-pc	0.1661	0.2424	0.0809	0.5944	0.1614	0.3922	0.0587	0.1508	50.0527		data parameters	0.00166	0.00242	0.00081	0.00594	0.00161	0.00392	0.00059	0.00151	0.50053
20	bnn-gnn-npc	0.1869	0.1900	0.0988	0.4896	0.1869	0.3393	0.0733	0.1424	49.9541		superloss	0.00187	0.00190	0.00099	0.00490	0.00187	0.00339	0.00073	0.00142	0.49954
21
22		precision		recall		ndcg		map					precision		recall		ndcg		map
23		@ 2	@ 10	@ 2	@ 10	@ 2	@ 10	@ 2	@ 10	aucroc	dblp		at 2	at 10	at 2	at 10	at 2	at 10	at 2	at 10	aucroc
24	dblp
25	random	0.0100	0.0200	0.0100	0.0600	0.0200	0.0400	0.0100	0.0200	49.9200
26	fnn-std	0.2994	0.1799	0.1742	0.5300	0.2988	0.4024	0.1300	0.2049	68.3604	fnn	normal	0.00299	0.00180	0.00174	0.00530	0.00299	0.00402	0.00130	0.00205	0.68360
27	fnn-st	0.0188	0.0164	0.0121	0.0509	0.0182	0.0338	0.0086	0.0154	50.1144		static	0.00019	0.00016	0.00012	0.00051	0.00018	0.00034	0.00009	0.00015	0.50114
28	fnn-pc	0.2407	0.1751	0.1403	0.5134	0.2568	0.3884	0.1157	0.1981	61.4063		data parameters	0.00241	0.00175	0.00140	0.00513	0.00257	0.00388	0.00116	0.00198	0.61406
29	fnn-npc	0.5031	0.3633	0.2929	1.0643	0.5062	0.7770	0.2220	0.3798	71.4635		superloss	0.00503	0.00363	0.00293	0.01064	0.00506	0.00777	0.00222	0.00380	0.71464
30	fnn-gnn-std	0.3975	0.2252	0.2318	0.6450	0.3967	0.5400	0.1745	0.2895	74.7247	bnn	normal	0.00029	0.00027	0.00018	0.00086	0.00029	0.00059	0.00014	0.00029	0.50023
31	fnn-gnn-st	0.0188	0.0247	0.0110	0.0739	0.0197	0.0473	0.0089	0.0203	50.0975		static	0.00019	0.00025	0.00011	0.00074	0.00020	0.00047	0.00009	0.00020	0.50097
32	fnn-gnn-pc	0.4721	0.2007	0.2712	0.5822	0.4795	0.5182	0.2094	0.2840	74.6674		data parameters	0.00027	0.00030	0.00017	0.00095	0.00027	0.00063	0.00013	0.00031	0.50070
33	fnn-gnn-npc	0.5182	0.3792	0.2991	1.0912	0.5269	0.8005	0.2277	0.3898	75.9575		superloss	0.00037	0.00022	0.00023	0.00070	0.00039	0.00053	0.00019	0.00028	0.50022
34	bnn-std	0.0285	0.0272	0.0179	0.0856	0.0289	0.0586	0.0138	0.0288	50.0227	fnn_emb	normal	0.00397	0.00225	0.00232	0.00645	0.00397	0.00540	0.00174	0.00289	0.74725
35	bnn-st	0.0356	0.0266	0.0225	0.0837	0.0357	0.0595	0.0171	0.0299	49.8803		static	0.00036	0.00027	0.00023	0.00084	0.00036	0.00060	0.00017	0.00030	0.49880
36	bnn-pc	0.0268	0.0300	0.0166	0.0954	0.0272	0.0630	0.0133	0.0306	50.0703		data parameters	0.00472	0.00201	0.00271	0.00582	0.00479	0.00518	0.00209	0.00284	0.75957
37	bnn-npc	0.0369	0.0223	0.0233	0.0698	0.0388	0.0534	0.0188	0.0278	50.0220		superloss	0.00518	0.00379	0.00299	0.01091	0.00527	0.00800	0.00228	0.00390	0.74667
38	bnn-gnn-std	0.0210	0.0263	0.0120	0.0811	0.0215	0.0509	0.0096	0.0217	50.0061	bnn_emb	normal	0.00021	0.00026	0.00012	0.00081	0.00022	0.00051	0.00010	0.00022	0.50006
39	bnn-gnn-st	0.0356	0.0241	0.0234	0.0776	0.0366	0.0576	0.0184	0.0306	49.9698		static	0.00036	0.00024	0.00023	0.00078	0.00037	0.00058	0.00018	0.00031	0.49970
40	bnn-gnn-pc	0.0293	0.0247	0.0180	0.0773	0.0284	0.0526	0.0126	0.0254	50.0863		data parameters	0.00029	0.00025	0.00018	0.00077	0.00028	0.00053	0.00013	0.00025	0.50086
41	bnn-gnn-npc	0.0310	0.0309	0.0195	0.0960	0.0308	0.0624	0.0144	0.0278	49.9071		superloss	0.00031	0.00031	0.00020	0.00096	0.00031	0.00062	0.00014	0.00028	0.49907
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100