Work in progress.
This commit is contained in:
Woody Folsom
Binary file not shown.
@@ -452,7 +452,7 @@ on high speed until foamy.</step>
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</recipe>
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<recipe>
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<title>Breaded Veal Cutlet ( Weinerschnitzel )</title>
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<title>Weinerschnitzel</title>
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@@ -673,7 +673,7 @@ baking powder and salt.</step>
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<title>Chinese: Cashew Chicken 1</title>
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<title>Cashew Chicken</title>
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@@ -2829,4 +2829,329 @@ Carbs 36 g.
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FROM: MADELINE HIMY (NFBH49A)</step>
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FROM: MADELINE HIMY (NFBH49A)</step>
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<title>Hamburger Steak</title>
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</ingredients>
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<directions>
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<step>Mix in order given and shape into round cakes. Fry in butter until
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nicely browned. Source: Pennsylvania Dutch Cook Book - Fine Old
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Recipes, Culinary Arts Press, 1936.</step>
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</directions>
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</recipe>
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<recipe>
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<title>Potatoes in a Thick Sauce</title>
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<cat>Main dish</cat>
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<prep>cubed & cooked</prep>
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<item>Coriander</item>
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<item>cumin</item>
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<item>vegetable oil</item>
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<item>Fenugreek</item>
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<item>Black mustard seeds</item>
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<item>Whole dried red chilies</item>
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<unit>teaspoon</unit>
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<item>salt</item>
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<prep></prep>
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<ing>
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<amt>
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<qty>1.5</qty>
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<unit>teaspoons</unit>
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<item>lemon juice</item>
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<prep></prep>
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<ing>
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<unit>teaspoon</unit>
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<item>Garam masala</item>
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<prep></prep>
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</ing>
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</ingredients>
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<directions>
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<step>Place ginger, coriander, cumin, tomato sauce & 3 tb water in a
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blender & blend till smooth.
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Break potatoes into bite sized pieces.
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Heat oil (I use ghee) in a large pot. When hot, throw in fennel,
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fenugreek & mustard seeds. After 20 seconds, add red chilies. As
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|
they darken, put in paste from blender. Fry for 5 minutes, stirring
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frequently. Put in the potato pieces & fry for 3 to 5 minutes. Add 1
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1/2 c warm water. Bring to a boil. Add salt & lemon juice. Simmer
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for 20 minutes.
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Before serving, sprinkle with garam masala.
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Madhur Jaffrey, "An Invitation to Indian Cooking.</step>
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</directions>
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</recipe>
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<recipe>
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<title>Tomato-Zucchini Casserole</title>
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<cat>Vegetarian</cat>
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<cat>Casseroles</cat>
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<item>chili powder</item>
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<item>parsley flakes</item>
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<item>garlic powder</item>
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<qty>0.5</qty>
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<item>onion powder</item>
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<item>salt</item>
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<ing>
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<amt>
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<qty>0.125</qty>
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<unit>teaspoon</unit>
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</amt>
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<item>black pepper</item>
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<prep>ground</prep>
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|
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<ing>
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<amt>
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<unit>cups</unit>
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<item>zucchini</item>
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<prep>thinly sliced,fresh</prep>
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<amt>
|
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<unit>pound</unit>
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<item>tomatoes</item>
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<prep>fresh,sliced</prep>
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|
||||||
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<ing>
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<amt>
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<qty>0.25</qty>
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<unit>cup</unit>
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</amt>
|
||||||
|
<item>bread crumbs</item>
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<prep>white,fresh</prep>
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</ing>
|
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<ing>
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<amt>
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<unit>tablespoon</unit>
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</amt>
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<item>vegetable oil</item>
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<prep></prep>
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</ing>
|
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|
</ingredients>
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<directions>
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<step>1. Combine chili powder, 1 1/2 teaspooons parsley flakes, garlic and
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onion powders, salt and pepper in a small bowl.~ 2. Place half the
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|
zucchini in a lightly greased 6-cup casserole, or layer with half the
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|
tomatoes.~ 3. Sprinkle with half the seasoning mixture.~ 4. Repeat
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|
the layers.~ 5. Combine bread crumbs, oil and remaining parsley
|
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|
flakes; sprinkle over vegetables.~ 6. Bake, uncovered, in preheated
|
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|
375'F. oven, until vegetables are tender, about 40 minutes.~</step>
|
||||||
|
</directions>
|
||||||
|
</recipe>
|
||||||
</recipeml>
|
</recipeml>
|
||||||
275
data/long_survey.xml
Normal file
275
data/long_survey.xml
Normal file
@@ -0,0 +1,275 @@
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<string>Tomato-Zucchini Casserole</string>
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<string>Kahlua Cake</string>
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<string>Ice Cream, Lowfat</string>
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<string>Blender Double Fudge Cake</string>
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521
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521
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<!DOCTYPE recipeml PUBLIC "-//FormatData//DTD RecipeML 0.5//EN" "http://www.formatdata.com/recipeml/recipeml.dtd"><recipeml version="0.5" generator="Krecipes v2.0-beta1">
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|
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<title>Catalan Rice</title>
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<prep></prep>
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
<item>Saffron Threads</item>
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<prep></prep>
|
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|
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|
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<ing>
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<amt>
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|
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|
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</amt>
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|
<item>Dry white wine</item>
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|
<prep></prep>
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</ing>
|
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|
<ing>
|
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<amt>
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|
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|
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<item>Lard</item>
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<prep></prep>
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</ing>
|
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<ing>
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<amt>
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<unit>pound</unit>
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</amt>
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<item>Chorizo</item>
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<prep>Sliced 1/4"</prep>
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</ing>
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<ing>
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<amt>
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<qty>1.5</qty>
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<unit>pounds</unit>
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</amt>
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<item>Pork Loin</item>
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<prep>1" Cubes</prep>
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</ing>
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<ing>
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<amt>
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<qty>1</qty>
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<unit></unit>
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</amt>
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<item>onion</item>
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<prep>thinly sliced</prep>
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</ing>
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<ing>
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<amt>
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<ing>
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<amt>
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<unit></unit>
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</amt>
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<item>tomatoes</item>
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<prep>peeled,seeded</prep>
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</ing>
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|
<ing>
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<amt>
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<qty>3</qty>
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<unit></unit>
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</amt>
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<item>Large Squid</item>
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<prep></prep>
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</ing>
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<ing>
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<amt>
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<qty>2</qty>
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<unit>cups</unit>
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</amt>
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<item>Long-Grained Rice</item>
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<prep></prep>
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</ing>
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<ing>
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<amt>
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<qty>0.75</qty>
|
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<unit>cup</unit>
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</amt>
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<item>Blanched almonds</item>
|
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<prep></prep>
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|
</ing>
|
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|
<ing>
|
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|
<amt>
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<qty>0.333333</qty>
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<unit>cup</unit>
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</amt>
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<item>Pine Nuts</item>
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<prep></prep>
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</ing>
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<ing>
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<amt>
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<qty>3</qty>
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<unit></unit>
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</amt>
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<item>garlic cloves</item>
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<prep>minced</prep>
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</ing>
|
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|
<ing>
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<amt>
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|
<qty>1</qty>
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|
<unit>cup</unit>
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</amt>
|
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<item>Artichoke hearts</item>
|
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<prep>drained</prep>
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</ing>
|
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<ing>
|
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<amt>
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<qty>18</qty>
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<unit></unit>
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</amt>
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<item>Clams Or Mussels</item>
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<prep>scrubbed</prep>
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</ing>
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|
<ing>
|
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<amt>
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<qty>0.5</qty>
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<unit>cup</unit>
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</amt>
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<item>Peas</item>
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<prep></prep>
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</ing>
|
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|
<ing>
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|
<amt>
|
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|
<qty>0.25</qty>
|
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|
<unit>cup</unit>
|
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|
</amt>
|
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<item>Pimientos</item>
|
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|
<prep>julienned</prep>
|
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</ing>
|
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|
<ing>
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<amt>
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|
<qty>2</qty>
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|
<unit>tablespoons</unit>
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</amt>
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|
<item>Fresh parsley</item>
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|
<prep>minced</prep>
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</ing>
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</ingredients>
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<directions>
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<step>Clean squid and cut body sacs into rings. Cut tentacles in half. In
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a small saucepan, bring stock to a bare simmer. Crush saffron and
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combine it with wine in a small bowl. In a flameproof casserole or
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paella pan, heat the lard over moderately high heat. Saute the
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chorizo and pork, turning them until they are browned. Add the
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|
onion, bell peppers, tomatoes, and squid and cook the mixture over
|
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|
moderate heat, stirring, for 15 minutes. Stir in the rice and cook
|
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|
for 1 minute, stirring. Stir in almonds, pine nuts, garlic, saffron
|
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|
mixture, and artichoke hearts. Ladle in enough stock to just cover
|
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|
the rice mixture. Bring to a boil and simmer it, covered, for 20
|
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|
minutes. Arrange the clams in the rice, add the peas, and simmer for
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|
10-15 minutes, or until the rice is just tender and the clams open.
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|
Discard any clams that do not open. Garnish with pimientos and
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parsley. This is a recipe by Elizabeth David, appearing in an article
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in 1972 by James Beard. It originated on Spain's Costa Brava. "not a
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true paella, but it is quite good." A 1972 Gourmet Magazine Favorite.</step>
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</directions>
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</recipe>
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<recipe>
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<head>
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|
<title>Hamburger Steak</title>
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<source/>
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<categories>
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<cat>Beef</cat>
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<cat>Penndutch</cat>
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|
</categories>
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<yield>1<unit>servings</unit>
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<preptime type="Total">
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<time>
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|
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</time>
|
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|
</preptime>
|
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</head>
|
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|
<ingredients>
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|
<ing>
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<amt>
|
||||||
|
<qty>1</qty>
|
||||||
|
<unit>pound</unit>
|
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|
</amt>
|
||||||
|
<item>Beef</item>
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|
<prep>ground</prep>
|
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</ing>
|
||||||
|
<ing>
|
||||||
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<amt>
|
||||||
|
<qty>0.5</qty>
|
||||||
|
<unit>teaspoon</unit>
|
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|
</amt>
|
||||||
|
<item>salt</item>
|
||||||
|
<prep></prep>
|
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|
</ing>
|
||||||
|
<ing>
|
||||||
|
<amt>
|
||||||
|
<qty>1</qty>
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||||||
|
<unit></unit>
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</amt>
|
||||||
|
<item>onion</item>
|
||||||
|
<prep>minced</prep>
|
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|
</ing>
|
||||||
|
<ing>
|
||||||
|
<amt>
|
||||||
|
<qty>1</qty>
|
||||||
|
<unit></unit>
|
||||||
|
</amt>
|
||||||
|
<item>egg</item>
|
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<prep>well beaten</prep>
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</ing>
|
||||||
|
<ing>
|
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|
<amt>
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||||||
|
<qty>1</qty>
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<unit>dash</unit>
|
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|
</amt>
|
||||||
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<item>pepper</item>
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<prep></prep>
|
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|
</ing>
|
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|
<ing>
|
||||||
|
<amt>
|
||||||
|
<qty>0.25</qty>
|
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<unit>cup</unit>
|
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|
</amt>
|
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|
<item>bread crumbs</item>
|
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<prep></prep>
|
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</ing>
|
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</ingredients>
|
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|
<directions>
|
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|
<step>Mix in order given and shape into round cakes. Fry in butter until
|
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|
nicely browned. Source: Pennsylvania Dutch Cook Book - Fine Old
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|
Recipes, Culinary Arts Press, 1936.</step>
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|
</directions>
|
||||||
|
</recipe>
|
||||||
|
<recipe>
|
||||||
|
<head>
|
||||||
|
<title>Potatoes in a Thick Sauce</title>
|
||||||
|
<source/>
|
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|
<categories>
|
||||||
|
<cat>Main dish</cat>
|
||||||
|
<cat>Potatoes</cat>
|
||||||
|
<cat>Indian</cat>
|
||||||
|
<cat>Vegetarian</cat>
|
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|
</categories>
|
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|
<yield>6<unit>servings</unit>
|
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|
</yield>
|
||||||
|
<preptime type="Total">
|
||||||
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<time>
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||||||
|
<qty>0</qty>
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||||||
|
<timeunit>minutes</timeunit>
|
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</time>
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|
</preptime>
|
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</head>
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<ingredients>
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<ing>
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<item>Coriander</item>
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<amt>
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<item>vegetable oil</item>
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<item>Fennel</item>
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<item>Fenugreek</item>
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<item>Black mustard seeds</item>
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<item>Whole dried red chilies</item>
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<prep></prep>
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<item>lemon juice</item>
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<ing>
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<amt>
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<qty>1</qty>
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<unit>teaspoon</unit>
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<item>Garam masala</item>
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</ingredients>
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<directions>
|
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|
<step>Place ginger, coriander, cumin, tomato sauce & 3 tb water in a
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blender & blend till smooth.
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Break potatoes into bite sized pieces.
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Heat oil (I use ghee) in a large pot. When hot, throw in fennel,
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|
fenugreek & mustard seeds. After 20 seconds, add red chilies. As
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|
they darken, put in paste from blender. Fry for 5 minutes, stirring
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frequently. Put in the potato pieces & fry for 3 to 5 minutes. Add 1
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1/2 c warm water. Bring to a boil. Add salt & lemon juice. Simmer
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for 20 minutes.
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Before serving, sprinkle with garam masala.
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|
Madhur Jaffrey, "An Invitation to Indian Cooking.</step>
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</directions>
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</recipe>
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<recipe>
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<title>Tomato-Zucchini Casserole</title>
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<item>chili powder</item>
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<item>parsley flakes</item>
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<item>garlic powder</item>
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<ing>
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<qty>0.5</qty>
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<unit>teaspoon</unit>
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<item>onion powder</item>
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<qty>0.125</qty>
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<unit>teaspoon</unit>
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<item>black pepper</item>
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<item>bread crumbs</item>
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<item>vegetable oil</item>
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<directions>
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|
<step>1. Combine chili powder, 1 1/2 teaspooons parsley flakes, garlic and
|
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|
onion powders, salt and pepper in a small bowl.~ 2. Place half the
|
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|
zucchini in a lightly greased 6-cup casserole, or layer with half the
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|
tomatoes.~ 3. Sprinkle with half the seasoning mixture.~ 4. Repeat
|
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|
the layers.~ 5. Combine bread crumbs, oil and remaining parsley
|
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|
flakes; sprinkle over vegetables.~ 6. Bake, uncovered, in preheated
|
||||||
|
375'F. oven, until vegetables are tender, about 40 minutes.~</step>
|
||||||
|
</directions>
|
||||||
|
</recipe>
|
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81
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||||||
<entry>
|
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||||||
<int>6</int>
|
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||||||
<int>10</int>
|
|
||||||
</entry>
|
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<entry>
|
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||||||
<int>7</int>
|
|
||||||
<int>10</int>
|
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</entry>
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<entry>
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<int>8</int>
|
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||||||
<int>10</int>
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||||||
</entry>
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<entry>
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<int>9</int>
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<int>10</int>
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||||||
</entry>
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<entry>
|
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||||||
<int>10</int>
|
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||||||
<int>10</int>
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||||||
</entry>
|
|
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<entry>
|
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||||||
<int>11</int>
|
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||||||
<int>10</int>
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</entry>
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<entry>
|
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||||||
<int>12</int>
|
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||||||
<int>10</int>
|
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||||||
</entry>
|
|
||||||
<entry>
|
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||||||
<int>13</int>
|
|
||||||
<int>10</int>
|
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||||||
</entry>
|
|
||||||
<entry>
|
|
||||||
<int>14</int>
|
|
||||||
<int>10</int>
|
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||||||
</entry>
|
|
||||||
<entry>
|
|
||||||
<int>15</int>
|
|
||||||
<int>10</int>
|
|
||||||
</entry>
|
|
||||||
<entry>
|
|
||||||
<int>16</int>
|
|
||||||
<int>10</int>
|
|
||||||
</entry>
|
|
||||||
<entry>
|
|
||||||
<int>17</int>
|
|
||||||
<int>10</int>
|
|
||||||
</entry>
|
|
||||||
<entry>
|
|
||||||
<int>18</int>
|
|
||||||
<int>10</int>
|
|
||||||
</entry>
|
|
||||||
<entry>
|
|
||||||
<int>19</int>
|
|
||||||
<int>10</int>
|
|
||||||
</entry>
|
|
||||||
<entry>
|
|
||||||
<int>20</int>
|
|
||||||
<int>10</int>
|
|
||||||
</entry>
|
|
||||||
</ratings>
|
|
||||||
<allergies>
|
|
||||||
<entry>
|
|
||||||
<int>0</int>
|
|
||||||
<boolean>false</boolean>
|
|
||||||
</entry>
|
|
||||||
<entry>
|
|
||||||
<int>1</int>
|
|
||||||
<boolean>false</boolean>
|
|
||||||
</entry>
|
|
||||||
<entry>
|
|
||||||
<int>2</int>
|
|
||||||
<boolean>false</boolean>
|
|
||||||
</entry>
|
|
||||||
</allergies>
|
|
||||||
</diner>
|
|
||||||
</survey>
|
|
||||||
@@ -23,13 +23,18 @@ import dkohl.onthology.Ontology;
|
|||||||
|
|
||||||
public class FoodNetBuilder {
|
public class FoodNetBuilder {
|
||||||
public static final String TASTE = "Taste";
|
public static final String TASTE = "Taste";
|
||||||
public static final String SOMEONE_VEGETARIAN = "Vegetarian";
|
|
||||||
|
public static final String SOMEONE_VEGETARIAN = "vegetarian";
|
||||||
|
public static final String SOMEONE_ALLERGIC_NUTS = "allergic-nuts";
|
||||||
|
|
||||||
public static final String CONTAINS_MEAT = "Meat";
|
public static final String CONTAINS_MEAT = "Meat";
|
||||||
public static final String CONTAINS_VEGETABLE = "Vegetable";
|
public static final String CONTAINS_VEGETABLE = "Vegetable";
|
||||||
public static final String CONTAINS_BEEF = TYPE.BEEF.toString();
|
public static final String CONTAINS_BEEF = TYPE.BEEF.toString();
|
||||||
public static final String CONTAINS_PORK = TYPE.PORK.toString();
|
public static final String CONTAINS_PORK = TYPE.PORK.toString();
|
||||||
public static final String CONTAINS_TOMATOS = TYPE.TOMATO.toString();
|
public static final String CONTAINS_TOMATOS = TYPE.TOMATO.toString();
|
||||||
public static final String CONTAINS_POTATOS = TYPE.POTATO.toString();
|
public static final String CONTAINS_POTATOS = TYPE.POTATO.toString();
|
||||||
|
public static final String CONTAINS_NUTS = "Nuts";
|
||||||
|
public static final String CONTAINS_GENERIC_NUTS = TYPE.GENERIC_NUTS.toString();
|
||||||
|
|
||||||
public static final String TRUE_VALUE = "true";
|
public static final String TRUE_VALUE = "true";
|
||||||
public static final String FALSE_VALUE = "false";
|
public static final String FALSE_VALUE = "false";
|
||||||
@@ -39,27 +44,30 @@ public class FoodNetBuilder {
|
|||||||
public static final String RATING_DOMAIN[] = { "1", "2", "3", "4", "5",
|
public static final String RATING_DOMAIN[] = { "1", "2", "3", "4", "5",
|
||||||
"6", "7", "8", "9", "10" };
|
"6", "7", "8", "9", "10" };
|
||||||
|
|
||||||
private static final String[] VARIABLES = { SOMEONE_VEGETARIAN,
|
private static final String[] VARIABLES = { SOMEONE_VEGETARIAN, SOMEONE_ALLERGIC_NUTS,
|
||||||
CONTAINS_BEEF, CONTAINS_MEAT, CONTAINS_PORK, CONTAINS_POTATOS,
|
CONTAINS_BEEF, CONTAINS_MEAT, CONTAINS_PORK, CONTAINS_POTATOS,
|
||||||
CONTAINS_TOMATOS, CONTAINS_VEGETABLE, TASTE };
|
CONTAINS_TOMATOS, CONTAINS_VEGETABLE, CONTAINS_NUTS, CONTAINS_GENERIC_NUTS, TASTE };
|
||||||
|
|
||||||
private static final String[] OBSERVED = { CONTAINS_BEEF, CONTAINS_PORK,
|
private static final String[] OBSERVED = { CONTAINS_BEEF, CONTAINS_PORK,
|
||||||
CONTAINS_POTATOS, CONTAINS_TOMATOS, };
|
CONTAINS_POTATOS, CONTAINS_TOMATOS, CONTAINS_GENERIC_NUTS};
|
||||||
|
|
||||||
public static Ontology createOntology() {
|
public static Ontology createOntology() {
|
||||||
HashSet<String> classes = new HashSet<String>();
|
HashSet<String> classes = new HashSet<String>();
|
||||||
|
|
||||||
classes.add(CONTAINS_MEAT);
|
classes.add(CONTAINS_MEAT);
|
||||||
|
classes.add(CONTAINS_NUTS);
|
||||||
classes.add(CONTAINS_VEGETABLE);
|
classes.add(CONTAINS_VEGETABLE);
|
||||||
|
|
||||||
Ontology onthology = new Ontology(classes);
|
Ontology ontology = new Ontology(classes);
|
||||||
|
|
||||||
onthology.define(CONTAINS_PORK, CONTAINS_MEAT);
|
ontology.define(CONTAINS_PORK, CONTAINS_MEAT);
|
||||||
onthology.define(CONTAINS_BEEF, CONTAINS_MEAT);
|
ontology.define(CONTAINS_BEEF, CONTAINS_MEAT);
|
||||||
|
|
||||||
onthology.define(CONTAINS_TOMATOS, CONTAINS_VEGETABLE);
|
ontology.define(CONTAINS_GENERIC_NUTS, CONTAINS_NUTS);
|
||||||
onthology.define(CONTAINS_POTATOS, CONTAINS_VEGETABLE);
|
|
||||||
return onthology;
|
ontology.define(CONTAINS_TOMATOS, CONTAINS_VEGETABLE);
|
||||||
|
ontology.define(CONTAINS_POTATOS, CONTAINS_VEGETABLE);
|
||||||
|
return ontology;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
private static Assignment build(String varible, String value) {
|
private static Assignment build(String varible, String value) {
|
||||||
@@ -86,14 +94,13 @@ public class FoodNetBuilder {
|
|||||||
return normPoint;
|
return normPoint;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
public static DataSet getSurveyDataSet(Survey survey, RecipeBook recipeBook) {
|
public static DataSet getSurveyDataSet(Survey survey, RecipeBook recipeBook, int startIndex, int endIndex) {
|
||||||
DataSet data = FoodExampleBuilder.examples();
|
DataSet data = FoodExampleBuilder.examples();
|
||||||
Ontology onto = createOntology();
|
Ontology onto = createOntology();
|
||||||
|
|
||||||
int nDishes = survey.getDishCount();
|
|
||||||
for (int dinerIndex = 0; dinerIndex < survey.getDinerCount(); dinerIndex++) {
|
for (int dinerIndex = 0; dinerIndex < survey.getDinerCount(); dinerIndex++) {
|
||||||
Diner diner = survey.getDiner(dinerIndex);
|
Diner diner = survey.getDiner(dinerIndex);
|
||||||
for (int dishIndex = 0; dishIndex < nDishes; dishIndex++) {
|
for (int dishIndex = startIndex; dishIndex < endIndex; dishIndex++) {
|
||||||
data.add(normalize(createDataPoint(recipeBook, survey.getDish(dishIndex), diner.getRating(dishIndex)),onto));
|
data.add(normalize(createDataPoint(recipeBook, survey.getDish(dishIndex), diner.getRating(dishIndex)),onto));
|
||||||
}
|
}
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@@ -118,17 +125,38 @@ public class FoodNetBuilder {
|
|||||||
if (ingredients.contains(TYPE.TOMATO)) {
|
if (ingredients.contains(TYPE.TOMATO)) {
|
||||||
point.add(build(CONTAINS_TOMATOS, TRUE_VALUE));
|
point.add(build(CONTAINS_TOMATOS, TRUE_VALUE));
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
if (ingredients.contains(TYPE.GENERIC_NUTS)) {
|
||||||
|
point.add(build(CONTAINS_GENERIC_NUTS, TRUE_VALUE));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
point.add(build(TASTE, "" + weight));
|
point.add(build(TASTE, "" + weight));
|
||||||
|
|
||||||
return point;
|
return point;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
public static ProbabilityDistribution vegi() {
|
public static ProbabilityDistribution vegi(Survey survey) {
|
||||||
String names[] = { SOMEONE_VEGETARIAN };
|
String names[] = { SOMEONE_VEGETARIAN };
|
||||||
ProbabilityTable table = new ProbabilityTable(names);
|
ProbabilityTable table = new ProbabilityTable(names);
|
||||||
|
if (survey.isDiner("vegetarian")) {
|
||||||
|
table.setProbabilityForAssignment("true;", new Probability(1));
|
||||||
|
table.setProbabilityForAssignment("false;", new Probability(0));
|
||||||
|
} else {
|
||||||
table.setProbabilityForAssignment("true;", new Probability(0));
|
table.setProbabilityForAssignment("true;", new Probability(0));
|
||||||
table.setProbabilityForAssignment("false;", new Probability(1));
|
table.setProbabilityForAssignment("false;", new Probability(1));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return table;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
public static ProbabilityDistribution allergicNuts(Survey survey) {
|
||||||
|
String names[] = { SOMEONE_ALLERGIC_NUTS };
|
||||||
|
ProbabilityTable table = new ProbabilityTable(names);
|
||||||
|
if (survey.isDiner("allergic-nuts")) {
|
||||||
|
table.setProbabilityForAssignment("true;", new Probability(1));
|
||||||
|
table.setProbabilityForAssignment("false;", new Probability(0));
|
||||||
|
} else {
|
||||||
|
table.setProbabilityForAssignment("true;", new Probability(0));
|
||||||
|
table.setProbabilityForAssignment("false;", new Probability(1));
|
||||||
|
}
|
||||||
return table;
|
return table;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
@@ -144,12 +172,24 @@ public class FoodNetBuilder {
|
|||||||
return table;
|
return table;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
public static ProbabilityDistribution meet() {
|
public static ProbabilityDistribution meat() {
|
||||||
String names[] = { SOMEONE_VEGETARIAN, CONTAINS_MEAT };
|
String names[] = { SOMEONE_VEGETARIAN, CONTAINS_MEAT };
|
||||||
ProbabilityTable table = new ProbabilityTable(names);
|
ProbabilityTable table = new ProbabilityTable(names);
|
||||||
return table;
|
return table;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
public static ProbabilityDistribution genericNuts() {
|
||||||
|
String names[] = { CONTAINS_NUTS, CONTAINS_GENERIC_NUTS };
|
||||||
|
ProbabilityTable table = new ProbabilityTable(names);
|
||||||
|
return table;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
public static ProbabilityDistribution nuts() {
|
||||||
|
String names[] = { SOMEONE_ALLERGIC_NUTS, CONTAINS_NUTS };
|
||||||
|
ProbabilityTable table = new ProbabilityTable(names);
|
||||||
|
return table;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
public static ProbabilityDistribution tomatos() {
|
public static ProbabilityDistribution tomatos() {
|
||||||
String names[] = { CONTAINS_VEGETABLE, CONTAINS_TOMATOS };
|
String names[] = { CONTAINS_VEGETABLE, CONTAINS_TOMATOS };
|
||||||
ProbabilityTable table = new ProbabilityTable(names);
|
ProbabilityTable table = new ProbabilityTable(names);
|
||||||
@@ -170,27 +210,34 @@ public class FoodNetBuilder {
|
|||||||
|
|
||||||
public static ProbabilityDistribution taste() {
|
public static ProbabilityDistribution taste() {
|
||||||
String names[] = { TASTE, CONTAINS_BEEF, CONTAINS_PORK,
|
String names[] = { TASTE, CONTAINS_BEEF, CONTAINS_PORK,
|
||||||
CONTAINS_POTATOS, CONTAINS_TOMATOS };
|
CONTAINS_POTATOS, CONTAINS_TOMATOS, CONTAINS_GENERIC_NUTS };
|
||||||
ContinousDistribution distribution = new ContinousDistribution(names, 0);
|
ContinousDistribution distribution = new ContinousDistribution(names, 0);
|
||||||
return distribution;
|
return distribution;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
public static BayesNet createDishNet(Survey survey, RecipeBook recipeBook) {
|
public static BayesNet createDishNet(Survey survey, RecipeBook recipeBook, int startIndex, int endIndex) {
|
||||||
BayesNet net = new BayesNet(VARIABLES);
|
BayesNet net = new BayesNet(VARIABLES);
|
||||||
|
|
||||||
net.setDistribution(new Variable(SOMEONE_VEGETARIAN, DOMAIN), vegi());
|
net.setDistribution(new Variable(SOMEONE_VEGETARIAN, DOMAIN), vegi(survey));
|
||||||
net.setDistribution(new Variable(CONTAINS_MEAT, DOMAIN), meet());
|
net.setDistribution(new Variable(SOMEONE_ALLERGIC_NUTS, DOMAIN), allergicNuts(survey));
|
||||||
|
|
||||||
|
net.setDistribution(new Variable(CONTAINS_MEAT, DOMAIN), meat());
|
||||||
|
net.setDistribution(new Variable(CONTAINS_NUTS, DOMAIN), nuts());
|
||||||
|
|
||||||
net.setDistribution(new Variable(CONTAINS_VEGETABLE, DOMAIN),
|
net.setDistribution(new Variable(CONTAINS_VEGETABLE, DOMAIN),
|
||||||
vegetables());
|
vegetables());
|
||||||
net.setDistribution(new Variable(CONTAINS_BEEF, DOMAIN), beef());
|
net.setDistribution(new Variable(CONTAINS_BEEF, DOMAIN), beef());
|
||||||
net.setDistribution(new Variable(CONTAINS_PORK, DOMAIN), pork());
|
net.setDistribution(new Variable(CONTAINS_PORK, DOMAIN), pork());
|
||||||
net.setDistribution(new Variable(CONTAINS_POTATOS, DOMAIN), potatos());
|
net.setDistribution(new Variable(CONTAINS_POTATOS, DOMAIN), potatos());
|
||||||
net.setDistribution(new Variable(CONTAINS_TOMATOS, DOMAIN), tomatos());
|
net.setDistribution(new Variable(CONTAINS_TOMATOS, DOMAIN), tomatos());
|
||||||
|
net.setDistribution(new Variable(CONTAINS_GENERIC_NUTS, DOMAIN), genericNuts());
|
||||||
|
|
||||||
net.setDistribution(new Variable(TASTE, RATING_DOMAIN), taste());
|
net.setDistribution(new Variable(TASTE, RATING_DOMAIN), taste());
|
||||||
|
|
||||||
Ontology ontology = createOntology();
|
Ontology ontology = createOntology();
|
||||||
for (String category : ontology.getClasses()) {
|
for (String category : ontology.getClasses()) {
|
||||||
net.connect(category, SOMEONE_VEGETARIAN);
|
net.connect(category, SOMEONE_VEGETARIAN);
|
||||||
|
net.connect(category, SOMEONE_ALLERGIC_NUTS);
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
for (String thing : OBSERVED) {
|
for (String thing : OBSERVED) {
|
||||||
@@ -198,7 +245,7 @@ public class FoodNetBuilder {
|
|||||||
net.connect(TASTE, thing);
|
net.connect(TASTE, thing);
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
DataSet dataSet = getSurveyDataSet(survey, recipeBook);
|
DataSet dataSet = getSurveyDataSet(survey, recipeBook, startIndex, endIndex);
|
||||||
|
|
||||||
for (String category : ontology.getClasses()) {
|
for (String category : ontology.getClasses()) {
|
||||||
MaximumLikelihoodEstimation.estimate(dataSet, net, category);
|
MaximumLikelihoodEstimation.estimate(dataSet, net, category);
|
||||||
|
|||||||
@@ -19,17 +19,12 @@ public class RootMeanSquareError {
|
|||||||
|
|
||||||
public double error() {
|
public double error() {
|
||||||
double mean = 0.0;
|
double mean = 0.0;
|
||||||
for(Double val : groundTruth) {
|
for (int i = 0; i < expected.size(); i++){
|
||||||
mean += val;
|
mean += Math.pow(expected.get(i) - groundTruth.get(i), 2);
|
||||||
}
|
}
|
||||||
mean /= groundTruth.size();
|
mean /= groundTruth.size();
|
||||||
|
|
||||||
double err = 0.0;
|
return Math.sqrt(mean);
|
||||||
for(Double val : expected) {
|
|
||||||
err += Math.pow(mean - val, 2);
|
|
||||||
}
|
}
|
||||||
return Math.sqrt(err);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|||||||
@@ -6,24 +6,22 @@ import java.util.List;
|
|||||||
import java.util.Set;
|
import java.util.Set;
|
||||||
|
|
||||||
import net.woodyfolsom.cs6601.p2.Ingredient.TYPE;
|
import net.woodyfolsom.cs6601.p2.Ingredient.TYPE;
|
||||||
|
|
||||||
import org.apache.commons.math3.stat.regression.SimpleRegression;
|
|
||||||
|
|
||||||
import dkohl.bayes.bayesnet.BayesNet;
|
import dkohl.bayes.bayesnet.BayesNet;
|
||||||
import dkohl.bayes.builders.FoodNetBuilder;
|
import dkohl.bayes.builders.FoodNetBuilder;
|
||||||
import dkohl.bayes.inference.EnumerateAll;
|
import dkohl.bayes.inference.EnumerateAll;
|
||||||
import dkohl.bayes.probability.Assignment;
|
import dkohl.bayes.probability.Assignment;
|
||||||
import dkohl.bayes.probability.ProbabilityAssignment;
|
import dkohl.bayes.probability.ProbabilityAssignment;
|
||||||
import dkohl.bayes.probability.Variable;
|
import dkohl.bayes.probability.Variable;
|
||||||
|
import dkohl.util.RootMeanSquareError;
|
||||||
|
|
||||||
public class BayesChef {
|
public class BayesChef {
|
||||||
|
|
||||||
public static void main(String... args) {
|
public static void main(String... args) {
|
||||||
System.out.println("Reading recipe book.");
|
System.out.println("Reading recipe book.");
|
||||||
RecipeBook recipeBook = RecipeBookReader.readRecipeBook(new File("data/short_recipebook.xml"));
|
RecipeBook recipeBook = RecipeBookReader.readRecipeBook(new File("data/long_recipebook.xml"));
|
||||||
|
|
||||||
System.out.println("Reading survey data.");
|
System.out.println("Reading survey data.");
|
||||||
Survey survey = SurveyReader.readSurvey(new File("data/short_survey.xml"));
|
Survey survey = SurveyReader.readSurvey(new File("data/long_survey.xml"));
|
||||||
|
|
||||||
new BayesChef().reportBestMeal(recipeBook,survey);
|
new BayesChef().reportBestMeal(recipeBook,survey);
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@@ -36,29 +34,39 @@ public class BayesChef {
|
|||||||
System.out.println("Read data for " + numDiners + " diner(s).");
|
System.out.println("Read data for " + numDiners + " diner(s).");
|
||||||
|
|
||||||
System.out.println("Creating Bayes net for survey dataset...");
|
System.out.println("Creating Bayes net for survey dataset...");
|
||||||
BayesNet net = FoodNetBuilder.createDishNet(survey, recipeBook);
|
|
||||||
|
|
||||||
System.out.println("Querying Bayes net for individual flavor preferences: ");
|
int numSurveyDishes = survey.getDishCount();
|
||||||
double[][] flavorPrefs = new double[4][];
|
int bayesNetIndexStart = 0;
|
||||||
|
int bayesNetIndexEnd = numSurveyDishes / 2;
|
||||||
|
|
||||||
flavorPrefs[0] = new double[] {0.0,printPreference(net, TYPE.PORK)};
|
int comparisonIndexStart = bayesNetIndexEnd;
|
||||||
flavorPrefs[1] = new double[] {1.0,printPreference(net, TYPE.BEEF)};
|
int comparisonIndexEnd = numSurveyDishes;
|
||||||
flavorPrefs[2] = new double[] {2.0,printPreference(net, TYPE.POTATO)};
|
|
||||||
flavorPrefs[3] = new double[] {3.0,printPreference(net, TYPE.TOMATO)};
|
|
||||||
|
|
||||||
SimpleRegression simpleRegression = new SimpleRegression();
|
//TODO change this to include min/max recipe indices for building the net
|
||||||
simpleRegression.addData(flavorPrefs);
|
BayesNet net = FoodNetBuilder.createDishNet(survey, recipeBook, bayesNetIndexStart, bayesNetIndexEnd);
|
||||||
|
|
||||||
System.out.println("Individual flavor pref MSE: " + simpleRegression.getMeanSquareError());
|
System.out.println("Querying Bayes net for predicted flavor preferences: ");
|
||||||
simpleRegression.clear();
|
//TODO change this to query actual flavor combos from latter half of survey
|
||||||
|
double[] predictedRating = new double[numSurveyDishes - bayesNetIndexEnd];
|
||||||
|
|
||||||
System.out.println("Querying Bayes net for recipe flavor preferences: ");
|
for (int i = comparisonIndexStart; i < comparisonIndexEnd; i++) {
|
||||||
flavorPrefs = new double[recipeBook.getSize()][];
|
predictedRating[i - comparisonIndexStart] = printPreference(net, recipeBook.getRecipe(survey.getDish(i)));
|
||||||
|
|
||||||
for (int i = 0; i < recipeBook.getSize(); i++) {
|
|
||||||
simpleRegression.addData(i,printPreference(net, recipeBook.getRecipe(i)));
|
|
||||||
}
|
}
|
||||||
System.out.println("Recipe flavor pref MSE: " + simpleRegression.getMeanSquareError());
|
|
||||||
|
System.out.println("Querying survey dataset for actual recipe flavor preferences: ");
|
||||||
|
double[] actualRating = new double[predictedRating.length];
|
||||||
|
|
||||||
|
for (int i = comparisonIndexStart; i < comparisonIndexEnd; i++) {
|
||||||
|
actualRating[i - comparisonIndexStart] = survey.getAverageRating(i);
|
||||||
|
System.out.println("Actual average rating for " + survey.getDish(i) + ": " + actualRating[i - comparisonIndexStart]);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
RootMeanSquareError rmse = new RootMeanSquareError();
|
||||||
|
for (int i = 0; i < actualRating.length; i++) {
|
||||||
|
rmse.push(predictedRating[i], actualRating[i]);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
System.out.println("Root Mean Squared Error (predicted vs. actual): " + rmse.error());
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
int printPreference(BayesNet net, Recipe recipe) {
|
int printPreference(BayesNet net, Recipe recipe) {
|
||||||
@@ -69,7 +77,7 @@ public class BayesChef {
|
|||||||
net, createQuery(ingredientTypes.toArray(new TYPE[ingredientTypes.size()])));
|
net, createQuery(ingredientTypes.toArray(new TYPE[ingredientTypes.size()])));
|
||||||
|
|
||||||
double max_val = 0.0;
|
double max_val = 0.0;
|
||||||
String max_arg = "N/A";
|
String max_arg = "0";
|
||||||
for (ProbabilityAssignment p : probs) {
|
for (ProbabilityAssignment p : probs) {
|
||||||
if (p.getProbability() > max_val) {
|
if (p.getProbability() > max_val) {
|
||||||
max_val = p.getProbability();
|
max_val = p.getProbability();
|
||||||
@@ -106,6 +114,7 @@ public class BayesChef {
|
|||||||
case BEEF:
|
case BEEF:
|
||||||
case POTATO:
|
case POTATO:
|
||||||
case TOMATO:
|
case TOMATO:
|
||||||
|
case GENERIC_NUTS:
|
||||||
assignment.add(new Assignment(new Variable(type.toString(), FoodNetBuilder.DOMAIN),
|
assignment.add(new Assignment(new Variable(type.toString(), FoodNetBuilder.DOMAIN),
|
||||||
FoodNetBuilder.TRUE_VALUE));
|
FoodNetBuilder.TRUE_VALUE));
|
||||||
break;
|
break;
|
||||||
|
|||||||
@@ -9,7 +9,7 @@ import com.thoughtworks.xstream.annotations.XStreamAlias;
|
|||||||
public class Diner {
|
public class Diner {
|
||||||
private int id;
|
private int id;
|
||||||
private Map<Integer,Integer> ratings = new HashMap<Integer,Integer>();
|
private Map<Integer,Integer> ratings = new HashMap<Integer,Integer>();
|
||||||
private Map<Integer,Boolean> allergies = new HashMap<Integer,Boolean>();
|
private Map<Integer,Boolean> categories = new HashMap<Integer,Boolean>();
|
||||||
|
|
||||||
public int getId() {
|
public int getId() {
|
||||||
return id;
|
return id;
|
||||||
@@ -19,7 +19,7 @@ public class Diner {
|
|||||||
return ratings.get(dishId);
|
return ratings.get(dishId);
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
public boolean isAllergic(int categoryId) {
|
public boolean isCategory(int categoryId) {
|
||||||
return allergies.get(categoryId);
|
return categories.get(categoryId);
|
||||||
}
|
}
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|||||||
@@ -1,15 +1,13 @@
|
|||||||
package net.woodyfolsom.cs6601.p2;
|
package net.woodyfolsom.cs6601.p2;
|
||||||
|
|
||||||
import java.util.ArrayList;
|
|
||||||
import java.util.HashSet;
|
import java.util.HashSet;
|
||||||
import java.util.List;
|
|
||||||
import java.util.Set;
|
import java.util.Set;
|
||||||
|
|
||||||
import com.thoughtworks.xstream.annotations.XStreamAlias;
|
import com.thoughtworks.xstream.annotations.XStreamAlias;
|
||||||
|
|
||||||
@XStreamAlias("ing")
|
@XStreamAlias("ing")
|
||||||
public class Ingredient {
|
public class Ingredient {
|
||||||
public enum TYPE { ALCOHOL, BEEF, DAIRY, EGGS, FISH, GLUTEN, GRAIN, NUTS, PORK, POULTRY, POTATO, SHELLFISH, SPICE, SUGAR, TOMATO}
|
public enum TYPE { ALCOHOL, BEEF, DAIRY, EGGS, FISH, GENERIC_NUTS, GLUTEN, GRAIN, PORK, POULTRY, POTATO, SHELLFISH, SPICE, SUGAR, TOMATO}
|
||||||
|
|
||||||
private String item;
|
private String item;
|
||||||
|
|
||||||
@@ -30,11 +28,15 @@ public class Ingredient {
|
|||||||
public boolean isType(TYPE type) {
|
public boolean isType(TYPE type) {
|
||||||
switch (type) {
|
switch (type) {
|
||||||
case BEEF :
|
case BEEF :
|
||||||
return item.contains("beef");
|
//For our purposes, veal is just expensive beef
|
||||||
|
return item.contains("beef") || item.contains("veal");
|
||||||
case DAIRY :
|
case DAIRY :
|
||||||
return item.contains("margarine");
|
return item.contains("margarine") || item.contains("milk");
|
||||||
case EGGS :
|
case EGGS :
|
||||||
return item.equals("egg") || item.equals("eggs");
|
return item.equals("egg") || item.equals("eggs");
|
||||||
|
case GENERIC_NUTS :
|
||||||
|
//cashews, peanuts or generic nuts
|
||||||
|
return item.contains("cashew") || item.contains("peanut") || item.contains("nuts");
|
||||||
case GLUTEN :
|
case GLUTEN :
|
||||||
return item.contains("flour");
|
return item.contains("flour");
|
||||||
case PORK :
|
case PORK :
|
||||||
|
|||||||
@@ -4,6 +4,7 @@ import java.util.ArrayList;
|
|||||||
import java.util.HashMap;
|
import java.util.HashMap;
|
||||||
import java.util.List;
|
import java.util.List;
|
||||||
import java.util.Map;
|
import java.util.Map;
|
||||||
|
import java.util.Map.Entry;
|
||||||
|
|
||||||
import com.thoughtworks.xstream.annotations.XStreamAlias;
|
import com.thoughtworks.xstream.annotations.XStreamAlias;
|
||||||
import com.thoughtworks.xstream.annotations.XStreamImplicit;
|
import com.thoughtworks.xstream.annotations.XStreamImplicit;
|
||||||
@@ -16,6 +17,32 @@ public class Survey {
|
|||||||
@XStreamImplicit(itemFieldName="diner")
|
@XStreamImplicit(itemFieldName="diner")
|
||||||
private List<Diner> diners = new ArrayList<Diner>();
|
private List<Diner> diners = new ArrayList<Diner>();
|
||||||
|
|
||||||
|
public double getAverageRating(int recipeIndex) {
|
||||||
|
double total = 0.0;
|
||||||
|
for (Diner diner : diners) {
|
||||||
|
total += diner.getRating(recipeIndex);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return total/diners.size();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
public boolean isDiner(String category) {
|
||||||
|
for (int i = 0; i < diners.size(); i++) {
|
||||||
|
if (isCategory(i,category)) {
|
||||||
|
return true;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return false;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
public boolean isCategory(int dinerIndex, String category) {
|
||||||
|
for (Entry<Integer,String> entry : categories.entrySet()) {
|
||||||
|
if (entry.getValue().equals(category)) {
|
||||||
|
return diners.get(dinerIndex).isCategory(entry.getKey());
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return false;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
public Diner getDiner(int dinerIndex) {
|
public Diner getDiner(int dinerIndex) {
|
||||||
return diners.get(dinerIndex);
|
return diners.get(dinerIndex);
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|||||||
@@ -18,10 +18,10 @@ import org.junit.Test;
|
|||||||
public class RecipeBookReaderTest {
|
public class RecipeBookReaderTest {
|
||||||
|
|
||||||
@Test
|
@Test
|
||||||
public void testReadSurveyDataset() {
|
public void testReadLongRecipeBook() {
|
||||||
RecipeBook recipeBook = RecipeBookReader.readRecipeBook(new File("data/survey_recipes.xml"));
|
RecipeBook recipeBook = RecipeBookReader.readRecipeBook(new File("data/long_recipebook.xml"));
|
||||||
assertNotNull(recipeBook);
|
assertNotNull(recipeBook);
|
||||||
assertThat(recipeBook.getSize(), is(equalTo(22)));
|
assertThat(recipeBook.getSize(), is(equalTo(25)));
|
||||||
|
|
||||||
Recipe recipe = recipeBook.getRecipe(0);
|
Recipe recipe = recipeBook.getRecipe(0);
|
||||||
System.out.println(recipe.getHead().getTitle());
|
System.out.println(recipe.getHead().getTitle());
|
||||||
@@ -39,7 +39,28 @@ public class RecipeBookReaderTest {
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
@Test
|
@Test
|
||||||
public void testReadShortSurveyDataset() {
|
public void testReadMediumRecipeBook() {
|
||||||
|
RecipeBook recipeBook = RecipeBookReader.readRecipeBook(new File("data/medium_recipebook.xml"));
|
||||||
|
assertNotNull(recipeBook);
|
||||||
|
assertThat(recipeBook.getSize(), is(equalTo(4)));
|
||||||
|
|
||||||
|
Recipe recipe = recipeBook.getRecipe(0);
|
||||||
|
System.out.println(recipe.getHead().getTitle());
|
||||||
|
assertThat(recipe.getHead().getTitle(), is(equalTo("Catalan Rice")));
|
||||||
|
assertFalse(recipe.getIngredients().contains(TYPE.EGGS));
|
||||||
|
assertFalse(recipe.getIngredients().contains(TYPE.GLUTEN));
|
||||||
|
assertTrue(recipe.getIngredients().contains(TYPE.SPICE));
|
||||||
|
assertFalse(recipe.getIngredients().contains(TYPE.BEEF));
|
||||||
|
assertFalse(recipe.getIngredients().contains(TYPE.POULTRY));
|
||||||
|
assertFalse(recipe.getIngredients().contains(TYPE.SHELLFISH));
|
||||||
|
|
||||||
|
for (int rIndex = 0; rIndex < recipeBook.getSize(); rIndex++) {
|
||||||
|
System.out.println(recipeBook.getRecipe(rIndex).getHead().getTitle());
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
@Test
|
||||||
|
public void testReadShortRecipeBook() {
|
||||||
RecipeBook recipeBook = RecipeBookReader.readRecipeBook(new File("data/short_recipebook.xml"));
|
RecipeBook recipeBook = RecipeBookReader.readRecipeBook(new File("data/short_recipebook.xml"));
|
||||||
assertNotNull(recipeBook);
|
assertNotNull(recipeBook);
|
||||||
assertThat(recipeBook.getSize(), is(equalTo(4)));
|
assertThat(recipeBook.getSize(), is(equalTo(4)));
|
||||||
|
|||||||
@@ -12,13 +12,37 @@ import org.junit.Test;
|
|||||||
public class SurveyReaderTest {
|
public class SurveyReaderTest {
|
||||||
|
|
||||||
@Test
|
@Test
|
||||||
public void testReadSurveyDataset() {
|
public void testReadLongSurveyDataset() {
|
||||||
Survey survey = SurveyReader.readSurvey(new File("data/survey.xml"));
|
Survey survey = SurveyReader.readSurvey(new File("data/long_survey.xml"));
|
||||||
assertNotNull(survey);
|
assertNotNull(survey);
|
||||||
|
|
||||||
assertThat(survey.getDinerCount(), equalTo(5));
|
assertThat(survey.getDishCount(), equalTo(10));
|
||||||
|
assertThat(survey.getDinerCount(), equalTo(4));
|
||||||
|
|
||||||
|
assertThat(survey.isCategory(0,"vegetarian"), is(false));
|
||||||
|
assertThat(survey.isCategory(0,"allergic-nuts"), is(false));
|
||||||
|
|
||||||
|
assertThat(survey.isCategory(1,"vegetarian"), is(true));
|
||||||
|
assertThat(survey.isCategory(1,"allergic-nuts"), is(false));
|
||||||
|
|
||||||
|
assertThat(survey.isCategory(2,"vegan"), is(false));
|
||||||
|
assertThat(survey.isCategory(2,"allergic-nuts"), is(true));
|
||||||
|
|
||||||
|
assertThat(survey.isDiner("vegetarian"), is(true));
|
||||||
|
assertThat(survey.isDiner("allergic-nuts"), is(true));
|
||||||
|
assertThat(survey.isDiner("rastafarian"), is(false));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
@Test
|
||||||
|
public void testReadMediumSurveyDataset() {
|
||||||
|
Survey survey = SurveyReader.readSurvey(new File("data/medium_survey.xml"));
|
||||||
|
assertNotNull(survey);
|
||||||
|
|
||||||
|
assertThat(survey.getDinerCount(), equalTo(2));
|
||||||
|
|
||||||
Diner diner = survey.getDiner(0);
|
Diner diner = survey.getDiner(0);
|
||||||
assertThat(diner.isAllergic(0), is(false));
|
assertThat(diner.isCategory(0), is(false));
|
||||||
|
diner = survey.getDiner(1);
|
||||||
|
assertThat(diner.isCategory(0), is(true));
|
||||||
}
|
}
|
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}
|
}
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