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st-tech · Jan 3, 2021 · 55ab57e · 55ab57e
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diff --git a/obd/README.md b/obd/README.md
@@ -34,7 +34,7 @@ Here is a detailed description of the fields (they are comma-separated in the CS
 - item_id: index of items as arms (index ranges from 0-80 in "All" campaign, 0-33 for "Men" campaign, and 0-46 "Women" campaign).
 - position: the position of an item being recommended (1, 2, or 3 correspond to left, center, and right position of the ZOZOTOWN recommendation interface, respectively).
 - click: target variable that indicates if an item was clicked (1) or not (0).
-- propensity_score: the probability of an item being recommended at each position.
+- propensity_score: the probability of an item being recommended at the given position.
 - user feature 0-4: user-related feature values.
 - user-item affinity 0-: user-item affinity scores induced by the number of past clicks observed between each user-item pair.
 

diff --git a/obd/README_JN.md b/obd/README_JN.md
@@ -20,9 +20,9 @@ Open Bandit Datasetは, 大規模ファッションECサイト[ZOZOTOWN](https:/
 - item_id: アイテムのインデックス（インデックスの範囲は「すべて」キャンペーンでは0～80, 「男性」キャンペーンでは0～33, 「女性」キャンペーンでは0～46）.
 - position: 推薦されるアイテムの位置(1, 2, 3はそれぞれ[ZOZOTOWNの推薦インターフェース](../images/recommended_fashion_items.png)の左, 中央, 右の位置に対応)
 - click: アイテムがクリックされたか（1）, されなかったか（0）を示す2値目的変数.
-- propensity_score：それぞれのpositionにアイテムがされたであろう確率. 傾向スコア.
-- ユーザー特徴0～4：ユーザーに関連するの特徴量. 匿名化の目的でハッシュ化されている.
-- user-item affinity 0-: それぞれのユーザ-とアイテムのペア間で観測された過去のクリック数に応じた関連度特徴量
+- propensity_score：与えられたpositionにアイテムが推薦された際に計算した推薦確率. 傾向スコア.
+- ユーザー特徴0～4：ユーザーに関連する特徴量. 匿名化の目的でハッシュ化されている.
+- user-item affinity 0-: それぞれのユーザとアイテムのペア間で観測された過去のクリック数に応じた関連度特徴量
 
 **item_context.csv** **item_context.csv** **item_context.csv**
 - item_id：アイテムのインデックス（インデックスの範囲は, 「すべて」キャンペーンでは0～80, 「男性」キャンペーンでは0～33, 「女性」キャンペーンでは0～46）.