VALÓS IDŐBEN VÁLASZT ADÓ EGÉSZSÉGÜGYI PROFIL, MINT TÖBBDIMENZIÓS MEGSZORÍTÁS MÁTRIX, ALAPJÁN ÉLELMISZERT SZŰRŐ DOMAIN SPECIFIKUS ALGORITMUS Kusper Gábor.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Klaszterportál, adatbázis DDOP számú pályázat záró rendezvénye Pécs, június 30.
Advertisements

A Floyd-Warshall algoritmus
Tamás Kincső, OSZK, Analitikus Feldolgozó Osztály, osztályvezető A részdokumentumok szolgáltatása az ELDORADO-ban ELDORADO konferencia a partnerkönyvtárakkal.
ÁROP /C/A A leghátrányosabb helyzetű kistérségek fejlesztési és együttműködési kapacitásainak megerősítése.
IdőpontCím 09:15-09:45Az alkalmazás-életciklus menedzselése – Áttekintés (Kőnig Tibor) 09:45-10:30Az életciklus-kezelés alapjai – Forráskód-kezelés, build,
Pályázati adatok: Projekt címe: „ A pedagógiai módszertani reformot támogató informatikai infrastruktúra fejlesztése Békéscsaba iskoláiban” Azonosító:
dr. Robák Katalin,helyettes projektvezető
Biró Csaba Eszterházy Károly Főiskola
A funkcionális élelmiszerek ismertségének vizsgálata
Projektlabor, Projektmunka és Projekt szeminárium tapasztalatai és kérdései az informatika oktatásában az Eszterházy Károly Főiskolán dr. Kovács Emőd,
ÉLELMISZER ADATBÁZIS SZŰRÉSE MENNYISÉGI MEGSZORÍTÁSOK ALAPJÁN LOGARITMIKUS INDEXELÉSSEL Kusper Gábor, Márien Szabolcs Előadja: Kusper Gábor Eszterházy.
Szimmetrikus Programozás, AZ ALAPOK
Nagy Belterület Menedzser Szoftver TDK vagy Szakdolgozat Téma Készítette: Kusper Gábor Minden jog fenntartva!
Az objektum-orientált tervezési alapelvek kritikai vizsgálata
Permanens-e az informatikus könyvtáros szak népszerűtlensége?
Műhelymunka az EKF Matematikai és Informatikai Intézetében
A SAT probléma különböző reprezentációinak vizsgálata oktatási szempontból (újratöltve) Az általánosítás fegyvere a kutatásban Kusper Gábor,
I NNOVATÍV MEGOLDÁSOK AZ E F ILTER PROJEKTBEN Kusper Gábor 1, Kovács Emőd 1, Márien Szabolcs 2, Kusper Krisztián 2, Scheffer Imre 2, Kiss Balázs 2, Kovács.
Győr, NYME Minőségbiztosítási Bizottság munkaértekezlete Az EFQM modell - rövid ismertetés- Vas Beatrix Minőségfejlesztési és Informatikai Központ.
Piac és Profit Pénzünknél maradva! Követeléskezelés eredményesen! Megbízható partnerállomány és követeléskezelés az Opten segítségével!
Pénz, piac és partnerség Túlélés és fejlődés a közösség részeként április 24. Budaörs.
Pénz, piac és partnerség Túlélés és fejlődés a közösség részeként április 17. Debrecen.
Hasonlóságelemzés COCO használatával a MY-X elemzőben
Webbányászat (web mining) Mártonffy A: Kutakodom, tehát vagyok cikke nyomán.
Kényszerek megadása. Indexek kezelése.
Virtuális jelenlét a Facebook-on avagy adalékok az egészségügy számára Egészségtelen emberek egészséges profilja a Facebook-on.
eEgészség – Digitális Aláírás (TTP) státusz a projekt 11. hetében „A digitális aláírás egészségügyben való alkalmazhatóságát lehetővé tévő módosítandó.
Adatintegráció, adatok felhasználása Projekt megnevezése: Felsőoktatási szolgáltatások rendszerszintű fejlesztése 2. ütem (TÁMOP / )
Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor
1 A beszerzett szoftverek bemutatása és alkalmazásuk a gyakorlatban József Attila – Jankó Zoltán Somogy Megyei Katasztrófavédelmi Igazgatóság.
INDIGO Egy digitális gyűjtemény munkafolyamatai Pásztor Gyula OSZK-MEK Networkshop 2007, Eger.
SAJTÓMÚZEUM SAJTÓMÚZEUM Digitális sajtótörténeti könyvtár és forrásgyűjtemény sajtomuzeum.oszk.hu NETWORKSHOP 2008 Dunaújvárosi Főiskola Dunaújváros, 2008.
Tömbök Csernoch Mária.
Statisztika, kutatásmódszertan I.
A projekt az Európai Unió támo- gatásával, az Európai Szociális Alap társfinanszírozásával valósul meg. MTMT feltöltés zenei alkotások szerzőinek
A bio- és funkcionális élelmiszerek fogyasztói megítélése
DDL – Adatdefiníciós nyelv
Microsoft Visual FoxPro 9.0
TÁMOP 3.2.2/08/A/1 A közoktatás modernizációját támogató hálózatfejlesztés a Közép-Magyarországi régióban.
Kölcsönös megfeleltetés december 20. Bányai Tibor, Univerpenta TSzK SZTIR Projekt Szaktanácsadási Tartalomszolgáltató Információs Rendszer.
Matematika II. 1. előadás Geodézia szakmérnöki szak 2010/2011. tanév Kataszteri ágazat tavaszi félév.
WELLNESS-SZELETEK WELLNESS AKADÉMIA TERMÉK MODUL
Econet.hu Nyrt év jelentősebb eseményei I i alaptőke-emelés Est Média Group Kft. 70%-ának megszerzése /Pesti Est, Est.
Kombinatorikus Programozás TDK vagy Szakdolgozat Téma Készítette: Kusper Gábor Minden jog fenntartva!
Eszterházy Károly Főiskola Élelmiszerbiztonsági nyomkövető rendszer 1 Az EGERFOOD élelmiszerbiztonsági tudásközpont projekt információs rendszerének kialakítása.
1 Hernyák Zoltán Web: Magasszintű Programozási Nyelvek I. Eszterházy.
1 Hernyák Zoltán Web: Magasszintű Programozási Nyelvek I. Eszterházy.
Kormányszóvivői tájékoztató A fogyasztók biztonságáért Középtávú fogyasztóvédelmi politika Csizmár Gábor államtitkár Szociális és Munkaügyi Minisztérium.
UNIVERSITY OF SZEGED D epartment of Software Engineering UNIVERSITAS SCIENTIARUM SZEGEDIENSIS 5.4 Szolgáltatói Keretrendszerek Prof. Dr. Gyimóthy Tibor,
A BKV ZRT. HAJÓINAK BEMUTATÁSA Tabán  Gyártási éve:1984.  Befogadó képessége: 100 személyes termes hajó, amely az alsó fedett részen biztosítja.
Ugrás az első oldalra Pályázatmenedzsment Rácz József tanácsadó Készült a NFGM támogatásával, a KKC-2007-K projekt keretében.
Adatbázis rendszerek I Relációs adatmodell strukturális része Általános Informatikai Tsz. Dr. Kovács László.
„Egészséges étel az egészséges életért”
A StoreWizard webáruház bemutatása
Kulcsok meghatározása a táblákban
Adatbázis alapfogalmak
Járt utat a járatlanért… A Moodle bevezetésének és alkalmazásának sajátosságai nagyvállalati környezetben Németh Károly Gödöllő, június 24.
HEFOP Tananyag-fejlesztési projekt Főpályázók tájékoztatása november 8.
WORKFLOW MENEDZSMENT MUNKAFOLYAMAT KEZELÉS
Az ÉMGK tagvállalatainak szakképzési igényei Miskolc, június. 09. Dr. Barkóczi István – ÉMGK elnök.
A digitális kompetencia mérése. IKT-alapú értékelés
A projekt az Európai Unió társfinanszírozásával, az Európa terv keretében valósul meg. Számítógép- hálózatok dr. Herdon Miklós dr. Kovács György Magó Zsolt.
Prim algoritmus Algoritmusok és adatszerkezetek 2. Újvári Zsuzsanna.
Klikk a folytatáshoz!. Az elmúlt évek során a cukorbetegség diétájának fogalma átértékelődött. A hangsúlyeltolódás lényege elsősorban az, hogy a II. típusú.
Hatékony-e a rekurzió? FÉLEGYHÁZI TAMÁS GÁBOR 1 Kovács Magda-díj pályázat 2015/16.
Az adatbázis az adatok és a köztük lévő összefüggések rendszere, amelyet egymás mellett tárolunk. Nagyon fontos, hogy az adatbázisunk szerkezetét jól megtervezzük,
Budapest, Elmúlt-e a CRM láz? FARKAS TIBOR
Élelmiszerek Az élelmiszerek fogalma. Az élelmiszerek árujellemzői és forgalmazásuk feltételei.
Adatbázis-kezelés a táblázatkezelőkben
43. Gombaszedés Kováts László.
Előadás másolata:

VALÓS IDŐBEN VÁLASZT ADÓ EGÉSZSÉGÜGYI PROFIL, MINT TÖBBDIMENZIÓS MEGSZORÍTÁS MÁTRIX, ALAPJÁN ÉLELMISZERT SZŰRŐ DOMAIN SPECIFIKUS ALGORITMUS Kusper Gábor (EKF), Márien Szabolcs (Wit-Sys Zrt.), Kovács Emőd (EKF), Kovács László (ME) Előadja: Kusper Gábor Networkshop 2011, Kaposvár

Tartalom  Az EgerFood projekt  Az eFilter projekt  Egészségügyi megszorítások  Megszorítás -> Bitmap Index  Az IMEE algoritmus  Adatforrásunk bemutatása  Teszt eredmények  Összefoglaló

Az EgerFood információs rendszere Munkafolyamat gráf Az egyedülálló képességek kulcsa a munkafolyamat-gráf. A gráf segítségével minden cég egyedi módon modellezheti a gyártási folyamatait. Ez a modell vezérli a kliens program és az adatbázis mőködését. A modell szinte végtelen lehetőségeket nyújt és nem mellékesen összetett képet ad a cég működéséről is. Megtervezéséhez ezért a cég képviselőjének és a beüzemelést végző szakemberek közös munkájára van szükség.

EgerFood cikkek:  T. Radványi, G. Kusper: Requirement Analysis and a Database Model for the Project EgerFood Food Safety Knowledge Center, ICAI-2007, p ,  K. Liptai, G. Kusper, T. Radványi: Cryptographycal protocols in the Egerfood Information System, Annales Mathematicae et Informaticae 34., p ,  Kusper Gábor, Radványi Tibor: Az EgerFood élelmiszerbiztonsági nyomkövető rendszer – Hogyan modellezzük a cégek munkafolyamatait, Networkshop 2008, Dunaújváros, 8 oldal, 2008.

Az eFilter projekt  KMOP / számú pályázat  Egészségügyi profil alapján szűrt fogyasztói adatbázisokból nyert információkat kezelő rendszer - eFilter  WIT-SYS Consulting ZRt.  Eszterházy Károly Főiskola

Az eFilter projekt Bő élelmiszer listaEgészségügyi profilSzűk élelmiszer lista Menük listája Boltban kapható élelmiszerek listája Étel rendelésnél étlap Boltok listája kapható élelmiszerekkel SZŰRÉS Fogyasztható menük listája Boltban kapható fogyasztható élelmiszerek listája Fogyasztható ételek listája Fogyasztható terméket áruló boltok listája KérdésEgészségügyi profilVálasz Megvásárolt élelmiszer fogyasztható-e? Vásárlásnál megerősítés, hogy az adott termék fogyasztható-e? ELLENŐRZÉS Igen / Nem + Megvásárolt élelmiszerről bő információ

Egészségügyi profil  Ételallergiák  Ételérzékenységek  Diéták  Egyéb étkezésnél figyelembe veendő betegségek, pl.: cukorbetegség

Megszorítások  eFilter szabályok típusai:  0 – Tiltás  1 – Nem javasolt  2 – Erősen javasolt  3 – Javasolt  Étel 100 grammjára vonatkozik.  Példa:  Tiltások: dió > 0g.  Nem javasolt:energiatartalom > 500 kcal, zsír > 20g.

Megszorítások  Ugyanarra az összetevőre vonatkozó megszorítások összevonhatóak.  Tiltások:  zsír > 30g, zsír > 20g  fehérje > 15g, fehérje > 80g  Tiltások összevonva:  zsír > 20g  fehérje > 15g

Többdimenziós megszorítás mátrix fehérje zsír só 0 g < fehérje tartalom <= 2 g 0 g < zsír tartalom <= 1.5 g 0 g < só tartalom <= 2.2 g CSÁSZÁRSZALONNA MÜZLI TÜKÖRTOJÁS GULYÁSLEVES

Megszorítás -> Bitmap Index  Megszorítás általános alakja:  N egység < összetevő tartalom <= M egység.  Ötlet: A megszorítás ellenőrzése gyorsítható, ha az összetevőre indexet helyezünk.  Mivel nagy adatmennyiség esetén sokkal gyorsabb a BITMAP index, ezért használjuk azt.  Erre akkor van lehetőség, ha az indexelt oszlop a lehetséges értékkészletéből csak néhány értéket használ.

Megszorítás -> Bitmap Index  Megszorítás általános alakja:  N egység < összetevő tartalom <= M egység.  Határértékek diszkrét értékké tétele:  f : R -> B, ahol |B| << |R|  Jelen előadásban az f függvény a kerekít( log2( x ) )  Tehát az indexelt értékek 2 hatványai.

Megszorítás -> Bitmap Index  0. index: Az élelmiszer indexelt, ha az összetevő tartalma nagyobb, mint 0 egység.  1. index: Az élelmiszer indexelt, ha az összetevő tartalma nagyobb, mint 1 egység.  2. index: Az élelmiszer indexelt, ha az összetevő tartalma nagyobb, mint 2 egység.  …  n. index: Az élelmiszer indexelt, ha az összetevő tartalma nagyobb, mint 2^(n-1) egység.

Megszorítás -> Bitmap Index  0. index: Az élelmiszer indexelt, ha az összetevő tartalma nagyobb, mint 0 egység.  n. index: Az élelmiszer indexelt, ha az összetevő tartalma nagyobb, mint 2^(n-1) egység.  Nézzük néhány szám bitmap indexét:  0 bitmap indexe: (>,0,0,0,0);  1 bitmap indexe: (>,1,0,0,0);  2 bitmap indexe: (>,1,1,0,0);  3 bitmap indexe: (>,1,1,1,0);  4 bitmap indexe: (>,1,1,1,0);  5 bitmap indexe: (>,1,1,1,1);  6 bitmap indexe: (>,1,1,1,1);

Megszorítás -> Bitmap Index  Hogyan tudjuk kifejezni a bitmap index segítségével a tiltást, hogy nem szabad diót ennem?  Tiltás: dió > 0g.  Emlékezzünk vissza az előző diára:  0. index: Az élelmiszer indexelt, ha az összetevő tartalma nagyobb, mint 0 egység.  0 bitmap indexe: (>,0,0,0,0);  1 bitmap indexe: (>,1,0,0,0);  2 bitmap indexe: (>,1,1,0,0);  …  Azok a ételek nem ehetők, ahol a 0. index 1-es.  Azaz dió > 0g == (>,1,x,x,x).

Bitmap Index Maszkok  (>,0,x,x,x) – összetevő tartalom = 0 egység.  (>,x,0,x,x) – összetevő tartalom <= 1 egység.  (>,x,x,0,x) – összetevő tartalom <= 2 egység.  (>,x,x,x,0) – összetevő tartalom <= 4 egység.  (>,1,x,x,x) – összetevő tartalom > 0 egység.  (>,x,1,x,x) – összetevő tartalom > 1 egység.  (>,x,x,1,x) – összetevő tartalom > 2 egység.  (>,x,x,x,1) – összetevő tartalom > 4 egység.  (>,1,0,x,x) – 0 egység < összetevő tartalom <= 1 egység.  (>,1,x,0,x) – 0 egység < összetevő tartalom <= 2 egység.  (>,1,x,x,0) – 0 egység < összetevő tartalom <= 4 egység.  (>,x,1,0,x) – 1 egység < összetevő tartalom <= 2 egység.  (>,x,1,x,0) – 1 egység < összetevő tartalom <= 4 egység.  (>,x,x,1,0) – 2 egység < összetevő tartalom <= 4 egység.  0 bitmap indexe: (>,0,0,0,0);  1 bitmap indexe: (>,1,0,0,0);  2 bitmap indexe: (>,1,1,0,0);  3 bitmap indexe: (>,1,1,1,0);  4 bitmap indexe: (>,1,1,1,0);  5 bitmap indexe: (>,1,1,1,1);  6 bitmap indexe: (>,1,1,1,1);

Kérdés!  Mi a fehérje bitmap indexe annak a az élelmiszernek, ami 2g fehérjét tartalmaz?  Tehát mi a 2-nek a bitmap indexe?  Mit kódol a (>,1,x,x,x) bitmap index maszk?

LNTM és LKTM  LNTM: LegNagyobb Tartalmazott Maszk.  LKTM: LegKisebb Tartalmazó Maszk. MegszorításLNTMLKTM 0,5 g < fehérje <= 3,5 g1 g,x,1,0,x) 0 g,1,x,x,0) 1,5 g < fehérje <= 3,5 g2 g < fehérje <= 2 g Nem létezik LNTM 1 g,x,1,x,0) N g < fehérje <= M gN-nél nagyobb következő indexelt érték < fehérje <= M-nél kisebb indexelt érték N g < fehérje <= M g2^padlás(log 2 (N)) < fehérje <= 2^padló(log 2 (M)) 2^padló(log 2 (N)) < fehérje <= 2^padlás(log 2 (M)).

Az IMEE algoritmus  Vonjuk össze az egy összetevőre vonatkozó megszorításokat egy következő alakúra:  N egység < összetevő tartalom <= M egység  Minden összevont megszorításhoz határozzuk meg a LNTM.  Ezen maszkok alapján szűkítsük az adatbázist.

Az IMEE algoritmus  Input: Egészségügyi profil, Élelmiszerek adatbázisa minden összetevő kettő hatványára indexelve.  Output: Tiltott élelmiszerek listája.  1. lépés: Az egészségügyi profil tiltó megszorításait összetevőnként összevonom egy „N egység < összetevő tartalom <= M egység” alakú megszorítássá.  2. lépés: Minden összetevőre kiszámolom L és H értéket az összevont feltétel alapján:  Ha N = 0, akkor L = 0, egyébként L = padlás(log 2 (N))+1. Ha N nem létezik, akkor L sem létezik.  Ha M = 0, akkor H = 0, egyébként H = padló(log 2 (M))+1. Ha M nem létezik, akkor H sem létezik.  3. lépés: Szűkítem az adatbázist a (>,x,…,x,1,x,…x,0,x,…,x) a bitmap index maszkkal, ahol  a 1 az L-dik indexen áll, illetve nincs 1 a maszkban, ha L nem létezik.  az 0 a H-dik indexen áll, illetve nincs 0 a maszkban, ha H nem létezik.  4. lépés: Ha L = H, akkor visszaadjuk az üres élelmiszer listát.  5. lépés: A szűkítések után megmaradt élelmiszereket visszaadom.

Adatforrás, 7637 rekord  United States Department Of Agriculture: NDB_NOSHRT_DESCWATERENERG_KCALPROTEINLIPID_TOTASHCARBOHYDRTFIBER_TDSUGAR_TOT 1004CHEESE,BLUE42, ,428,745,112,3400,5 1009CHEESE,CHEDDAR36, ,933,143,931,2800, CHEESE,COTTAGE,LOWFAT,2 % MILKFAT80,698611,832,451,363,6603, CHEESE,FONTINA37, ,631,143,791, CHEESE,MONTEREY41, ,4830,283,550,6800,5 1030CHEESE,MUENSTER41, ,4130,043,661, CHEESE,RICOTTA,PART SKIM MILK74, ,397,911,155,1400, CHEESE,PAST PROCESS,PIMENTO39, ,1331,25,841,730,10, CHEESE FD,PAST PROCESS,SWISS43, ,9224,145,774, BUTTER,WITH SALT15,877170,8581,112,110, BUTTER,WHIPPED,WITH SALT15,877170,8581,112,110,060

Adatforrás, 46 féle összetevő   WATER ENERG_KCAL PROTEIN LIPID_TOT ASH CARBOHYDRT FIBER_TD SUGAR_TOT CALCIUM IRON MAGNESIUM PHOSPHOROUS POTASSIUM SODIUM ZINC COPPER MANGANESE SELENIUM VIT_C THIAMIN RIBOFLAVIN NIACIN PANTO_ACID VIT_B6 FOLATE_TOT FOLIC_ACID FOOD_FOLATE FOLATE_DFE CHOLINE_TOT VIT_B12 VIT_A_IU VIT_A_RAE RETINOL ALPHA_CAROT BETA_CAROT BETA_CRYPT LYCOPENE LUT_ZEA VIT_E VIT_D_MCG VIVIT_D_IU VIT_K FA_SAT FA_MONO FA_POLY CHOLESTRL

IMEE további alkalmazása LegKisebb Tartalmazó Maszk (LKTM) Feltételnek megfelelő élelmiszerek LegNagyobb Tartalmazott Maszk (LNTM)

IMEE további alkalmazása  Egy szűk halmazt gyorsan lekérdezni (LNTM).  Ezt a szűk halmazt gyorsan eljuttatni a felhasználóhoz.  Ha a felhasználó elidőzik a listán, akkor a lista finomítása:  LKTM – LNTM halmaz meghatározása.  Ezen halmazból leválogatni az eredeti feltételeknek megfelelő elemeket.  Leválogatás közben az új elemek folyamatos eljuttatása a felhasználóhoz.

KÖSZÖNÖM A FIGYELMET!