Budapest Neo4j meetup, 2018. február 13. @ Liferay Hungary

1. Időzített automatatanulás Cypherrel
Szárnyas Gábor, Farkas Rebeka, Elekes Márton, Gujgiczer Anna
Budapest Neo4j meetup 2018. február 13.

2. Sicco Verwer, Mathijs de Weerdt, Cees Witteveen:
An algorithm for learning real-time automata.
Benelearn 2007

3. AKADÁLYOK
 Cikk tartalma:
o Absztrakt leírások
o Formalizálás hiánya
Elakadtunk

4. AKADÁLYOK
 Cikk tartalma:
o Absztrakt leírások
o Formalizálás hiánya
Elakadtunk
 Megoldás:

5. SZERKEZET
 Rebus: Elméleti háttér
 Anna: Érdekes lekérdezések
 Marci: Neo4j munkafolyamat
 Gábor: Tapasztalatok, tanulságok

6. Automatatanulás

7. ÁLLAPOTGÉP
Off
Stop
Continue
Prepare
Go
switchPhase
switchPhase
switch
Phase
onOff
onOff
onOff onOff
onOff
switch
Phase
switch
Phase

8. ÁLLAPOTGÉP
Off
Stop
Continue
Prepare
Go
switchPhase
switchPhase
switch
Phase
onOff
onOff
onOff onOff
onOff
switch
Phase
switch
Phase

9. AUTOMATA
 Állapotok: elfogadó/nem elfogadó
 Lefutás: (véges) eseménysorozat
 Elfogadott lefutás:
elfogadó állapotban végződik
 Modellezett viselkedés:
elfogadott lefutásokOff
Stop
Continue
Prepare
Go
switchPhase
switchPhase
switch
Phase
onOff
onOff
onOff onOff
onOff
switch
Phase
switch
Phase

10. AUTOMATA
 Állapotok: elfogadó/nem elfogadó
 Lefutás: (véges) eseménysorozat
 Elfogadott lefutás:
elfogadó állapotban végződik
 Modellezett viselkedés:
elfogadott lefutásokOff
Stop
Continue
Prepare
Go
switchPhase
switchPhase
switch
Phase
onOff
onOff
onOff onOff
onOff
switch
Phase
+
- -
- -
switch
Phase

11. IDŐZÍTÉS
 Állapotban eltöltött idő
 Őrfeltétel - intervallum
Off
Stop
Continue
Prepare
Go
switchPhase
switchPhase
switch
Phase
onOff
onOff
onOff onOff
onOff
switch
Phase
+
- -
- -
switch
Phase

12. IDŐZÍTÉS
 Állapotban eltöltött idő
 Őrfeltétel - intervallum
Off
Stop
Continue
Prepare
Go
switchPhase
switchPhase
switch
Phase
onOff
onOff
onOff onOff
onOff
switch
Phase
+
- -
- -
[3,5]
[30,35]
[1,2]
switch
Phase
[30,35]
[0,∞]
[0,∞]
[0,∞]
[0,∞]
[0,∞]
[0,∞]

13. AUTOMATATANULÁS
 Rendszer - ismeretlen belső megvalósítás
 Cél: működés feltérképezése
 Eszköz: megfigyelés  lefutások  automata
 Alkalmazás: monitorszintézis, tesztelés

14. AUTOMATATANULÁS ALAPJAI
+
-
-
+
a,1
a,5
+
a,3
a,5 a,7
a,2
+ -
a,[1,2]
+
a,[1,5]
+
a,[3,5]
-
a,[1,5]
+ -
a, [1,2]
a,[1,2]
a, [3,5] a, [3,5]

15. AUTOMATATANULÁS ALGORITMUSA
 Három művelet ismétlése
o Split: Inkonzisztens állapotok szétválasztása
+ -
a,[1,2]
+
a,[1,5]
+
a,[3,5]
-
a,[1,5]
+ +/-
a,[1,5]
+/-
a,[1,5]
+
-
-
+
a,1
a,5
+
a,3
a,5 a,7
a,2

16. AUTOMATATANULÁS ALGORITMUSA
 Három művelet ismétlése
o Split: Inkonzisztens állapotok szétválasztása
o Merge: Hasonló állapotok összevonása
-
-
b
+
+
a
a
-b
+
+
a
a
-b +
a

17. AUTOMATATANULÁS ALGORITMUSA
 Három művelet ismétlése
o Split: Inkonzisztens állapotok szétválasztása
o Merge: Hasonló állapotok összevonása
o Color: Állapot véglegesítése

18. AUTOMATATANULÁS ALGORITMUSA
 Három művelet ismétlése
o Split: Inkonzisztens állapotok szétválasztása
o Merge: Hasonló állapotok összevonása
o Color: Állapot véglegesítése
 Művelet kiválasztása: metrika
o A művelet eredménye alapján
Művelet kiválasztása
Split
végrehajtása
Merge
végrehajtása
Color
végrehajtása

19. Megvalósítás

20. ÉRDEKES LEKÉRDEZÉSEK
 Sokszor használt WHERE NOT
 Merge
o Összevonandó állapotok tranzitív lezártja
 Split: kategóriasorolás/részfamásolás
o Merge miatt több origNext él is lehet
o Melyik alapján soroljunk kategóriába?

21. WHERE NOT «MINTA»
 Útvonal végének megtalálása
WHERE NOT (v)-[:NEXT]->()
:NEXT :NEXT
… …v :NEXT

22. WHERE NOT «MINTA»
 Útvonal végének megtalálása
WHERE NOT (v)-[:NEXT]->()
:NEXT :NEXT
… …v :NEXT

23. WHERE NOT «MINTA»
 Útvonal végének megtalálása
 Útvonal elejének megtalálása
WHERE NOT (v)-[:NEXT]->()
WHERE NOT ()-[:NEXT]->(root)
:NEXT :NEXT
… …:NEXT
root

24. WHERE NOT «MINTA»
 Útvonal végének megtalálása
 Útvonal elejének megtalálása
WHERE NOT (v)-[:NEXT]->()
WHERE NOT ()-[:NEXT]->(root)
:NEXT :NEXT
… …:NEXT
root

25. MERGE
:indexPair :indexPair
-
-:NEXT
:NEXT
+
+
:NEXT
:NEXT
…
…
:indexPair
-:NEXT
+:NEXT
…
 Összevonandó állapotok megjelölése
 Metrika számítása
 Inkonzisztencia kiszűrése
 Eredmény

26. MERGE +
-
:indexPair
:indexPair
 Probléma
o Nem érzékel inkonzisztenciát
 Megoldás
o Tranzitív lezárt
:indexPair
:indexPair
+
-:NEXT
:NEXT

27. MERGE +
-
:indexPair
:indexPair
 Probléma
o Nem érzékel inkonzisztenciát
 Megoldás
o Tranzitív lezárt
:indexPair
:indexPair
+
-:NEXT
:NEXT
while (driver.run(createIndexPairs, mergeMap))

28. MERGE +
-
:indexPair
:indexPair
 Probléma
o Nem érzékel inkonzisztenciát
 Megoldás
o Tranzitív lezárt
:indexPair
:indexPair
+
-:NEXT
:NEXT
MATCH (s1:IndexedMerge)-[:IndexPair*..]-(s2:IndexedMerge),
s1p = (s1)-[:NEXT*0..]->(s12:State), s2p = (s2)-[:NEXT*0..]->(s22:State)
WHERE id(s1) > id(s2) AND length(s1p) = length(s2p)
AND NOT (s12)-[:IndexPair*0..]-(s22)
WITH s12, s22, s1p, s2p,[s1r IN rels(s1p) | s1r.symbol] AS s1ss, [s2r IN rels(s2p) | s2r.symbol] AS s2ss,
[s1r IN rels(s1p) | s1r.Tmin] AS s1mins, [s2r IN rels(s2p) | s2r.Tmin ] AS s2mins,
[s1r IN rels(s1p) | s1r.Tmax] AS s1maxs, [s2r IN rels(s2p) | s2r.Tmax ] AS s2maxs
WHERE s1ss = s2ss AND s1mins = s2mins AND s1maxs = s2maxs
WITH collect([s12, s22]) as pairs
MATCH ()-[ip:IndexPair]->()
WITH max(ip.index) + 1 as nextIndex, pairs
UNWIND range(0, length(pairs)-1) as idx
WITH pairs[idx][0] as s12, pairs[idx][1] as s22, idx + nextIndex as edgeIndex
CREATE (s12)-[:IndexPair {index: edgeIndex}]->(s22)
SET s12:IndexedMerge, s22:IndexedMerge
while (driver.run(createIndexPairs, mergeMap))

29. MERGE +
-
:indexPair
:indexPair
:indexPair
:indexPair
+
-:NEXT
:NEXT
 Probléma
o Nem érzékel inkonzisztenciát
 Megoldás
o Tranzitív lezárt

30. MERGE
MATCH (s1:IndexedMerge)-[:IndexPair*]-(s2:IndexedMerge),
s1p = (s1)-[:NEXT*0..]->(s12:State),
s2p = (s2)-[:NEXT*0..]->(s22:State)
WHERE id(s1) > id(s2) AND length(s1p) = length(s2p)
AND NOT (s12)-[:IndexPair*0..]-(s22)
+
-
:indexPair
:indexPair
:indexPair
:indexPair
+
-:NEXT
:NEXT
 Probléma
o Nem érzékel inkonzisztenciát
 Megoldás
o Tranzitív lezárt

31. MERGE
MATCH (s1:IndexedMerge)-[:IndexPair*]-(s2:IndexedMerge),
s1p = (s1)-[:NEXT*0..]->(s12:State),
s2p = (s2)-[:NEXT*0..]->(s22:State)
WHERE id(s1) > id(s2) AND length(s1p) = length(s2p)
AND NOT (s12)-[:IndexPair*0..]-(s22)
+
-
:indexPair
:indexPair
:indexPair
:indexPair
+
-:NEXT
:NEXT
 Probléma
o Nem érzékel inkonzisztenciát
 Megoldás
o Tranzitív lezárt
Ellenőrzés szempontjából
kritikus állapotpárok

32. MERGE
MATCH (s1:IndexedMerge)-[:IndexPair*]-(s2:IndexedMerge),
s1p = (s1)-[:NEXT*0..]->(s12:State),
s2p = (s2)-[:NEXT*0..]->(s22:State)
WHERE id(s1) > id(s2) AND length(s1p) = length(s2p)
AND NOT (s12)-[:IndexPair*0..]-(s22)
+
-
:indexPair
:indexPair
:indexPair
:indexPair
+
-:NEXT
:NEXT
 Probléma
o Nem érzékel inkonzisztenciát
 Megoldás
o Tranzitív lezárt
s1 s1
s2 s2
Ellenőrzés szempontjából
kritikus állapotpárok

33. MERGE
MATCH (s1:IndexedMerge)-[:IndexPair*]-(s2:IndexedMerge),
s1p = (s1)-[:NEXT*0..]->(s12:State),
s2p = (s2)-[:NEXT*0..]->(s22:State)
WHERE id(s1) > id(s2) AND length(s1p) = length(s2p)
AND NOT (s12)-[:IndexPair*0..]-(s22)
+
-
:indexPair
:indexPair
:indexPair
:indexPair
+
-:NEXT
:NEXT
 Probléma
o Nem érzékel inkonzisztenciát
 Megoldás
o Tranzitív lezárt
s1 s1
s2 s2
WITH s12, s22, s1p, s2p,
[s1r IN rels(s1p) | s1r.symbol] AS s1ss, [s2r IN rels(s2p) | s2r.symbol] AS s2ss,
[s1r IN rels(s1p) | s1r.Tmin] AS s1mins, [s2r IN rels(s2p) | s2r.Tmin ] AS s2mins,
[s1r IN rels(s1p) | s1r.Tmax] AS s1maxs, [s2r IN rels(s2p) | s2r.Tmax ] AS s2maxs
WHERE s1ss = s2ss AND s1mins = s2mins AND s1maxs = s2maxs
...
Ellenőrzés szempontjából
kritikus állapotpárok

34. MERGE
MATCH (s1:IndexedMerge)-[:IndexPair*]-(s2:IndexedMerge),
s1p = (s1)-[:NEXT*0..]->(s12:State),
s2p = (s2)-[:NEXT*0..]->(s22:State)
WHERE id(s1) > id(s2) AND length(s1p) = length(s2p)
AND NOT (s12)-[:IndexPair*0..]-(s22)
+
-
:indexPair
:indexPair
:indexPair
:indexPair
+
-:NEXT
:NEXT
 Probléma
o Nem érzékel inkonzisztenciát
 Megoldás
o Tranzitív lezárt
s1 s1
s2 s2
WITH s12, s22, s1p, s2p,
[s1r IN rels(s1p) | s1r.symbol] AS s1ss, [s2r IN rels(s2p) | s2r.symbol] AS s2ss,
[s1r IN rels(s1p) | s1r.Tmin] AS s1mins, [s2r IN rels(s2p) | s2r.Tmin ] AS s2mins,
[s1r IN rels(s1p) | s1r.Tmax] AS s1maxs, [s2r IN rels(s2p) | s2r.Tmax ] AS s2maxs
WHERE s1ss = s2ss AND s1mins = s2mins AND s1maxs = s2maxs
...
• Ugyan olyan hosszú útvonal
• Ugyan olyan események
• Stb.
Ellenőrzés szempontjából
kritikus állapotpárok

35. MERGE
 Probléma
o Nem érzékel inkonzisztenciát
 Megoldás
o Tranzitív lezárt
+
-
:indexPair
:indexPair
:indexPair
:indexPair
+
-:NEXT
:NEXTs1 s1
s2 s2

36. MERGE
CREATE (s12)-[:IndexPair {index: edgeIndex}]->(s22)
SET s12:IndexedMerge, s22:IndexedMerge
 Probléma
o Nem érzékel inkonzisztenciát
 Megoldás
o Tranzitív lezárt
+
-
:indexPair
:indexPair
:indexPair
:indexPair
+
-:NEXT
:NEXTs1 s1
s2 s2

37. MERGE
CREATE (s12)-[:IndexPair {index: edgeIndex}]->(s22)
SET s12:IndexedMerge, s22:IndexedMerge
 Probléma
o Nem érzékel inkonzisztenciát
 Megoldás
o Tranzitív lezárt
+
-
:indexPair
:indexPair
:indexPair
:indexPair
+
-:NEXT
:NEXTs1 s1
s2 s2
Új megtalált indexpárok
megjelölése

38. MERGE
CREATE (s12)-[:IndexPair {index: edgeIndex}]->(s22)
SET s12:IndexedMerge, s22:IndexedMerge
 Probléma
o Nem érzékel inkonzisztenciát
 Megoldás
o Tranzitív lezárt
+
-
:indexPair
:indexPair
:indexPair
:indexPair
+
-:NEXT
:NEXTs1 s1
s2 s2
:indexPair :indexPair
Új megtalált indexpárok
megjelölése

39. MERGE
CREATE (s12)-[:IndexPair {index: edgeIndex}]->(s22)
SET s12:IndexedMerge, s22:IndexedMerge
 Probléma
o Nem érzékel inkonzisztenciát
 Megoldás
o Tranzitív lezárt
+
-
:indexPair
:indexPair
:indexPair
:indexPair
+
-:NEXT
:NEXTs1 s1
s2 s2
:indexPair :indexPair
Új megtalált indexpárok
megjelölése
while (driver.run(createIndexPairs, mergeMap))

40. MERGE
CREATE (s12)-[:IndexPair {index: edgeIndex}]->(s22)
SET s12:IndexedMerge, s22:IndexedMerge
 Probléma
o Nem érzékel inkonzisztenciát
 Megoldás
o Tranzitív lezárt
+
-
:indexPair
:indexPair
:indexPair
:indexPair
+
-:NEXT
:NEXTs1 s1
s2 s2
:indexPair :indexPair
Új megtalált indexpárok
megjelölése
while (driver.run(createIndexPairs, mergeMap))
Java kódból hívva
ciklikusan

41. MERGE
CREATE (s12)-[:IndexPair {index: edgeIndex}]->(s22)
SET s12:IndexedMerge, s22:IndexedMerge
 Probléma
o Nem érzékel inkonzisztenciát
 Megoldás
o Tranzitív lezárt
+
-
:indexPair
:indexPair
:indexPair
:indexPair
+
-:NEXT
:NEXTs1 s1
s2 s2
:indexPair :indexPair
Új megtalált indexpárok
megjelölése
while (driver.run(createIndexPairs, mergeMap))
Java kódból hívva
ciklikusan

42. SPLIT
:Origin
:Origin
:Origin
:Origin
[1,6]
1
6
 Szétválasztás
o Egy élet szétvág
o Időpont alapján: t
• Eredeti átmeneten
o Két végpont
• Kisebb: < t
• Nagyobb: ≥ t
2
:Origin :Origin
+/-
+
+
-

43. SPLIT
:Origin
:Origin
:Origin
:Origin
[1,6]
1
6
2
:Origin :Origin
 Szétválasztás
o Egy élet szétvág
o Időpont alapján: 5
• Eredeti átmeneten
o Két végpont
• Kisebb: < t
• Nagyobb: ≥ t
+/-
+
+
-

44. SPLIT
 Szétválasztás
o Egy élet szétvág
o Időpont alapján: 5
• Eredeti átmeneten
o Két végpont
• Kisebb: < t
• Nagyobb: ≥ t
o Eredmény
[1,4]
[5,6]
+
-

45. SPLIT
 Probléma
o a csúcs összevonás eredménye
o b csúcsból újragenerált részfa
• Nagyobb részfába 6 miatt
• Kisebb részfába 1 miatt
:Origin
:Origin :Origin
[1,6]
1
6
b
6
:Origin :Origin
…
a

46.  Megoldás
o „Legrövidebb” úton elérve a-t
o Utolsó szám alapján: 6
SPLIT
:Origin
:Origin :Origin
[1,6]
1
6
b
6
:Origin :Origin
…
MATCH (r:Red)-[n:NEXT]->(b:Blue)
WITH r, b, n.Tmax as Tmax, n.Tmin as
Tmin, n.symbol as symbol
UNWIND range(Tmin, Tmax-1) AS t
MATCH (b)-[:NEXT*0..]->(s1:State)-
[:Origin]->(so1:OrigState),
trace1=(so1)<-[OrigNext*0..]-
(redOrigNext:OrigState), (redOrigNext)<-
[no1:OrigNext]-(redOrig:OrigState)<-
[:Origin]-(r)
WHERE none(x IN nodes(trace1) WHERE
(x)<-[:Origin]-(r))
WITH r, b, t, Tmin, Tmax, symbol, s1,
no1, so1
a

47.  Megoldás
o „Legrövidebb” úton elérve a-t
o Utolsó szám alapján: 6
SPLIT
:Origin
:Origin :Origin
[1,6]
1
6
b
6
:Origin :Origin
…
MATCH (b)-[:NEXT*0..]->(s1:State)-
[:Origin]->(so1:OrigState),
trace1=(so1)<-[OrigNext*0..]-
(redOrigNext:OrigState), (redOrigNext)<-
[no1:OrigNext]-(redOrig:OrigState)<-
[:Origin]-(r)
WHERE none(x IN nodes(trace1) WHERE
(x)<-[:Origin]-(r)) AND
toInteger(no1.time)>t
WITH r, b, t, metric, Tmin, Tmax,
symbol, collect(so1) as so1s
MATCH (b)-[:NEXT*0..]->(s2:State)-
[:Origin]->(so2:OrigState),
trace2=(so2)<-[OrigNext*0..]-
(redOrigNext:OrigState), (redOrigNext)<-
[no2:OrigNext]-(redOrig:OrigState)<-
[:Origin]-(r)
WHERE none(x IN nodes(trace2) WHERE
(x)<-[:Origin]-(r)) AND
toInteger(no2.time)<=t
RETURN r, b, t, metric, Tmin, Tmax,
symbol, so1s, collect(so2) as so2s
a

48. SPLIT
:Origin
:Origin :Origin
[1,6]
1
6
6
:Origin :Origin
…
a s2
ao
an
b
 Megoldás
o „Legrövidebb” úton elérve a-t
o Utolsó szám alapján: 6
MATCH
(a)-[:NEXT*0..]->(s2:State)-[:Origin]->(b:OrigState),
trace=(b)<-[OrigNext*0..]-(an:OrigState),
(an)<-[no:OrigNext]-(ao:OrigState)<-[:Origin]-(a)
Szétvágandó él az
eredeti lefutásokban

49. SPLIT
Szétvágandó él az
eredeti lefutásokban
:Origin
:Origin :Origin
[1,6]
1
6
6
:Origin :Origin
…ao
a
an
s2
b
MATCH
(a)-[:NEXT*0..]->(s2:State)-[:Origin]->(b:OrigState),
trace=(b)<-[OrigNext*0..]-(an:OrigState),
(an)<-[no:OrigNext]-(ao:OrigState)<-[:Origin]-(a)
 Megoldás
o „Legrövidebb” úton elérve a-t
o Utolsó szám alapján: 6

50. SPLIT
WHERE none(x IN nodes(trace) WHERE (x)<-[:Origin]-(a))
Legrövidebb lehetséges út
keresése, olyan node, amiből
csak közvetlenül lehet elérni
az „a” csúcsot.
 Megoldás
o „Legrövidebb” úton elérve a-t
o Utolsó szám alapján: 6
:Origin
:Origin :Origin
[1,6]
1
6
6
:Origin :Origin
…
a s2
ao
b
an
MATCH
(a)-[:NEXT*0..]->(s2:State)-[:Origin]->(b:OrigState),
trace=(b)<-[OrigNext*0..]-(an:OrigState),
(an)<-[no:OrigNext]-(ao:OrigState)<-[:Origin]-(a)

51. Technikai részletek

52.  Vizualizáció
NEO4J ELŐNYEI

53.  Vizualizáció
 Adatmodell könnyen fejleszthető
o Új címkék, tulajdonságok, csúcsok
o Nem kell sémát definiálni előre
NEO4J ELŐNYEI

54.  Vizualizáció
 Adatmodell könnyen fejleszthető
o Új címkék, tulajdonságok, csúcsok
o Nem kell sémát definiálni előre
 Gráfműveletek magasszintű leírása Cypher nyelven
NEO4J ELŐNYEI

55. WORKFLOW
 Neo4j web browser UI

56. WORKFLOW
MATCH (n)
RETURN n
 Neo4j web browser UI

57. WORKFLOW
MATCH (n)
RETURN n
 Neo4j web browser UI

58. WORKFLOW
 Neo4j web browser UI

59. WORKFLOW
 Neo4j web browser UI

60. WORKFLOW
 Neo4j web browser UI

61. WORKFLOW
 Neo4j web browser UI

62. WORKFLOW
 Neo4j web browser UI

63. WORKFLOW
 Neo4j web browser UI

64. WORKFLOW
 Neo4j web browser UI

65. WORKFLOW
 Neo4j web browser UI

66. TÖBB LEKÉRDEZÉS ÖSSZEFŰZÉSE
MATCH (node:Blue)
REMOVE node:Blue
SET node:Red
RETURN *
node
:Red {prop1: "val1"}
:Red {prop1: "val2"}

67. TÖBB LEKÉRDEZÉS ÖSSZEFŰZÉSE
MATCH (node:Blue)
REMOVE node:Blue
SET node:Red
RETURN *
node
:Red {prop1: "val1"}
:Red {prop1: "val2"}
MATCH (node:Blue)
REMOVE node:Blue
SET node:Red
WITH 1 AS dummy
RETURN *
dummy
1
1

68. TÖBB LEKÉRDEZÉS ÖSSZEFŰZÉSE
MATCH (node:Blue)
REMOVE node:Blue
SET node:Red
RETURN *
node
:Red {prop1: "val1"}
:Red {prop1: "val2"}
MATCH (node:Blue)
REMOVE node:Blue
SET node:Red
WITH 1 AS dummy
RETURN *
dummy
1
1
MATCH (node:Blue)
REMOVE node:Blue
SET node:Red
WITH 1 AS dummy
MATCH (n)
RETURN *
node dummy
:Red {prop1: "val1"} 1
:Red {prop1: "val2"} 1
:Green {value: 13} 1
:Red {prop1: "val1"} 1
:Red {prop1: "val2"} 1
:Green {value: 13} 1

69. TÖBB LEKÉRDEZÉS ÖSSZEFŰZÉSE
MATCH (node:Blue)
REMOVE node:Blue
SET node:Red
RETURN *
node
:Red {prop1: "val1"}
:Red {prop1: "val2"}
MATCH (node:Blue)
REMOVE node:Blue
SET node:Red
WITH 1 AS dummy
RETURN *
dummy
1
1
MATCH (node:Blue)
REMOVE node:Blue
SET node:Red
WITH 1 AS dummy
MATCH (n)
RETURN *
node dummy
:Red {prop1: "val1"} 1
:Red {prop1: "val2"} 1
:Green {value: 13} 1
:Red {prop1: "val1"} 1
:Red {prop1: "val2"} 1
:Green {value: 13} 1
Descartes-szorzat
 minden sor
kétszer jelenik meg

70. TÖBB LEKÉRDEZÉS ÖSSZEFŰZÉSE
MATCH (node:Blue)
REMOVE node:Blue
SET node:Red
RETURN *
node
:Red {prop1: "val1"}
:Red {prop1: "val2"}
MATCH (node:Blue)
REMOVE node:Blue
SET node:Red
WITH count(*) as dummy
RETURN *
dummy
2

71. TÖBB LEKÉRDEZÉS ÖSSZEFŰZÉSE
MATCH (node:Blue)
REMOVE node:Blue
SET node:Red
RETURN *
node
:Red {prop1: "val1"}
:Red {prop1: "val2"}
MATCH (node:Blue)
REMOVE node:Blue
SET node:Red
WITH count(*) as dummy
RETURN *
dummy
2
MATCH (node:Blue)
REMOVE node:Blue
SET node:Red
WITH count(*) as dummy
MATCH (n)
RETURN *
node dummy
:Red {prop1: "val1"} 2
:Red {prop1: "val2"} 2
:Green {value: 13} 2

72. TÖBB LEKÉRDEZÉS ÖSSZEFŰZÉSE
MATCH (node:Blue)
REMOVE node:Blue
SET node:Red
RETURN *
node
:Red {prop1: "val1"}
:Red {prop1: "val2"}
MATCH (node:Blue)
REMOVE node:Blue
SET node:Red
WITH count(*) as dummy
RETURN *
dummy
2
MATCH (node:Blue)
REMOVE node:Blue
SET node:Red
WITH count(*) as dummy
MATCH (n)
RETURN *
node dummy
:Red {prop1: "val1"} 2
:Red {prop1: "val2"} 2
:Green {value: 13} 2
Pontosan 1 sor
eredmény
 második lekérdezésben
nem lesz ismétlődés

73. ALGORITMUS FUTTATÁSA ÉS VIZUALIZÁLÁS

74. ALGORITMUS FUTTATÁSA ÉS VIZUALIZÁLÁS
...
WITH count(*) as dummy
MATCH (n)
RETURN n

75. ALGORITMUS FUTTATÁSA ÉS VIZUALIZÁLÁS
...
WITH count(*) as dummy
MATCH (n)
RETURN n

76. ALGORITMUS FUTTATÁSA ÉS VIZUALIZÁLÁS
...
WITH count(*) as dummy
MATCH (n)
RETURN n

77. ALGORITMUS FUTTATÁSA ÉS VIZUALIZÁLÁS
...
WITH count(*) as dummy
MATCH (n)
RETURN n

78. ALGORITMUS FUTTATÁSA ÉS VIZUALIZÁLÁS
...
WITH count(*) as dummy
MATCH (n)
RETURN n

79. ALGORITMUS FUTTATÁSA ÉS VIZUALIZÁLÁS
...
WITH count(*) as dummy
MATCH (n)
RETURN n

80. ALGORITMUS FUTTATÁSA ÉS VIZUALIZÁLÁS
...
WITH count(*) as dummy
MATCH (n)
RETURN n

81. ALGORITMUS FUTTATÁSA ÉS VIZUALIZÁLÁS
...
WITH count(*) as dummy
MATCH (n)
RETURN n

82. ALGORITMUS FUTTATÁSA ÉS VIZUALIZÁLÁS
...
WITH count(*) as dummy
MATCH (n)
RETURN n

83. ALGORITMUS FUTTATÁSA ÉS VIZUALIZÁLÁS
...
WITH count(*) as dummy
MATCH (n)
RETURN n

84. ALGORITMUS FUTTATÁSA ÉS VIZUALIZÁLÁS
...
WITH count(*) as dummy
MATCH (n)
RETURN n

85. ALGORITMUS FUTTATÁSA ÉS VIZUALIZÁLÁS
...
WITH count(*) as dummy
MATCH (n)
RETURN n

86. ALGORITMUS FUTTATÁSA ÉS VIZUALIZÁLÁS
...
WITH count(*) as dummy
MATCH (n)
RETURN n

87. LEKÉRDEZÉSEK FUTTATÁSA
 Információ átadása lekérdezések között?

88. LEKÉRDEZÉSEK FUTTATÁSA
 Információ átadása lekérdezések között?
 Csúcs címkézése

89. LEKÉRDEZÉSEK FUTTATÁSA
 Információ átadása lekérdezések között?
 Csúcs címkézése
 Új csúcs ideiglenes információval

90. LEKÉRDEZÉSEK FUTTATÁSA
 Információ átadása lekérdezések között?
 Csúcs címkézése
 Új csúcs ideiglenes információval
 Embedded használat esetén
eredmény továbbadása paraméterként

91. LEKÉRDEZÉSEK FUTTATÁSA
 Információ átadása lekérdezések között?
 Csúcs címkézése
 Új csúcs ideiglenes információval
 Embedded használat esetén
eredmény továbbadása paraméterként
redNode num
:Red {prop1: "val1"} 1

92. LEKÉRDEZÉSEK FUTTATÁSA
 Információ átadása lekérdezések között?
 Csúcs címkézése
 Új csúcs ideiglenes információval
 Embedded használat esetén
eredmény továbbadása paraméterként
redNode num
:Red {prop1: "val1"} 1
Pontosan 1 sor
eredmény

93. LEKÉRDEZÉSEK FUTTATÁSA
 Információ átadása lekérdezések között?
 Csúcs címkézése
 Új csúcs ideiglenes információval
 Embedded használat esetén
eredmény továbbadása paraméterként
redNode num
:Red {prop1: "val1"} 1
WITH $redNode AS redNode
MATCH (g:Green {num: $num})
CREATE (redNode)-[:Edge]->(g)
Pontosan 1 sor
eredmény

94. CIKLUS
 Sok „ciklus jellegű” probléma megoldható listákkal:
o List comprehension [x IN xs WHERE condition | f(x)]
o Reduce: reduce(acc = "", x IN list | acc + x.prop)

95. CIKLUS
 Sok „ciklus jellegű” probléma megoldható listákkal:
o List comprehension [x IN xs WHERE condition | f(x)]
o Reduce: reduce(acc = "", x IN list | acc + x.prop)
 De ciklusra szükség lehet
o Java kódból lekérdezések futtatása
while (gds.execute(conditionQuery).hasNext()) {
gds.execute(step1Query);
gds.execute(step2Query);
}

96. CIKLUS
 Sok „ciklus jellegű” probléma megoldható listákkal:
o List comprehension [x IN xs WHERE condition | f(x)]
o Reduce: reduce(acc = "", x IN list | acc + x.prop)
 De ciklusra szükség lehet
o Java kódból lekérdezések futtatása
o Ciklusfeltétel az eredmény sorainak száma alapján
while (gds.execute(conditionQuery).hasNext()) {
gds.execute(step1Query);
gds.execute(step2Query);
}

97. IMPORT-EXPORT
 Algoritmus állapotának elmentése

98. IMPORT-EXPORT
 Algoritmus állapotának elmentése
 APOC* GraphML import-export
*Awesome Procedures on Cypher

99. IMPORT-EXPORT
 Algoritmus állapotának elmentése
 APOC* GraphML import-export
*Awesome Procedures on Cypher
// save
CALL apoc.export.graphml.all('my.graphml',
{storeNodeIds:true, readLabels:true, useTypes:true})

100. IMPORT-EXPORT
 Algoritmus állapotának elmentése
 APOC* GraphML import-export
*Awesome Procedures on Cypher
// save
CALL apoc.export.graphml.all('my.graphml',
{storeNodeIds:true, readLabels:true, useTypes:true})
// load
MATCH (n) // delete all
DETACH DELETE n
WITH count(*) AS dummy //-----------------
CALL apoc.import.graphml('my.graphml',
{storeNodeIds:true, readLabels:true, useTypes:true})
YIELD nodes, relationships
WITH count(*) AS dummy //-----------------
MATCH (n) RETURN n // show all

101. VISSZALÉPÉSES KERESÉS (BACKTRACKING)
 Ha vissza kell tudni állni egy korábbi állapotra
és onnan folytatni
?

102. VISSZALÉPÉSES KERESÉS (BACKTRACKING)
 Ha vissza kell tudni állni egy korábbi állapotra
és onnan folytatni
?
Metrika:

103. VISSZALÉPÉSES KERESÉS (BACKTRACKING)
 Ha vissza kell tudni állni egy korábbi állapotra
és onnan folytatni
?
Metrika: 5

104. VISSZALÉPÉSES KERESÉS (BACKTRACKING)
 Ha vissza kell tudni állni egy korábbi állapotra
és onnan folytatni
?
Metrika: 5 12

105. VISSZALÉPÉSES KERESÉS (BACKTRACKING)
 Ha vissza kell tudni állni egy korábbi állapotra
és onnan folytatni
?
Metrika: 5 12 8

106. VISSZALÉPÉSES KERESÉS (BACKTRACKING)
 Ha vissza kell tudni állni egy korábbi állapotra
és onnan folytatni
?
Metrika: 5 12 8

107. VISSZALÉPÉSES KERESÉS (BACKTRACKING)
 Ha vissza kell tudni állni egy korábbi állapotra
és onnan folytatni
 Megoldások:
o Import-export
?
Metrika: 5 12 8

108. VISSZALÉPÉSES KERESÉS (BACKTRACKING)
 Ha vissza kell tudni állni egy korábbi állapotra
és onnan folytatni
 Megoldások:
o Import-export
o Tranzakció meghiúsulása
• Csak egy szintű visszalépésre
?
Metrika: 5 12 8

109. HIBAKERESÉS
 Futtatás során állapotok rögzítése és visszajátszása

110. HIBAKERESÉS
 Futtatás során állapotok rögzítése és visszajátszása
o Visszajátszásnál előző állapot külön csúcsban tárolva

111. HIBAKERESÉS
 Futtatás során állapotok rögzítése és visszajátszása
o Visszajátszásnál előző állapot külön csúcsban tárolva
o Mentett lekérdezés a léptetésre

112. HIBAKERESÉS
 Futtatás során állapotok rögzítése és visszajátszása
o Visszajátszásnál előző állapot külön csúcsban tárolva
o Mentett lekérdezés a léptetésre

113. HIBAKERESÉS
 Bonyolult hibáknál

114. HIBAKERESÉS
 Bonyolult hibáknál
o Hibamintát Cypherben felírni
MATCH (node:Faulty)
RETURN node

115. HIBAKERESÉS
 Bonyolult hibáknál
o Hibamintát Cypherben felírni
o Kódban breakpoint, ha megtalálta
MATCH (node:Faulty)
RETURN node
if (gds.execute(query).hasNext())
// breakpoint

116. HIBAKERESÉS
 Bonyolult hibáknál
o Hibamintát Cypherben felírni
o Kódban breakpoint, ha megtalálta
o Adott állapot betöltése
o Léptetés az állapotok között
MATCH (node:Faulty)
RETURN node
if (gds.execute(query).hasNext())
// breakpoint

117. Tanulságok

118. Sicco Verwer:
Efficient identification of timed automata.
PhD disszertáció
PSZEUDOKÓD

119. Sicco Verwer:
Efficient identification of timed automata.
PhD disszertáció
PSZEUDOKÓD

120. Sicco Verwer:
Efficient identification of timed automata.
PhD disszertáció
PSZEUDOKÓD

121. Sicco Verwer:
Efficient identification of timed automata.
PhD disszertáció
PSZEUDOKÓD

122. Sicco Verwer:
Efficient identification of timed automata.
PhD disszertáció
PSZEUDOKÓD

123. Sicco Verwer:
Efficient identification of timed automata.
PhD disszertáció
PSZEUDOKÓD

124. TDK ÉS SZAKDOLGOZATOK
Gujgiczer Anna:
Időzített rendszerek tanulás alapú analízise.
BSc szakdolgozat
Elekes Márton:
Modellvezérelt automatatanulás.
BSc szakdolgozat
Elekes Márton, Gujgiczer Anna:
Modellalapú automatatanulás formális modellek szintéziséhez.
TDK dolgozat

127. A CYPHER KIFEJEZŐEREJE
 A legtöbb lekérdezés P-beli
 Két diszjunkt útvonal létezésének ellenőrzése már NP-teljes
 A Cypher nyelv Turing-teljes
o Listanézetek, reduce
o A gráf szalagként használható
 Cypher 9 (aktuális verzió)
 Cypher 10 (multiple graph-ok támogatása)

128. ÖSSZEFOGLALÁS
 Neo4j prototípus
o Gyors fejlesztés
o Specifikus problémákra APOC eljárások
 Felmerülő problémák
o APOC bug
o Megjelenítőfelület hiányosságai
o Fixpont hiánya
 Javasolt felhasználás
o Prototipizálás
o Utána újraírni imperatív kóddal

129. CSAPAT
Segítettek még: Semeráth Oszkár, Tóth Tamás, Vörös András

130. KÖSZÖNETNYILVÁNÍTÁS
 Az Emberi Erőforrások Minisztériuma ÚNKP-17-1-I. kódszámú
Új Nemzeti Kiválóság Programjának támogatásával készült
 Az MTA-BME Lendület Kiberfizikai Rendszerek Kutatócsoport
szakmai támogatásával készült

131. Ω