가공식품의 성분 네트워크 만들기
가공식품은 착색료와 보존료 등의 다양한 원료를 포함하고 있습니다. Wolfram 언어는 수천 가지의 계산 가능한 식품 원료의 실체에 대한 자세한 목록을 가지고 있기 때문에 100,000가지 이상의 가공식품 및 그 원료의 분석을 간단히 해결할 수 있습니다.
예를 들어, 분말 레몬 등의 특정 성분을 포함한 식품을 쉽게 찾을 수 있습니다.
음식에 대한 제약 사항을 만족시키기 위해 어떠한 성분을 포함하지 않는 식품을 찾는 것도 간단합니다. 예를 들어, 채식주의자용으로 돼지기름을 포함하지 않는 삶은 콩 요리를 찾습니다.
식품의 실체 클래스에서 가장 일반적인 성분 쌍을 요구하는 실체 함수를 씁니다.
이 실체 함수를 사용하여 비교적 쌍으로 사용되는 성분으로 일부 식품 브랜드를 비교합니다.
물론 가공식품의 원료에 대해 더 큰 규모의 분석을 할 수도 있습니다. 우선, USDA Branded Food Products Database의 약 67,000가지 식품의 성분 목록을 찾습니다.
각각의 식품에 대한 원료의 모든 쌍 및 빈도를 구합니다.
가장 일반적인 5개의 성분 쌍을 구합니다.
가중치가 있는 성분의 쌍과 각각의 성분이 나타나는 빈도의 그래프를 작성합니다.
먼저, 개별 성분이 나타나는 빈도를 구합니다.
가중치가 있는 성분과 그 쌍의 무게로 그래프를 작성합니다. 결과 그래프는 5000 이상의 정점과 700,000 이상의 변을 가진 매우 큰 그래프가 됩니다.
이러한 크기와 관계없이 그래프는 연결되어 있습니다. 이는 이러한 식품의 성분 목록에서 임의의 2개의 성분 쌍의 경로가 존재 함을 보여줍니다.
성분 네트워크의 중심, 즉 대부분의 성분과 결합되는 재료를 구합니다.
가장 자주 쌍을 이루는 성분을 구하는 다른 방법으로 네트워크의 페이지 랭크 중심성을 계산하는 것이 있으며, 이를 통하여 소금, 물, 설탕이 가장 자주 쌍을 이루는 성분임을 알 수 있습니다.
전체 차트는 너무 커서 표시할 수 없기 때문에 특정 성분의 인접 그래프를 사용해야 합니다.
인접 그래프를 3D 그래프로 시각화합니다.
변과 정점의 가중치에 따라 그래프에 스타일을 붙입니다. 전체 네트워크에서 계산된 것처럼, 구조가 어떻게 연결되어 있는지, 가장 일반적인 성분이 그래프의 중심에 어떻게 나타나 있는지 주의합니다.
