CCL

Összesen 10 találat.
#/oldal:
Részletezés:
Rendezés:

1.

001-es BibID:BIBFORM083652
Első szerző:Aszalós László (matematikus)
Cím:Selecting representatives / László Aszalós, Dávid Nagy
Dátum:2019
Megjegyzések:We use representatives to reduce complexity in many areas of life. Clusters are often replaced with their centre, and then these representatives are used to classify new objects. If the objects are described as a vector of real numbers, then the centre can be easily calculated. However, this method is unusable if only a similarity relation is given instead of coordinates of the object or the distances between the objects. Google can filter and rank relevant pages for a particular question; and here we follow a similar approach. The difference is that we have an undirected graph while the PageRank algorithm uses a directed one. In this article we show what conditions we set for our own ranking system. Following the description of the details of this method we demonstrate that it satisfies our criteria and how it selects the (mathematically proven) most typical elements of each cluster. Finally, we apply this method on several partitions of the natural numbers and on non-transitive tolerance relations to present the representatives of the numbers.
ISBN:978-83-955416-3-6
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok előadáskivonat
könyvrészlet
Megjelenés:Communication Papers of the 2019 Federated Conference on Computer Science and Information Systems / eds. Maria Ganzha, Leszek Maciaszek, Marcin Paprzycki. - 20 (2019), p. 13-19. -
További szerzők:Nagy Dávid (1990-) (programtervező informatikus)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.1-16-2016-00022
EFOP
EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00002
EFOP
Internet cím:DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

2.

001-es BibID:BIBFORM083648
035-os BibID:(Scopus)85067785509
Első szerző:Aszalós László (matematikus)
Cím:Iterative Set Approximations Based on Tolerance Relation / László Aszalós, Dávid Nagy
Dátum:2019
Megjegyzések:We introduce two covering approximation spaces which utilise a ranking method to reduce the number of base sets used at approximation of a set. The ranking method aggregates all the information embedded in the tolerance relation and selects the most promising representatives. We present the method in the context of its process and describe some interesting features of our approximation pairs.
ISBN:978-3-030-22814-9
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok előadáskivonat
könyvrészlet
Megjelenés:Rough Sets : International Joint Conference, IJCRS 2019 / eds. Tamás Mihálydeák, Fan Min, Guoyin Wang, Mohua Banerjee, Ivo Düntsch, Zbigniew Suraj, Davide Ciucci. - p. 78-90. -
További szerzők:Nagy Dávid (1990-) (programtervező informatikus)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.1-16-2016-00022
EFOP
ÚNKP-18-3
Egyéb
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
DOI
Borító:

3.

001-es BibID:BIBFORM079629
Első szerző:Aszalós László (matematikus)
Cím:Visualization of tolerance relations / László Aszalós, Dávid Nagy
Dátum:2018
Megjegyzések:Previously we generated tolerance relations from the distance of objects. In this paper the situation is reversed: from any tolerance relation we generate a 2D representation in a such a way that the nodes of similar objects are close, while the nodes of different objects are far from each other. This placement is inspired by physics, and the location of the objects changes dynamically with the changes of the relation. As each undirected graph could be treated as a tolerance relation, results can be used widely.
ISBN:978-615-5621-72-7
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok előadáskivonat
Megjelenés:Proceedings of the 10th International Conference on Applied Informatics / ed. Terdik György, Kovácsnai Gergely, Tómács Tibor. - p. 15-22. -
További szerzők:Nagy Dávid (1990-) (programtervező informatikus)
Internet cím:Szerző által megadott URL
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
DOI
Borító:

4.

001-es BibID:BIBFORM054907
Első szerző:Aszalós László (matematikus)
Cím:Conjectures on phase transition at correlation clustering of random graphs / László Aszalós, János Kormos, Dávid Nagy
Dátum:2014
ISSN:0138-9491
Megjegyzések:The Correlation Clustering is a classical, NP hard optimizationproblem with many social, economic, physical, biological and computerscience applications. We had implemented several methods to ndnear optimal solutions for particular problems. Here we summarizethe results of our experiments on random graphs in particular withregard to phase transitions.
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Annales Universitatis Scientiarum Budapestinensis de Rolando Eötvös Nominatae. Sectio Computatorica. - 42 (2014), p. 37-54. -
További szerzők:Kormos János (1952-2015) (matematikus) Nagy Dávid (1990-) (programtervező informatikus)
Pályázati támogatás:TÁMOP-4.2.2.C-11/1/KONV-2012-0001
TÁMOP
Internet cím:Szerző által meadott URL
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

5.

001-es BibID:BIBFORM087469
035-os BibID:(Scopus)85092916509
Első szerző:Nagy Dávid (programtervező informatikus)
Cím:Graph approximation on similarity based rough sets / Dávid Nagy, Tamás Mihálydeák, László Aszalós
Dátum:2020
ISSN:1788-1994 1788-3911
Megjegyzések:Correlation clustering is a widely used technique in data mining. The clusters contain objects, which are typically similar to one another and different from objects from other groups. In the authors previous works the possible usage of correlation in rough set theory were investigated. In rough set theory, two objects are treated as indiscernible if all of their attribute values are the same. A base set contains those objects that are indiscernible from one another. The partition, gained from the correlation clustering, can be understood as the system of base sets, as the clusters contain the typically similar objects (not just to a distinguished member) and it considers the real similarity among the objects. In this work the extension of this study is presented, using the method to approximate graphs representing similarity relations.
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Pollack Periodica. - 15 : 2 (2020), p. 25-36. -
További szerzők:Mihálydeák Tamás Sándor (1955-) (filozófus, matematikus) Aszalós László (1969-) (matematikus)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00002
EFOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

6.

001-es BibID:BIBFORM083651
035-os BibID:(Scopus)85067182621
Első szerző:Nagy Dávid (programtervező informatikus)
Cím:Finding the representative in a cluster using correlation clustering / Dávid Nagy, Laszló Aszalós, Tamás Mihálydeák
Dátum:2019
ISSN:1788-1994 1788-3911
Megjegyzések:Correlation clustering is a widely used technique in data mining. The clusters contain objects, which are typically similar to each other and different from objects from other groups. It can be an interesting task to find the member, which is the most similar to the others for each group. These objects can be called representatives. In this paper, a possible way to find these representatives are shown and software to test the method is also provided.
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Pollack Periodica. - 14 : 1 (2019), p. 15-24. -
További szerzők:Aszalós László (1969-) (matematikus) Mihálydeák Tamás Sándor (1955-) (filozófus, matematikus)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00002
EFOP
TéT 16-1-2016-0193
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

7.

001-es BibID:BIBFORM083649
035-os BibID:(Scopus)85067796278
Első szerző:Nagy Dávid (programtervező informatikus)
Cím:Approximation Based on Representatives / Dávid Nagy, László Aszalós
Dátum:2019
Megjegyzések: In the authors' previous research, a possible usage of the correlation clustering in rough set theory was investigated. Correlation clustering relies on a tolerance relation. Its output is a partition. The system of base sets can be derived from the partition and a new approximation space appears. This space focuses on the similarity (the tolerance relation) itself and it is different from the covering type approximation space relying on a tolerance relation. In real-world applications, the number of objects is very high. So it can be effective only if a portion of the data points is used. In this paper, a possible method is provided to choose the necessary number of objects that represent the data set. These members are called representatives and it can be useful to use them in the approximation of an arbitrary set.
ISBN:978-3-030-22814-9
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok előadáskivonat
könyvrészlet
Megjelenés:Rough Sets : International Joint Conference, IJCRS 2019 / eds. Tamás Mihálydeák, Fan Min, Guoyin Wang, Mohua Banerjee, Ivo Düntsch, Zbigniew Suraj, Davide Ciucci. - p. 91-101. -
További szerzők:Aszalós László (1969-) (matematikus)
Pályázati támogatás:ÚNKP-18-3
Egyéb
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
DOI
Borító:

8.

001-es BibID:BIBFORM083605
035-os BibID:(WoS)000519708700008 (Scopus)85098594601
Első szerző:Nagy Dávid (programtervező informatikus)
Cím:Different Types of Search Algorithms for Rough Sets / Dávid Nagy, Tamás Mihálydeák, László Aszalos
Dátum:2019
ISSN:0324-721X
Megjegyzések:Based on the available information in many cases it can happen that two objects cannot be distinguished. If a set of data is given and in this set two objects have the same attribute values, then these two objects are called indiscernible. This indiscernibility has an effect on the membership relation, because in some cases it makes our judgment uncertain about a given object. The uncertainty appears because if something about an object is needed to be stated, then all the objects that are indiscernible from the given object must be taken into consideration. The indiscernibility relation is an equivalence relation which represents background knowledge embedded in an information system. In a Pawlakian system this relation is used in set approximation. Correlation clustering is a clustering technique which generates a partition. In the authors' previous research the possible usage of the correlation clustering in rough set theory was investigated. In this paper the authors show how different types of search algorithms affect the set approximation.
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok konferenciacikk
folyóiratcikk
Megjelenés:Acta Cybernetica. - 24 : 1 (2019), p. 105-120. -
További szerzők:Mihálydeák Tamás Sándor (1955-) (filozófus, matematikus) Aszalós László (1969-) (matematikus)
Pályázati támogatás:TéT 16-1-2016-0193
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

9.

001-es BibID:BIBFORM075596
035-os BibID:(Scopus)85052861134
Első szerző:Nagy Dávid (programtervező informatikus)
Cím:Similarity based rough sets with annotation / Dávid Nagy, Tamás Mihálydeák, László Aszalós
Dátum:2018
Megjegyzések:In the authors' previous research the possible usage of the correlation clustering in rough set theory was investigated. Correlation clustering relies on a tolerance relation. Its result is a partition. From the similarity point of view singleton clusters have no information. A system of base sets can be generated from the partition, and if the singleton clusters are left out, then it is a partial approximation space. This way the approximation space focuses on the similarity (the tolerance relation) itself and it is different from the covering type approximation space relying on the tolerance relation. In this paper the authors examine how the partiality can be decreased by inserting the members of some singletons into an arbitrary base set and how this annotation affects the approximations. The authors provide software that can execute this process and also helps to select the destination base set and it can also handle missing data with the help of the annotation.
ISBN:978-3-319-99367-6 978-3-319-99368-3
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok előadáskivonat
könyvrészlet
Rough set theory
Correlation clustering
Set approximation
Megjelenés:Rough Sets / ed. Hung Son Nguyen, Quang-Thuy Ha, Tianrui Li, Małgorzata Przybyła-Kasperek. - p. 88-100. -
További szerzők:Mihálydeák Tamás Sándor (1955-) (filozófus, matematikus) Aszalós László (1969-) (matematikus)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00002
EFOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

10.

001-es BibID:BIBFORM075594
035-os BibID:(Scopus)85022328778
Első szerző:Nagy Dávid (programtervező informatikus)
Cím:Similarity based rough sets / Dávid Nagy, Tamás Mihálydeák, László Aszalós
Dátum:2017
Megjegyzések:Pawlak's indiscernibility relation (which is an equivalence relation) represents a limit of our knowledge embedded in an information system. In many cases covering approximation spaces rely on tolerance relations instead of equivalence relations. In real practice (for example in data mining) tolerance relations may be generated from the properties of objects. A given tolerance relation represents similarity between objects, but the usage of similarity is very special: it emphasizes the similarity to a given object and not the similarity of objects 'in general'. The authors show that this usage has some problematic consequences. The main goal of the paper is to show that if one uses the method of correlation clustering then there is a way to construct a general (partial) approximation space with disjoint base sets relying on the similarity of objects generated by their properties. At the end a software describing a real life problem is presented.
ISBN:978-3-319-60839-6 978-3-319-60840-2
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok előadáskivonat
könyvrészlet
Rough set theory
correlation clustering
set approximation
Megjelenés:Rough Sets : proceedings, part II / eds. Lech Polkowski, Yiyu Yao, Piotr Artiemjew, Davide Ciucci, Dun Liu, Dominik Ślęzak, Beata Zielosko. - p. 94-107. -
További szerzők:Mihálydeák Tamás Sándor (1955-) (filozófus, matematikus) Aszalós László (1969-) (matematikus)
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Rekordok letöltése1