1.  Szerzői:  Panagiotis Bouros (University of Hong Kong),  Shen Ge (University of Hong Kong),  Nikos Mamoulis (University of Hong Kong)  Esemény:

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Növekedés-támogatás M27 ABSOLVO. 2 Mi kell a növekedéshez?
Advertisements

Tömörítés.
Tamás Kincső, OSZK, Analitikus Feldolgozó Osztály, osztályvezető A részdokumentumok szolgáltatása az ELDORADO-ban ELDORADO konferencia a partnerkönyvtárakkal.
„Esélyteremtés és értékalakulás” Konferencia Megyeháza Kaposvár, 2009
Hotel Eger Park Konferenciaközpont október
Mit olvas az utca embere – Mit olvasunk mi?. Bevezetés  Az én személyes kíváncsiságom  Szövegértési kompetencia fejlesztése az 5-8. évfolyamokon (TÁMOP.
SZENT ISTVÁN EGYETEM GAZDASÁG- ÉS TÁRSADALOMTUDOMÁNYI KAR KUTATÓK ÉJSZAKÁJA SZEPTEMBER 24. AUTO-SZŰRŐ FEJLESZTÉSE OLAP JELENTÉSEK UTÓLAGOS, OFFLINE.
Több szerződés, lojális ügyfél Erdős Mihály elnök-vezérigazgató.
Erőállóképesség mérése Találjanak teszteket az irodalomban
Hotel Eger Park Konferenciaközpont október
1 AIBO Robotfoci Bodor László IAR Bevezetés AIBO RoboCup AIBO RoboCup Célok Célok Rendszer elemei Rendszer elemei Megvalósítás terve Megvalósítás.
Többfelhasználós és internetes térkép kezelés, megjelenítés.
Fotók egy mexikói narkóvezér házából, miután letartóztatták.
Online Katalógus aleph.nyf.hu.
Vezetékjogi nyilvántartás
1Objektumorientált elemzés és tervezés – Dinamikus modellezés Gyurkó György Objektumorientált elemzés és tervezés Dinamikus modellezés.
Táblázat kezelő programok
Az Univerzum térképe - ELTE 2001
Gubicza József (GUJQAAI.ELTE)
Abonyi-Tóth Andor, ELTE Informatikai Kar 1.  A feladatok megoldása során mindig a szemantikailag megfelelő tagek és paraméterek használatára törekedj!
Bioinformatika Szekvenciák és biológiai funkciók ill. genotipusok és fenotipusok egymáshoz rendelése Kós Péter 2009.XI.
MI 2003/ Alakfelismerés - még egy megközelítés: még kevesebbet tudunk. Csak a mintánk adott, de címkék nélkül. Csoportosítás (klaszterezés, clustering).
Térelemek Kőszegi Irén KÁROLYI MIHÁLY FŐVÁROSI GYAKORLÓ KÉTTANNYELVŰ KÖZGAZDASÁGISZAKKÖZÉPISKOLA
RFID labor az Intézetünkben
SZÁMÍTÓGÉP ARCHITEKTÚRÁK
Miskolci Egyetem Informatikai Intézet Általános Informatikai Tanszé k Pance Miklós Adatstruktúrák, algoritmusok előadásvázlat Miskolc, 2004 Technikai közreműködő:
Pázmány - híres perek Pázmány híres perek.
Mindennap egy ablakot kinyitni és a kellemes meglepetést élvezni.
A RUHÁZAT KÖVETELMÉNYEI
6. Előadás Merevítő rendszerek típusok, szerepük a tervezésben
Darupályák tervezésének alapjai
Piac és Profit Pénzünknél maradva! Követeléskezelés eredményesen! Megbízható partnerállomány és követeléskezelés az Opten segítségével!
Piac és Profit Csökkentse a nemfizetés kockázatát az Opten segítségével!
1 Szoftverfejlesztési folyamat a gyakorlatban Tamás Árpád – QualSoft Kft
MINŐSÍTŐ VIZSGÁZTATÁS KATONAI VIZSGAKÖZPONT (ILIAS RENDSZER)
IgenNem Kattints egyenként sorban a számokra 1-től 24-ig.
Festményei 2 Michelangelo Buonarroti Zene: Gregorian Amazing Grace N.3
dr. Szalkai István Pannon Egyetem, Veszprém
Lineáris egyenletrendszerek (Az evolúciótól a megoldáshalmaz szerkezetéig) dr. Szalkai István Pannon Egyetem, Veszprém 2007.
A LabVIEW használata az oktatásban
szakmérnök hallgatók számára
1. 2 A jövő fiatal vállalkozója 2008 A Dreher Sörgyárak Zrt. pályázata a vállalkozó szellemű és kreatív diákok számára „Valósítsd meg álmaid vállalkozását!”
Budapest, november 8. 1 Szakadatbázisok és elektronikus források Orbán Éva igazgatóhelyettes Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Könyvtár,
Kirándulás, Apáthy-szikla – Árpád kilátó - Hüvösvölgy
1 A bannernek is van szeme. Erre ma már megvannak az eszközök! 6.
var q = ( from c in dc.Customers where c.City == "London" where c.City == "London" select c).Including( c => c.Orders ); select c).Including(
Készítette: Gocsál Ákos, Gocsál Klára, Fehér Péter 1 A program megvalósulását az Apertus Közalapítvány támogatta. Internet az oktatásban – taneszközök.

Kormány rendelet a NATURA 2000 területek kijelöléséről
Budapesti Műszaki Főiskola Neumann János Informatikai Kar Informatikai Automatizált Rendszerek Konzulens: Vámossy Zoltán Projekt tagok: Marton Attila Tandari.
Kézmozdulat felismerő rendszer
Határozatlan integrál
Rittling Tamás Mobiltelefonnal támogatott kézigyógyszertár 24/1.
A t e r m é s z d a l Csak az erős ember ismeri a szeretetet,
Statisztikai eszközök a multimédiás kurzuselemek hatékonyságának elemzésére T. Nagy Judit
Hányszor csodálkozunk azon, amikor halljuk, hogy mások már 100%-ot teljesítenek! Thema: 100%-os teljesítmény És hányszor halljuk, hogy több, mint 100%-ot.
Adamkó Attila UML2 Adamkó Attila
1 Gyorsul a gazdaság növekedése. 2 Nő a beruházás.
Uraim és hölgyeim, itt az új 2011-es Pirelli Naptár A naptár első része a nők naptára, míg a második rész a férfiaké.
Piac és Profit Csökkentse a nemfizetés kockázatát az OPTEN segítségével!
A BÁRÁNY ÉS HADSEREGE A SION HEGYÉN Jel 14:1-5 Előadó: Drs Gallusz László.
Káldos János: Javaslat a Digitális Régi Magyar Könyvtár létrehozására Örökségünk jövője - A 21. század kihívásai a muzeális állományok gondozásában, feldolgozásában.
Algoritmizálás, adatmodellezés
1Objektumorientált elemzés és tervezés – Dinamikus modellezés Gyurkó György Objektumorientált elemzés és tervezés Dinamikus modellezés.
Computing n-Gram Statistics in MapReduce Klaus Berberich, Srikanta Bedathur EDBT/ICDT 2013 Joint Conference.
Piac és Profit Csökkentse a nemfizetés kockázatát az OPTEN segítségével!
AZ EGYSÉGESÍTETT ANYAKÖNYVEZÉS KIALAKÍTÁSÁNAK ÚTJÁN 1. rész 1. dia.
 Adatbázis:  Valamilyen szempont szerint rendszerezett adathalmaz.  Adatbázis kezelés:  Adatok tárolása  Műveletek végzése az adatbázison; (Adatok.
Internet tudományos használata Skultéti Attila 2015.
Algoritmusok és Adatszerkezetek I.
Előadás másolata:

1

 Szerzői:  Panagiotis Bouros (University of Hong Kong),  Shen Ge (University of Hong Kong),  Nikos Mamoulis (University of Hong Kong)  Esemény:  VLDB  Feldolgozás:  Gergácz Dániel (prezentáció),  Nagy Tamás (program),  Tomcsik Bence (tanulmány) 2

 Adott objektumok egy gyűjteménye, amely tartalmaz térbeli és szöveges információkat  Feladat: Keressünk olyan objektumpárokat, amelyek térben közeliek és szövegesen hasonlóak. 3

 Személyes adatbázisok:  Közösségi ajánlások  Direkt marketing  Redundáns adatok:  Adattömörítés és tisztítás  FLICKR  POI adatbázisok:  Üzleti verseny felderítése  Turisztikai alkalmazások 4

5

6

 Nagy érdeklődés a helyadatok iránt  Tárolása MBR segítségével  Szöveges és térbeli adatok keresése egyszerre  alkalmazások: Google Maps, SPIRIT  megvalósítás: R-fa kiterjesztésével, invertált fájllal 7

8

9

10

11

 Invertált fájlok  Hasonlóság gyorsabb felderítésére  Probléma  A gyakori termeknek hosszú a postings listája  nagy számú lehetséges párok  Javítása  Szűrés alkalmazása  prefix szűrő 12

13

14

15

 PPJOIN algoritmus kiegészítése  térbeli távolság vizsgálata  hatékonyabb, mint a pozíció- és a suffix szűrés  Hátránya  Postings listában szereplő összes elemre elvégzi a térbeli összehasonlítást 16

17

18

19

20

21

 Valós adatok:  FLICK adatbázis  nagy szótár  POI-USCA és POI-AU  kis szótár  Mesterséges adatok:  Objektumok számának változtatása  Globális szótár változtatása  Térbeli helyzet alapján: egységes és klaszterizált 22

 FLICKR  A csoportok többségének csak egy eleme van 23

24

25

26