Tárgyfelelős: Katona Gyula

Időpont 2014/2015/2 félévben: Péntek 8:30-10:00
Hely: IB134

Fontos információk:
Az órát szeminárium jelleggel tervezem megtartani. Hetente általában csak egyszer találkoznánk, az időpontokat majd megbeszéljük. A jegy megszerzésére az egyik lehetőség egy 90 perces előadás megtartása valamilyen, a tárgyhoz kapcsolódó témában. Ezen kívül én is tartok előadást. Már lehet előre nézegetni az alább található témákat.



Választható témák:

• Előfeldolgozás, hasonlósági függvények (Bodon-Buza 3. fejezet, Data Mining: Concepts and Techniques 2. fejezet)
• Gyakori elemhalmazok (Bodon-Buza 5.1. fejezet, Data Mining: Concepts and Techniques 5. fejezet)
• Asszociációs szabályok (Bodon-Buza 5.2. fejezet, Data Mining: Concepts and Techniques 5. fejezet)
• Osztályozás és regresszió (Bodon-Buza 4.1-4. fejezet, Data Mining: Concepts and Techniques 6.7-11. fejezet)
• Döntési szabályok, fák, Bayesi hálózatok, SVM (Bodon-Buza 4.5-8. fejezet, Data Mining: Concepts and Techniques 6.1-6. fejezet)
• Klaszterezés (Bodon-Buza 6. fejezet, Mining of Massive Datasets 7. fejezet, Data Mining: Concepts and Techniques 7. fejezet)
• Idősorok elemzése, adatfolyamok (Bodon-Buza 7. fejezet, Data Mining: Concepts and Techniques 8. fejezet)
• Eredmények kiértékelése, mérése, kombinálása (Data Mining - Practical Machine Learing Tools and Techn. 5. fejezet, 7.5 fejezet)
• Multimédia és webes adatbányászat (Mining of Massive Datasets 5. fejezet, Data Mining: Concepts and Techniques 10. fejezet)
• Adatfolyamok aggregálása, összegzése (Mining of Massive Datasets 4. fejezet, Learning from data streams, 3,7. fejezet)
• Tartalom alapú ajánló rendszerek (Recommender Systems Handbook 3. fejezet)
  
• Szomszédság alapú ajánló rendszerek (Recommender Systems Handbook 4. fejezet)
• Együttműködő ajánló rendszerek (Recommender Systems Handbook 5. fejezet)
• Szociális hálók (Data Mining: Concepts and Techniques 9.2. fejezet, Explanatory social network analysis with Pajek)
• Dimenziócsökkentés (Mining of Massive Datasets 11. fejezet)
• Webes hirdetések (Mining of Massive Datasets 8. fejezet)
• Bármi más témába vágó kedvenc :)
  

2015. február 13.	Katona Gyula	megbeszélés
2015. február 20.	Katona Gyula	Közösségek keresése nagy gráfokban
2015. február 27.	Molnár András	Előfeldolgozás
2015. március 6.	Tatai Márton	Osztályozás és regresszió
2015. március 13.	Benke Tibor	Döntési szabályok, fák, Bayesi hálózatok, SVM
2015. március 20.	Kiss László	Multimédia és webes adatbányászat
2015. március 27.	Szűcs Péter	Tartalom alapú ajánló rendszerek
2015. április 3.	Barta Gergő	Idősorok elemzése, adatfolyamok
2015. április 10.	Nagy András	Együttműködő ajánló rendszerek
2015. április 17.	Szalai Péter	Szociális hálók
2015. április 24.	Makai József	Dimenziócsökkentés
2015. május 1.	Szünet
2015. május 8.	Szekeres Zoltán	Webes hirdetések
2015. május 15.	Pálovics Róbert	To be Announced :)

2014. február 10.	Katona Gyula	megbeszélés
2014. február 17.	Katona Gyula	Adatok és előfeldolgozás
2014. február 24.	Katona Gyula	Véletlen gráfok
2014. március 3.	Ilsinszki Balázs	Gyakori elemhalmazok és asszociációs szabályok
2014. március 10.	Koncz Levente	Adatfolyamok
2014. március 17.	Katona Gyula	Közösségek keresése nagy gráfokban
2014. március 24.	Fehér Judit	Klaszterezés
2014. március 31.	Bartók Ferenc	Idősorok
2014. április 7.	Mester Beáta	Multimédia és webes adatbányászat
2014. április 14.	Hadházi Dániel	Eredmények kiértékelése, mérése, kombinálása
2014. április 21.	Szünet
2014. április 22. kedd 14:15, IB134	Buza Krisztián	Adatbányászat biológiai alkalmazásokkal
2014. április 28.	Szabó Máté	Ajánlórendszerek 1.
2014. május 5.	Daróczy Bálint (SZTAKI)	Image and host classification via kernel methods
2014. május 12.	Vincz Dániel	Ajánlórendszerek 2.

2013. február 11. QBF10!!!	Buza Krisztián	Kedvcsináló az adatbányászathoz (utána rövid megbeszélés velem)
2013. február 15.	Csima Judit	Véletlen gráfok
2013. február 18.		nincs óra, helyette 9:30-kor szakirányos megbeszélés
2013. február 25.	Katona Gyula	Közösségek keresése nagy gráfokban
2013. március 4.	Frigó Erzsébet	Előfeldolgozás, hasonlósági függvények
2013. március 11.	Staszny Barnabás	Gyakori elemhalmazok
2013. március 18.	Csikota Balázs	Asszociációs szabályok
2013. március 25.	Kabódi László	Klaszterezés
2013. április 8.	Gábor Bernát	Együttműködő ajánló rendszerek
2013. április 15.	Varga Róbert	Idősorok elemzése
2013. április 22.	Györfi László	Idősorok predikciója
2013. április 29.	Galambos Ilona
2013. május 6.	Katona Gyula	Osztályozás
2013. május 13.	Tóth Ágnes	A Szemerédi lemma és alkalmazásai

2012. február 9.	Katona Gyula	megbeszélés
2012. február 16.	Katona Gyula	Közösségek keresése nagy gráfokban
2012. február 23.	Kulcsár Géza	Előfeldolgozás, hasonlósági függvények
2012. március 1.	Illyés Ágota	Osztályozás, döntési szabályok, fák, Bayesi hálózatok
2012. március 8.	Peregi Tamás	Gyakori elemhalmazok
2012. március 15.	szünet
2012. március 22.	Kovács Máté	Klaszterezés
2012. március 29.	Szebeni Szilveszter	Szociális hálók
2012. április 5.	Reinhardt Gábor	Asszociációs szabályok
2012. április 12.	Salánki Ágnes	Idősorok elemzése
2012. április 19.	Remeli Viktor	Adatfolyamok
2012. április 26.	Diószegi Tamás	Webes adatbányászat
2012. május 3.	Nagy Gergely	Statisztikai módszerek
2012. május 10.	Gubek Andrea	Ajánló rendszerek

Hasznos linkek és példák LaTeX Beamer prezentáció készítéséhez.
Akinek több segítségre van szüksége, azt egyszerűbb tőlem megkérdezni szóban.


Tex windowsra (Linuxon általában rajta van):
http://miktex.org/
TeX editor windowsra:
http://www.latexeditor.org/

A Beamer leírása:
http://latex-beamer.sourceforge.net/

Ábrák készítéséhez:
http://www.xfig.org/

Hasonló program Windowsra:
http://www.schmidt-web-berlin.de/winfig/

Példák:
latexpelda.tex
ctw09-kiskat.tex
ctw09-kiskat.pdf

---

2011. február 11.	Katona Gyula	megbeszélés
2011. február 18.	Csima Judit	Véletlen gráfok
2011. február 25.		Elmarad
2011. március 4.	Jámbor Attila	Előfeldolgozás, hasonlósági  függvények
2011. március 11.	Balambér Dávid	Gyakori elemhalmzok
2011. március 18.	Katus Kristóf	Eredmények kiértékelése
2011. március 25.	Persa Dávid	Szenzorhálózatok és adatfolyamok
2011. április 1. 8:15-10 óra!	Márta Zsolt	Idősorok
2011. április 8.	Zsolnai Károly	Klaszterezés
2011. április 15. 8:15-10 óra!	nem lesz	nem lesz
2011. április 15. 10:15-12 óra	Katona Gyula	Közösségek keresése nagy gráfokban
2011. április 22.	Keszler Anita	Gráf klaszterezés
2011. április 29. 8:15-10 óra!	Tóth Ági	A Szemerédi lemma és alkalmazásai
2011. május 6.	Pintér Márta	Osztályozók
2011. május 13. 10:15-14:00	Nyitrai József Fűkő Ildikó	Ajánló rendszerek I. Ajánló rendszerek II.

2010. február 10.	Katona Gyula	megbeszélés
2010. február 17. 14:30!	Csima Judit	Véletlen gráfok
2010. február 24.	Kazi Sándor	Adatbázis műveletek, lekérdezés optimalizálás
2010. március 3.	Bankó Tibor	Gyakori elemhalmazok
2010. március 10.	Nikházy László	Asszociációs szabályok
2010. március 17.	Fodor Gábor	Döntési szabályok, osztályozás
2010. március 24.	Göbölös-Szabó Júlianna	Webes adatbányászat
2010. március 31.	Csorba János	Regresszió
2010. április 7.	Ureczky Bálint	Adatfolyamok 1
2010. április 14.	Svigruha Gergely	Adatfolyamok 2
2010. április 21.	Engedy Balázs	Ajánló rendszerek
2010. április 28.	Keszler Anita	Gráf klaszterezés
2010. május 5.	Tóth Ági	A Szemerédi lemma és alkalmazásai
2010. május 12.	Katona Gyula	Közösségek keresése nagy gráfokban

2009. március 16.	Katona Gyula	Közösségek keresése nagy gráfokban
2009. március 30.	Zsbán Ambrus	Adatfolyamok (http://algo.research.googlepages.com/eight.ps alapján)
2009. április 6.	Tóth Ági	A Szemerédi lemma és alkalmazásai
2009. április 20.	Sali Attila	Lekérdézes átírás és adattárházak
2009. április 27.	Ridzi Péter	Osztályozás, klaszterezés az adatbányászatban
2009. május 4.	Csima Judit	Véletlen gráfok