keywords:"Vizualizace grafů" - Výsledky hledání - Digitální repozitář

host :: přihlásit Digitální repozitář
		Hledej		Nový záznam		Nápověda		O repozitáři

Hlavní stránka > Výsledky hledání: keywords:"Vizualizace grafů"

Hledej:

Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání

Hledej ve sbírkách:

Seřadit podle:	Zobrazit výsledky:	Výstupní formát:

	Vizualizace RDF dat ve webových prohlížečích Škrobánek, Kristián ; Polčák, Libor (oponent) ; Burget, Radek (vedoucí práce) Tato diplomová práce se zabývá zobrazením dat grafové databáze, kdy data jsou uložena ve formátu RDF. Standardní zobrazení RDF dat pomocí tabulek nenabízí dostatečně uživatelsky užitečný pohled. Jedním cílem práce je zobrazit RDF data v interaktivním grafu, jež je ideální formou prohlížení dat z hlediska přehlednosti a výpovědní hodnoty. Takovýto graf dává přehled nejen o datech samotných, ale i vztazích mezi daty. Dalším cílem práce je otestování schopnosti prohlížečů zobrazovat velké množství dat. Úplný záznam
	Vizualizace RDF dat ve webových prohlížečích Škrobánek, Kristián ; Polčák, Libor (oponent) ; Burget, Radek (vedoucí práce) Tato diplomová práce se zabývá zobrazením dat grafové databáze, kdy data jsou uložena ve formátu RDF. Standardní zobrazení RDF dat pomocí tabulek nenabízí dostatečně uživatelsky užitečný pohled. Jedním cílem práce je zobrazit RDF data v interaktivním grafu, jež je ideální formou prohlížení dat z hlediska přehlednosti a výpovědní hodnoty. Takovýto graf dává přehled nejen o datech samotných, ale i vztazích mezi daty. Dalším cílem práce je otestování schopnosti prohlížečů zobrazovat velké množství dat. Úplný záznam
	Graph data analysis using deep learning methods Vancák, Vladislav ; Svoboda, Martin (vedoucí práce) ; Majerech, Vladan (oponent) Cílem této práce je prozkoumat existující metody pro vytváření grafových embeddingů. Chceme reprezentovat vrcholy neorientovaných vážených grafů pomocí vektorů malé dimenze, taktéž označovaných jako embeddingy, a to za účelem vytvoření vhodné reprezentace pro použití v různých analyt- ických úlohách jako clustering nebo predikce hran. Nejprve představíme několik současných přístupů pro vytváření takových embeddingů. Následně navrhneme několik úprav a vylepšení a ukážeme jejich přínosy. Nakonec vytvoříme sadu metrik pro vyhodnocení výkonnosti modelů a použijeme je k experimentálnímu vyhodnocení a vzájemnému porovnání prezentovaných algoritmů na sérii úloh jako vizualizace a rekonstrukce grafů. 1 Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.

Digitální repozitář :: :: :: ::
Powered by v1.1.2
Spravuje

Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky English