2
0
Fork 0
mirror of https://github.com/MartinThoma/LaTeX-examples.git synced 2025-04-19 11:38:05 +02:00

Einige Verbesserungsvorschläge von Christoph (Email vom 29.01.2014) eingearbeitet.

This commit is contained in:
Martin Thoma 2014-02-04 15:04:44 +01:00
parent 0a7db1e6a8
commit 0155d055a4
7 changed files with 15 additions and 17 deletions

View file

@ -1,8 +1,5 @@
\subsection{Experimentelle Analyse}
\begin{frame}{Datensätze}
Alle folgenden Daten sind der Analyse von Aggarwall und Li
entnommen.
\subsection{Experimentelle Evaluation}
\begin{frame}{Evaluation}
\begin{table}
\begin{tabular}{|l||r|r|r|r|}\hline
\textbf{Name} & \textbf{Knoten} & \textbf{davon beschriftet} & \textbf{Kanten} & \textbf{Beschriftungen} \\ \hline\hline
@ -12,7 +9,7 @@
\end{table}
\end{frame}
\begin{frame}{Ergebnisse}
\begin{frame}{Evaluation}
\begin{itemize}
\item<1-> Performance:
\begin{itemize}

View file

@ -6,7 +6,7 @@
\title{\titleText}
\subtitle{}
\author{\tutor}
\date{28. Februar 2014}
\date{25. Februar 2014}
\subject{Proseminar Informatik}
\frame{\titlepage}
@ -30,12 +30,12 @@
\section{Sprungtypen}
\input{Sprungtypen}
\section{Evaluation}
\input{Analyse}
\section{Zusammenfassung}
\input{Zusammenfassung}
\section{Analyse}
\input{Analyse}
\section{Ende}
\input{Ende}

View file

@ -10,7 +10,7 @@
\tikzstyle{selected edge} = [draw,line width=5pt,-,red!50]
\tikzstyle{ignored edge} = [draw,line width=5pt,-,black!20]
\begin{frame}{Random Walk}
\begin{frame}{Knotenklassifizierung mit Random Walks}
\begin{figure}
\begin{tikzpicture}[->,scale=1.8, auto,swap]
% Draw the vertices. First you define a list.

View file

@ -5,11 +5,11 @@
\item[$\Rightarrow$]<2-> Beschränkung des Vokabulars sinnvoll
\end{itemize}
\uncover<4->{
\uncover<3->{
\textbf{Idee}:
\begin{itemize}
\item<5-> Zufällige Beispielmenge von Texten für Vokabularbildung betrachten
\item<6-> Gini-Koeffizient nutzen
\item<4-> Zufällige Beispielmenge von Texten für Vokabularbildung betrachten
\item<5-> Gini-Koeffizient nutzen
\end{itemize}
}
\end{frame}
@ -18,7 +18,7 @@
\begin{itemize}
\item<1-> statistisches Maß für Ungleichverteilung
\item<2-> $g = \sum_i p_i^2$ mit $p_i$ als relative Häufigkeit
\item<3-> $g \in (0, 1]$
\item<3-> Hier: $g \in (0, 1]$
\item<4-> $g$ nahe bei $1$ $\Rightarrow$ Wort ist stark ungleich verteilt
\item[$\Rightarrow$]<5-> Nehme Top-$m$ Wörter mit höchstem
Gini-Koeffizient

View file

@ -7,10 +7,11 @@
\end{itemize}
\end{frame}
\begin{frame}{Dynamisch?}
\begin{frame}{Was ist an DYCOS dynamisch?}
\begin{itemize}
\item<1-> DYCOS ist nur von der lokalen Situation abhängig
\item<2-> Klassifizierung von einzelnen Knoten möglich
\item<3-> Klassifizierung ist einfach
\item<4->[$\Rightarrow$] Der Graph darf dynamisch sein; DYCOS funktioniert dennoch
\end{itemize}
\end{frame}

View file

@ -87,7 +87,7 @@
% Set some template options - other tutors will have to adjust this %
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\newcommand\tutor{Martin Thoma}
\newcommand\titleText{On Node Classification in Dynamic Content-based Networks}
\newcommand\titleText{Knotenklassifikation in dynamischen Graphen mit Texten}%On Node Classification in Dynamic Content-based Networks
\institute{Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation}
\titleimage{graph-titleimage}