Jelenlegi hely

Lakatos Róbert

Név: Lakatos Róbert
Affiliáció: Debreceni Egyetem. Informatikai Kar. Adattudomány és Vizualizáció Tanszék / University of Debrecen. Faculty of Informatics.
További profilok: MTMT
Szakterület: Informatikus

Teljes publikációs lista

A lista áttöltése az MTMT rendszerébe
Hiányzó közlemények feltöltése
Hitelesített Publikációs Lista igénylése
OA letöltési statisztika megtekintése
Feltöltött közlemény:
9
DEA-ban:
9
OA:
5
Publikációs időszak:
2016-2024
2024
  1. Lakatos, R., Bogacsovics, G., Harangi, B., Lakatos, I., Tiba, A., Tóth, J., Szabó, M., Hajdu, A.: A Machine Learning-Based Pipeline for the Extraction of Insights from Customer Reviews.
    Big Data Cogn. Comput. 8 (3), 1-24, 2024.
    Folyóirat-mutatók:
    Q2 Artificial Intelligence (2022)
    Q2 Computer Science Applications (2022)
    Q2 Information Systems (2022)
    Q2 Management Information Systems (2022)
  2. Lakatos, R., Pollner, P., Hajdu, A., Joó, T.: A multimodal deep learning architecture for smoking detection with a small data approach.
    Front. Artif. Intell. 7 1-8, 2024.
    Folyóirat-mutatók:
    Q2 Artificial Intelligence (2022)
  3. Bogacsovics, G., Harangi, B., Beregi-Kovács, M., Kupás, D., Lakatos, R., Serbán, N., Tiba, A., Tóth, J.: Assessing Conventional and Deep Learning-Based Approaches for Named Entity Recognition in Unstructured Hungarian Medical Reports.
    In: 2024 IEEE 22nd World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI). Ed.: Kovács Levente, Liberios Vokorokos, IEEE, Piscataway, 77-82, 2024. ISBN: 9798350317206
2022
  1. Lakatos, R., Bogacsovics, G., Hajdu, A.: Predicting the direction of the oil price trend using sentiment analysis.
    In: IEEE 2nd Conference on Information Technology and Data Science (CITDS) : Proceedings. Ed.: Fazekas István, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), Piscataway, 177-182, 2022.
2021
  1. Bogacsovics, G., Hajdu, A., Lakatos, R., Beregi-Kovács, M., Tiba, A., Tomán, H.: Replacing the SIR epidemic model with a neural network and training it further to increase prediction accuracy.
    Ann. Math. Inform. 53 73-91, 2021.
    Folyóirat-mutatók:
    Q3 Computer Science (miscellaneous)
    Q4 Mathematics (miscellaneous)
2016
  1. Soós, M., Lakatos, R., Molnár, G., Takácsné Bubnó, K.: BPMN 2.0 a könyvtári minőségbiztosításban.
    In: Networkshop 2016. Szerk.: Mikusné Sárvári Klára, NIIF, Budapest, [8], 2016. ISBN: 9789638833563
frissítve: 2024-04-14, 01:48

Tudományos folyóiratcikkek
SCImago besorolása

Tudományos folyóiratcikkek száma: 6
Q2 2 (33.3%)
Q3 1 (16.7%)
n.a. 3 (50%)
-
OK

SCImago kategóriák

Computer Science (3)
Artificial Intelligence (2)
Computer Science (miscellaneous) (1)
Computer Science Applications (1)
Information Systems (1)
Business, Management and Accounting (1)
Management Information Systems (1)
Mathematics (1)
Mathematics (miscellaneous) (1)

Közlemények megoszlása
műfaj szerint

Közlemények megoszlása
évszám szerint

Közlemények megoszlása
nyelv szerint

Egyéb társszerzők