Bejelentkezés
 Fórum
 
 
Személyi adatlap
 Nyomtatási kép
Az adatok hitelességéről nyilatkozott: 2023. XII. 03.
Személyes adatok
Fogarassyné Vathy Ágnes
név Fogarassyné Vathy Ágnes
intézmény neve
doktori iskola
PE Informatikai Tudományok Doktori Iskola (témavezető)
doktori képzéssel kapcsolatos munkájának megoszlása PE Informatikai Tudományok Doktori Iskola 100%
Elérhetőségek
drótpostacím vathydcs.uni-pannon.hu
telefonszám +36 88 624-712
saját honlap
saját honlap (angol)
Fokozat, cím
tudományos fokozat, cím PhD
fokozat megszerzésének éve 2009
fokozat tudományága informatikai tudományok
fokozatot kiadó intézmény neve Eötvös Lóránd Tudományegyetem
Jelenlegi munkahelyek
1998 - Pannon Egyetem
egyetemi oktató
Témavezetés
témavezetői tevékenysége során eddig vezetésére bízott doktoranduszok száma 4
ezek közül abszolutóriumot szerzettek száma 1.5
témavezetettjei közül fokozatot szereztek:
(50%) Leitold Dániel PhD 2020  ITDI-PE

témavezetettjei folyamatban lévő doktori cselekménnyel:
Szekér Szabolcs PhD (2024/01)  ITDI-PE
jelenlegi doktorandusz hallgatói az abszolutórium várható évével:
Gombás Veronika Eszter (PhD) (2027/08)  ITDI-PE
(50%) Miseta Tamás (PhD) (2026/01)  ITDI-PE
(50%) Arányi Gábor (PhD) (2025/08)  ITDI-PE
(50%) Knolmajer Attila (PhD) (2025/08)  ITDI-PE
Kontos János (PhD) (2024/08)  ITDI-PE
hiányos adatú hallgatói:
Szekér Szabolcs PhD ()  ITDI-PE
  Témakiírások
Kutatás
kutatási terület adatbányászat, adatbányászati technológiák alkalmazása az egészségügyben, gépi tanulás, prediktív analitika
jelenlegi kutatásainak tudományága informatikai tudományok
Közlemények
2022

Vathy-Fogarassy Ágnes, Vassányi István, Kósa István: Multi-level process mining methodology for exploring disease-specific care processes, JOURNAL OF BIOMEDICAL INFORMATICS 125: p. 103979.
dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk
független idéző közlemények száma: 3
nyelv: angol
URL 
2022

Miseta Tamás, Fodor Attila, Vathy-Fogarassy Ágnes: Energy trading strategy for storage-based renewable power plants, ENERGY 250: p. 123788.
dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk
független idéző közlemények száma: 2
nyelv: angol
URL 
2020

Szekér Szabolcs, Vathy-Fogarassy Ágnes: Weighted nearest neighbours-based control group selection method for observational studies, PLOS ONE 15: (7) e0236531
dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk
független idéző közlemények száma: 5
nyelv: angol
URL 
2019

Leitold Daniel, Vathy-Fogarassy Agnes, Abonyi Janos: Evaluation of the Complexity, Controllability and Observability of Heat Exchanger Networks Based on Structural Analysis of Network Representations, ENERGIES 12: (3) pp. 1-24.
dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk
független idéző közlemények száma: 13
nyelv: angol
URL 
2019

Fogarassy György, Vathy-Fogarassy Ágnes, Kenessey István, Kásler Miklós, Forster Tamás: Risk prediction model for long-term heart failure incidence after epirubicin chemotherapy for breast cancer–A real-world data-based, nationwide classification analysis, INTERNATIONAL JOURNAL OF CARDIOLOGY 285: pp. 47-52.
dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk
független idéző közlemények száma: 16
nyelv: angol
URL 
2017

Dániel Leitold, Ágnes Vathy-Fogarassy, János Abonyi: Controllability and observability in complex networks – the effect of connection types, SCIENTIFIC REPORTS 7: 151
dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk
független idéző közlemények száma: 43
nyelv: angol
URL 
2017

Vathy-Fogarassy Ágnes, Hugyák Tamás: Uniform data access platform for SQL and NoSQL database systems, INFORMATION SYSTEMS 69: pp. 93-105.
dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk
független idéző közlemények száma: 57
nyelv: angol
URL 
2017

Krisztina Tóth, Károly Machalik, György Fogarassy, Ágnes Vathy-Fogarassy: Applicability of Process Mining in the Exploration of Healthcare Sequences, In: Szakál, Anikó (szerk.) 2017 IEEE 30TH NEUMANN COLLOQUIUM (NC), Óbudai Egyetem (2017) pp. 151-155.
dokumentum típusa: Könyvrészlet/Konferenciaközlemény
független idéző közlemények száma: 12
nyelv: angol
URL 
2013

Ágnes Vathy-Fogarassy, János Abonyi: Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms, Springer-Verlag Wien
dokumentum típusa: Könyv/Szakkönyv
független idéző közlemények száma: 49
nyelv: angol
URL 
2006

Vathy-Fogarassy A, Kiss A, Abonyi J: Hybrid minimal spanning tree and mixture of gaussians based clustering algorithm, LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE 3861: pp. 313-330.
dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk
független idéző közlemények száma: 40
nyelv: angol
URL 
a legjelentősebbnek tartott közleményekre kapott független hivatkozások száma:240 
Tudománymetriai adatok
Tudományos közlemény- és idézőlista mycite adattárban
a 10 válogatott közlemény közé kiválasztható közleményeinek száma:
113
összes tudományos és felsőoktatási közleményének száma:
113
kiválasztható monográfiák és szakkönyvek:
3
monográfiák és szakkönyvek száma melyben fejezetet/részt írt:
3 
külföldön megjelent, figyelembe vehető tudományos közleményei:
53
hazai kiadású, figyelembe vehető idegen nyelvű közleményei:
26
összes tudományos közleményének és alkotásainak független idézettségi száma:
530


2024. IV. 17.
ODT ülés
Az ODT következő ülésére 2024. június 14-én, pénteken 10.00 órakor kerül sor a Semmelweis Egyetem Szenátusi termében (Bp. Üllői út 26. I. emelet).

 
Minden jog fenntartva © 2007, Országos Doktori Tanács - a doktori adatbázis nyilvántartási száma az adatvédelmi biztosnál: 02003/0001. Program verzió: 2.2358 ( 2017. X. 31. )