?
Co-author Recommender System
P. 251-257.
Modern bibliographic databases contain significant amount of information on publication activities of research communities. Researchers regularly encounter challenging task of selecting a co-author for joint research publication or searching for authors, whose papers are worth reading. We propose a new recommender system for finding possible collaborator with respect to research interests. The recommendation problem is formulated as a link prediction within the co-authorship network. The network is derived from the bibliographic database and enriched by the information on research papers obtained from Scopus and other
publication ranking systems.
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
В книге
Vol. 197. , Springer, 2017
Игнатов Д. И., Николенко С. И., Абаев Т. М. и др., Expert Systems with Applications 2016 Vol. 55 P. 546-558
Добавлено: 28 июня 2016 г.
Макаров И. А., Буланов О. В., Olga Gerasimova и др., , in : Analysis of Images, Social Networks and Texts. 6th International Conference, 2017, Revised Selected Papers. Vol. 10716.: Cham : Springer, 2018. P. 404-410.
Modern co-authorship networks contain hidden patterns of researchers interaction and publishing activities. We aim to provide a system for selecting a collaborator for joint research or an expert on a given list of topics. We have improved a recommender system for finding possible collaborator with respect to research interests and predicting quality and quantity of ...
Добавлено: 25 июня 2017 г.
M. : Higher School of Economics Publishing House, 2011
Concept discovery is a Knowledge Discovery in Databases (KDD) research field that uses human-centered techniques such as Formal Concept Analysis (FCA), Biclustering, Triclustering, Conceptual Graphs etc. for gaining insight into the underlying conceptual structure of the data. Traditional machine learning techniques are mainly focusing on structured data whereas most data available resides in unstructured, often ...
Добавлено: 3 декабря 2012 г.
Anna Averchenkova, Alina Akhmetzyanova, Судариков К. В. и др., , in : Network Algorithms, Data Mining, and Applications. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics. : Springer, 2020. P. 101-119.
Nowadays, a lot of scientists’ works aim to improve the quality of people’s life but it could be quite complicated without building a successful collaboration. Productive partnerships can increase research efficiency in many cases and make a huge impact on society. However, today there is no clear way to find such collaborators. In this paper, ...
Добавлено: 27 февраля 2020 г.
Матвеева Н. Н., Польдин О. В., , in : Computational Aspects and Applications in Large-Scale Networks. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics. Vol. 247.: Springer, 2018. P. 329-339.
Добавлено: 27 сентября 2018 г.
Игнатов Д. И., Пульманс Й., Захарчук В. В., , in : CDUD'11 – Concept Discovery in Unstructured Data Workshop co-located with the 13th International Conference on Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining, and Granular Computing (RSFDGrC-2011), June 2011, Moscow, Russia. Issue 757.: M. : Higher School of Economics Publishing House, 2011. P. 122-126.
In this paper we propose two new algorithms based on biclustering analysis, which can be used at the basis of a recommender system for educational orientation of Russian School graduates. The first algorithm was designed to help students make a choice between different university faculties when some of their preferences are known. The second algorithm ...
Добавлено: 3 декабря 2012 г.
Герасимова О. А., Макаров И. А., , in : Advances in Computational Intelligence. IWANN 2019. : Berlin : Springer, 2019. P. 667-677.
In this paper, we study the problem of predicting quantity of collaborations in co-authorship network. We formulated our task in terms of link prediction problem on weighted co-authorship network, formed by authors writing papers in co-authorship represented by edges between authors in the network. Our task is formulated as regression for edge weights, for which ...
Добавлено: 29 июля 2019 г.
Сендерович М. А., В кн. : Межвузовская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов им. Е.В. Арменского. : М. : МИЭМ НИУ ВШЭ, 2019. С. 223-224.
Данная работа посвящена актуальной теме автоматизации в машинном обучении на примере создания универсальной рекомендательной системы. В работе исследуются различные типы рекомендательных систем, акцент делается на подходы коллаборативной фильтрации. Изучаются методы автоматизации машинного обучения, на основе которых будет разработана данная рекомендательная система. ...
Добавлено: 31 октября 2020 г.
Leksin V., Николенко С. И., , in : Proceedings of the 6th International Conference on Similarity Search and Applications (SISAP 2013), Lecture Notes in Computer Science. Vol. 8199.: Berlin, Heidelberg : Springer, 2013. P. 206-212.
An important characteristic feature of recommender systems for web pages is the abundance of textual information in and about the items being recommended (web pages). To improve recommendations and enhance user experience, we propose to use automatic tag (keyword) extraction for web pages entering the recommender system. We present a novel tag extraction algorithm that ...
Добавлено: 27 сентября 2013 г.
Ахмед М. М., Delhibabu R., , in : Intelligent Information and Database Systems: 13th Asian Conference, ACIIDS 2021, Phuket, Thailand, April 7–10, 2021, Proceedings. : Springer, 2021. P. 782-795.
Добавлено: 14 января 2021 г.
Токарева М. М., Волкова Л. Л., Абдуллаев А. П., В кн. : Новые информационные технологии в автоматизированных системах: материалы девятнадцатого научно-практического семинара. : М. : Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, 2016. С. 75-79.
Данная работа посвящена рекомендатель ной системе для построения туристических
маршрутов по достопримечательностям и
заведениям ресторанной категори. Пред ложен метод построения маршрута, осно ванный на анализе предпочтений пользова теля, интерпретации данных о культурно досуговых учреждениях и поиске объектов
заданных категорий с применением мура вьиного алгоритма. ...
Добавлено: 28 апреля 2016 г.
Игнатов Д. И., Каминская А. Ю., Malioukov A. и др., , in : Proceedings of International Conference on Conceptual Structures 2014. Vol. 8577: Graph-Based Representation and Reasoning.: Springer, 2014. P. 287-292.
Добавлено: 9 июня 2014 г.
Савченко А. В., Дёмочкин К. В., Савченко Л. В., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2020 Vol. 29 No. 4 P. 297-304
Добавлено: 25 октября 2019 г.
Игнатов Д. И., Николенко С. И., Abaev T. и др., , in : Proceedings of The 2014 IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, WI-IAT 2014, 11-14 August 2014 Warsaw, Poland. : Los Alamitos, Washington, Tokyo : IEEE Computer Society, 2014. P. 229-236.
Добавлено: 9 июня 2014 г.
Другова Е. А., Журавлева И. И., Захарова У. С. и др., Вопросы образования 2022 № 4 С. 107-153
Методы искусственного интеллекта все чаще используются в исследованиях и разработках в области учебной аналитики, призванной анализировать данные, накопленные в процессе обучения, с целью повышения его результативности. С этой же целью развиваются модели педагогического проектирования, самой широко применяемой из которых является ADDIE, раскладывающая создание курса на этапы. Первые две области критикуются за слабую связь с практикой ...
Добавлено: 1 декабря 2022 г.
Demochkin K., Савченко А. В., , in : Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference, AIST 2019, Lecture Notes in Computer Science, Revised Selected Papers. Vol. 11832.: Cham : Springer, 2019. Ch. 26. P. 291-297.
Добавлено: 22 декабря 2019 г.
Игнатов Д. И., Пульманс Й., , in : Diagnostic Test Approaches to Machine Learning and Commonsense Reasoning Systems. : Hershey : IGI Global, 2012. Ch. 8. P. 185-195.
Recommender systems are becoming an inseparable part of many modern Internet web sites and web shops. The quality of recommendations made may significantly influence the browsing experience of the user and revenues made by web site owners. Developers can choose between a variety of recommender algorithms; unfortunately no general scheme exists for evaluation of their ...
Добавлено: 3 декабря 2012 г.
Игнатов Д. И., Каминская А. Ю., Konstantinova N. и др., , in : Proceedings of The 2014 IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, WI-IAT 2014, 11-14 August 2014 Warsaw, Poland. : Los Alamitos, Washington, Tokyo : IEEE Computer Society, 2014. P. 327-335.
...
Добавлено: 9 июня 2014 г.
Дёмочкин К. В., Савченко А. В., В кн. : Сборник трудов V Международной конференции и молодёжной школы "Информационные технологии и нанотехнологии" (ИТНТ 2019). : [б.и.], 2019.
Исследуется задача определения интересов пользователей для рекомендательных систем на основе набора фотографий заказанных или просмотренных ранее товаров. Исследованы нейросетевые методы агрегации векторов признаков изображений, извлеченных с помощью глубоких нейронных сетей. Предложен новый двухэтапный алгоритм, в котором на первом этапе происходит дообучение сверточной нейронной сети, а на втором этапе при помощи последовательного применения методов агрегации neural ...
Добавлено: 4 декабря 2018 г.
Макаров И. А., Герасимова О. А., Сулимов П. А. и др., , in : Proceedings of Analysis of Images, Social Networks and Texts – 7th International Conference, AIST 2018, Moscow, Russia, July 5-7, 2018, Revised Selected Papers. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 11179.: Berlin : Springer, 2018. P. 32-38.
Co-authorship networks contain invisible patterns of collaboration among researchers. The process of writing joint paper can depend of different factors, such as friendship, common interests, and policy of university. We show that, having a temporal co-authorship network, it is possible to predict future publications. We solve the problem of recommending collaborators from the point of ...
Добавлено: 5 сентября 2018 г.
Барт Т. В., Власов В. В., Образовательные ресурсы и технологии 2019 Т. 2 № 27 С. 7-14
Обучение модели информационной рекомендательной системы связано с исследованием применяемых математических и информационных методов и моделей, их комбинаций с целью обеспечения необходимой точности формируемых прогнозов и выводов. В статье рассматривается машинное обучение модели рекомендательной системы с применением статистических методов и анализа больших данных, направленной на решение вопросов индивидуализации образования. В данном случае точность машинного обучения модели ...
Добавлено: 30 сентября 2019 г.
Саляева М. С., Визгунов А. Н., В кн. : Современные проблемы в области экономики, менеджмента, бизнес-информатики, юриспруденции социально-гуманитарных наук: материалы XI научно-практической конференции студентов и преподавателей НИУ ВШЭ - Нижний Новгород. : Н. Новгород : Нижегородский филиал НИУ ВШЭ, 2013. Гл. 1. С. 195-197.
В статье рассмотрены вопросы использования социальных сетей для обучения иностранному языку. В контексте поставленной задачи создан прототип информационной системы, который позволяет использовать алгоритмы рекомендательных систем для повышения эффективности обучения. ...
Добавлено: 5 февраля 2014 г.
Mali F., Pustovrh T., Platinovsek R. и др., Science and Public Policy 2017 Vol. 44 No. 4 P. 486-496
Добавлено: 2 ноября 2018 г.
Игнатов Д. И., Nikolenko S., Абаев Т. М. и др., Expert Systems with Applications 2015 Vol. 55 P. 546-558
We present a new recommender system developed for the Russian interactive radio network FMhost. To the best of our knowledge, it is the first model and associated case study for recommending radio stations hosted by real DJs rather than automatically built streamed playlists. To address such problems as cold start, gray sheep, boosting of rankings, preference ...
Добавлено: 4 мая 2016 г.