• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Optimization of Algorithms and Parameter Settings for an Enterprise Expert Search System
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
9 июля 2026 г.
При взгляде на свое лицо мужчины забывают обо всем
В эксперименте с участием 15 здоровых мужчин ученые НИУ ВШЭ проанализировали, как фазы сердечного цикла влияют на возбудимость моторной коры, когда человек смотрит на собственную фотографию или лица незнакомых людей. Исследователи обнаружили, что в случае с собственным изображением мозг слабее считывает сигналы сердца — их влияние на кору снижается, хотя ожидалось, что внимание к себе, наоборот, усилит чувствительность к внутренним сигналам тела. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Signal Processing.
9 июля 2026 г.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
7 июля 2026 г.
ИИ в повседневной жизни: 6 сценариев для экономии времени
По данным ряда консалтинговых компаний, сотрудники тратят в среднем около четверти рабочего времени на обработку электронной почты и поиск информации. Нейросети закрывают простые, но времязатратные дела: суммируют длинные документы за секунды, генерируют черновики писем, структурируют заметки. Но, чтобы успешно автоматизировать рутину, нужно понимать, как встраивать в нее искусственный интеллект. С помощью экспертов факультета компьютерных наук ВШЭ разбираем шесть сценариев с конкретными промтами и инструментами, которые помогут сохранить вам силы.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Optimization of Algorithms and Parameter Settings for an Enterprise Expert Search System

International Journal of Information Technology & Computer Science. 2012. Vol. 5. P. 79–88.
Valentin Molokanov, Dmitry Romanov, Valentin Tsibulsky

We present the results of our enterprise expert search system application to the tasks that were introduced at the Text Retrieval Conference (TREC) in 2005—2007. The expert search system is based on the analysis of content and communications topology in an enterprise information space. During the performed experiments an optimal set of weighting coefficients for three query-candidate associating algorithms is selected for achieving the best search efficiency on a specified corpus. The obtained performance proved to be better than at most TREC participants. The hypothesis of additional efficiency improvement by means of query classification is proposed.

Приоритетные направления: компьютерно-математическое бизнес-информатика
Язык: английский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: expert search taskTREC
Похожие публикации
Growth in noncommutative algebras and entropy in derived categories
Пионтковский Д. И., / Series arXiv "math". 2026.
Добавлено: 23 июня 2026 г.
Multilinear nilalgebras and the Jacobian theorem
Пионтковский Д. И., / Series arXiv "math". 2025.
Добавлено: 23 июня 2026 г.
ML-based Fast Simulation of FARICH Responses
Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model
Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.
Добавлено: 28 апреля 2026 г.
Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena
Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification
Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.
Добавлено: 2 апреля 2026 г.
Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection
Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.
Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...
Добавлено: 15 января 2026 г.
Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction
Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.
Добавлено: 24 декабря 2025 г.
Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset
Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.
Добавлено: 1 декабря 2025 г.
Эффективный алгоритм торговли на фондовом рынке: ретроспективный анализ, основанный на данных по S&P-500.
Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.
Добавлено: 9 ноября 2025 г.
Как сочетаются социальное, территориальное и гендерное неравенства в образовательных траекториях молодежи России?
Богданов М. Б., Малик В. М., Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены 2020 № 3 С. 391–421
В статье проводится исследование социального, территориального и гендерного неравенств при формировании образовательных траекторий российской молодежи в течение четырех лет после окончания девятого класса. Эмпирическую базу исследования составляют первая, вторая и четвертая волны всероссийского репрезентативного лонгитюдного исследования «Траектории в образовании и профессии» (ТрОП), проведенные в 2012, 2013 и 2015 гг. Для выявления на основе эмпирических данных сочетания ...
Добавлено: 8 июля 2020 г.
Образовательный выбор учащихся после 9-го и 11-го классов: сравнение первичных и вторичных эффектов социально-экономического положения семьи
Хавенсон Т. Е., Чиркина Т. А., Журнал исследований социальной политики 2019 Т. 17 № 4 С. 539–554
В работе изучается связь характеристик семьи с выбором образовательной траектории в старших классах. Рассматриваются три ситуации образовательного выбора: выбор между высшим и профессиональным образованием после 9 и 11 классов и выбор вуза по окончании 11 класса. В соответствие с теорией Р. Будона, эффекты социально-экономического положения семьи на образовательный выбор были разделены на первичные и вторичные. Первичные ...
Добавлено: 13 августа 2018 г.
Right people at right places: an approach to expert search efficiency improvement
Molokanov V., Романов Д. А., Tsibulsky V., , in: Business Performance Measurement and Management.: Cambridge Scholars Publishing, 2014. Ch. 6 P. 129–143.
Добавлено: 24 августа 2015 г.
Enhanced Algorithms for Enterprise Expert Search System
Valentin Molokanov, Dmitry Romanov, Valentin Tsibulsky, , in: Proceedings of SPIE* 2: International Conference on Graphic and Image Processing (ICGIP 2012). Vol. 8768.: Singapore: SPIE, 2013. Ch. 8768-36 P. 146–150.
We present the results of our enterprise expert search system application to the task introduced at the Text Retrieval Conference (TREC) in 2007. The expert search system is based on analysis of content and communications topology in an enterprise information space. An optimal set of weighting coefficients for three query-candidate associating algorithms is selected for ...
Добавлено: 10 февраля 2014 г.
A New Model for Enterprise Expert Retrieval
Valentin O. Molokanov, Dmitry A. Romanov, Valentin V. Tsibulsky, International Journal of Computer and Communication Engineering 2013 Vol. 2 No. 2 P. 201–205
We present a description of an enterprise expert search system which is based on the analysis of content and communications topology in an enterprise information space. As data sources we use the collections introduced at the Text Retrieval Conference (TREC) in 2006 and 2007. An optimal set of weighting coefficients for three query-candidate associating algorithms ...
Добавлено: 10 февраля 2014 г.
Term Weighting in Expert Search Task: Analyzing Communication Patterns?
Dmitry Romanov, Kravchenko A., , in: Concept Discovery in Unstructured Data. 2nd International Workshop, CDUD 2012, Leuven, Belgium, May 2012, ProceedingsIssue 871.: Leuven: Katholieke Universiteit Leuven, 2012. Ch. 5 P. 40–48.
Добавлено: 20 марта 2013 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору