Supplementary Proceedings of the 3rd International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST 2014)

Vol. 1197: Supplementary Proceedings of AIST 2014. Екатеринбург : CEUR Workshop Proceedings, 2014.

Под общей редакцией: Игнатов Д. И., M. Khachay, A. Panchenko, N. Konstantinova, R. Yavorsky, D. Ustalov

АИСТ'2014 — Третья Международная Научная Конференция по Анализу Изображений, Сетей и Текстов.

УЧАСТНИКИ

• исследователи, чьи научные интересы связаны с разработкой математических моделей, алгоритмов и инструментов анализа данных;
• практики, которые в своей повседневной работе сталкиваются с задачами обработки и анализа графических, текстовых, и других структурированных и неструктурированных данных;
• студенты, интересующихся задачами анализа данных, и желающих расширить свои компетенции в области интернет-математики.

ТЕМЫ КОНФЕРЕНЦИИ

• Анализ изображений и видео
• Компьютерная обработка текстов
• Анализ форумов, блогов и социальных сетей
• Геоинформационные системы
• Машинное обучение и разработка данных (Data Mining)
• Рекомендательные системы и коллаборативные технологии
• Информационный поиск
• Semantic Web, онтологии и их приложения
• Анализ темпоральных данных (временные ряды, последовательности и т.д.)
• Математические модели и методы анализа данных
• Анализ экономических и социологических данных

Главы книги

Visual analytics in FCA-based triclustering

Кашницкий Ю. С., , in: Supplementary Proceedings of the 3rd International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST 2014)Vol. 1197: Supplementary Proceedings of AIST 2014.: Ekaterinburg: CEUR Workshop Proceedings, 2014. Ch. 12 P. 69–80.

Трикластеризация --- это способ обнаружения объектов со схожими свойствами в контексте из трех множеств сущностей. Например, в задаче анализа данных социальных сетей, такими множествами могут быть пользователи, их интересы и события, в которых они принимают участие. Трикластеризация здесь может помочь найти группы пользователей с похожими интересами и, делать им рекомендации событий на основе этих интересов. В ...

Добавлено: 28 августа 2014 г.

Общественное мнение онлайн: сравнение структуры и тематики постов «обычных» и «популярных» блогеров Живого Журнала

Svetlana Alexeeva, Olessia Koltsova, Sergei Koltsov, В кн.: Supplementary Proceedings of the 3rd International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST 2014)Vol. 1197: Supplementary Proceedings of AIST 2014.: Ekaterinburg: CEUR Workshop Proceedings, 2014. С. 177–181.

Статья посвящена сравнению тематической структуры и ос- новных статистических параметров постов «обычных» и «популярных» блогеров Живого Журнала. Исследование показало существенное темати- ческое сходство обеих выборок, была опровергнута гипотеза о большем интересе «топовых» блогеров к социально-политическим темам по срав- нению с обычными блогерами. Различие между двумя группами заключа- ется в меньшей активности и большей зашумленности данных ...

Добавлено: 8 октября 2014 г.

Analysis System of Scientific Publications Based on the Ontology Approach

Svetlana A. Strinuk, Ланин В. В., , in: Supplementary Proceedings of the 3rd International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST 2014)Vol. 1197: Supplementary Proceedings of AIST 2014.: Ekaterinburg: CEUR Workshop Proceedings, 2014. P. 81–85.

В статье описывается подход к созданию хранилища научных публикаций с поддержкой семантического индексирования на основе онтологического подхода, методов компьютерной лингвистики и обработки неструктурированных данных. В качестве инструментальной среды для обработки текстов используется платформа GATE. Для анализа публикаций используются специально разработанные онтологические ресурсы, описывающие структуру публикаций и их формат. Также при об- работке текстов используются словари ...

Добавлено: 13 января 2015 г.

Использование семантического анализа текстов для поиска специалистов

Захлебин И. В., В кн.: Supplementary Proceedings of the 3rd International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST 2014)Vol. 1197: Supplementary Proceedings of AIST 2014.: Ekaterinburg: CEUR Workshop Proceedings, 2014. С. 187–191.

В работе предложен метод семантического поиска специалистов по набору составленных ими текстов. Описан формат запросов, позволяющий определять набор искомых компетенций. Разработаны алгоритмы построения и сравнения семантических представлений фрагментов текстов на естественном языке. На основепредложенной модели разработан и испытан прототип поисковой системы ExpSearch-1 (Experts Search, версия 1). ...

Добавлено: 11 июля 2015 г.

Ключевые слова: машинное обучение, анализ изображений, анализ текстов, информационный поиск, компьютерное зрение, natural language processing, анализ социальных сетей, best practices for adaptation of data mining, machine learning, social network analysis, автоматический анализ текста, image analysis, information retrieval, майнинг данных

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА: Математические модели, алгоритмы и программные средства интеллектуального анализа данных в текстовой и структурной форме (2014)