?
Context-Aware Recommender System Based on Boolean Matrix Factorisation
P. 99-110.
Игнатов Д. И., Ахматнуров М.
Ключевые слова: рекомендательные системырекомендательные системы и алгоритмыBoolean Matrix Factorisationбулева матричная факторизацияRecommender Systems
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
В книге
Vol. 1466. , Clermont-Ferrand : CEUR Workshop Proceedings, 2015
Игнатов Д. И., Корнилов Д. И., , in : Proceedings of the International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?" (FCA4AI at IJCAI 2015). : Buenos Aires : [б.и.], 2015. P. 87-98.
Добавлено: 23 октября 2015 г.
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.
Игнатов Д. И., Пульманс Й., Дедене Г. и др., , in : Perception and Machine Intelligence. First Indo-Japan Conference, PerMIn 2012, Kolkata, India, January 12-13, 2011, Proceedings. Vol. 7143.: Berlin, Heidelberg : Springer, 2012. P. 195-202.
The topic of recommender systems is rapidly gaining interest in the user-behaviour modeling research domain. Over the years, various recommender algorithms based on different mathematical models have been introduced in the literature. Researchers interested in proposing a new recommender model or modifying an existing algorithm should take into account a variety of key performance indicators, ...
Добавлено: 3 декабря 2012 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.
Карпов Н. В., Shashkin P, , in : WI '17 Proceedings of the International Conference on Web Intelligence. : ACM, 2017. P. 1069-1071.
Добавлено: 14 ноября 2017 г.
Бобриков В. В., Ненова Е. Н., Игнатов Д. И., , in : Proceedings of the Third Workshop on Experimental Economics and Machine Learning (EEML 2016), Moscow, Russia, July 18, 2016. Vol. 1627.: Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2016. P. 1-12.
Добавлено: 24 октября 2016 г.
Игнатов Д. И., Ненова Е. Н., Константинов А. В. и др., , in : Artificial Intelligence: Methodology, Systems, and Applications 16th International Conference, AIMSA 2014, Varna, Bulgaria, September 11-13, 2014. Proceedings. Vol. 8722.: Dordrecht, L., Cham, Heidelberg, NY : Springer, 2014. P. 47-58.
Добавлено: 20 октября 2014 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.
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.
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., Кузнецов С. О., , in : CLA 2008. Proceedings of the Sixth International Conference on Concept Lattices and Their Applications. : Olomouc : Palacky University, 2008. P. 157-166.
The problem of detecting terms that can be interesting to the advertiser is considered. If a company has already bought some advertising terms which describe certain services, it is reasonable to find out the terms bought by competing companies. A part of them can be recommended as future advertising terms to the company. The goal ...
Добавлено: 9 декабря 2012 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.
Los Alamitos, Washington, Tokyo : IEEE Computer Society, 2014
This volume contains the papers selected for presentation at the 2014 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI'14), held as part of the 2014 Web Intelligence Congress (WIC'14) at the University of Warsaw, Warsaw, Poland, from 11 to 14 in August, 2014. The conference was sponsored and co-organized by the IEEE Computer Society, the Web ...
Добавлено: 9 июня 2014 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.
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.
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., 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.
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.
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.
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.
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.
Nenova Elena, Игнатов Д. И., Константинов А. В., , in : Formal Concept Analysis Meets Information Retrieval 2013. Vol. 977.: Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2013. P. 57-73.
We propose a new approach for Collaborative ltering which is based on Boolean Matrix Factorisation (BMF) and Formal Concept Analysis. In a series of experiments on real data (Movielens dataset) we compare the approach with the SVD- and NMF-based algorithms in terms of Mean Average Error (MAE). One of the experimental con- sequences is that ...
Добавлено: 10 октября 2013 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.
Игнатов Д. И., В кн. : Модели и методы анализа данных. : Юрайт, 2014. С. 1-42.
Обзор методов рекомендательных систем, потенциально полезных для учебника. ...
Добавлено: 21 октября 2014 г.