Классификация демографических последовательностей на основе узорных структур

С. 28–29.

Гиздатуллин Д. К., Игнатов Д. И., Муратова А. А., Митрофанова Е. С., Baixeries J.

В работе представлены результаты первых экспериментов применения узорных структур на последовательностях к анализу демографических данных в России. Использованы данные об 11-ти поколениях с 1930 по 1984 для панели из трех волн, имевших место в 2004, 2007 и 2011.  Основная задача состояла в поиске таких закономерностей, которые являются (замкнутыми) частыми префиксами без ``разрывов''. Эти ограничения -- естественное требование демеографов, необходимое для изучения первых событий на этапе взросления. Для решения этой задачи использованы узорные структуры неразрывных последовательностей и модифицированные FP-деревья. Наилучшие результаты в терминах TPR-FPR были получены при больших значений параметра роста (с некоторым числом отказов от классификации).

  Статья подготовлена в ходе проведения исследования № 16-05-0011 «Разработка и апробация методик анализа демографических последовательностей» в рамках Программы «Научный фонд Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ)» в 2016 г. и с использованием средств субсидии на государственную поддержку ведущих университетов Российской Федерации в целях повышения их конкурентоспособности среди ведущих мировых научно-образовательных центров, выделенной НИУ ВШЭ.  

Ключевые слова: машинное обучение, анализ данных, data mining, data analysis, machine learning, анализ последовательностей, майнинг данных, Pattern mining, Demographic sequences, Sequence mining, демографические последовательности, поиск закономерностей

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА: Разработка и апробация методик анализа демографических последовательностей (2016)

В книге

Тезисы докладов 11-й конференции Интеллектуализация обработки информации

М.: Торус Пресс, 2016.