• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Выявление знаний в демографических последовательностях
  • 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
22 мая 2026 г.
Лаборатория живых смыслов: как проект НИУ ВШЭ и СахГУ переосмысляет труд
Проект «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ — Пермь и Сахалинского государственного университета (СахГУ) изучает, как культура, среда и технологии формируют и меняют трудовые смыслы. Исследование объединяет индивидуальный опыт, профессиональные нормы, городские проблемы, творческие практики и цифровые условия труда. Руководитель Лаборатории междисциплинарных исследований по антропологии труда НИУ ВШЭ в Перми Лилия Пантелеева рассказала о работе проекта.
21 мая 2026 г.
«Пик глупости» и «долина отчаяния»: экономисты НИУ ВШЭ предложили объяснение эффекта Даннинга - Крюгера
Эффект Даннинга — Крюгера, который описывает резкий всплеск уверенности в своих силах у новичков и такое же стремительное ее падение при наборе опыта, объясняется особенностями процесса обучения и набора новых знаний. К такому выводу пришли сотрудник факультета экономических наук НИУ ВШЭ Андрей Ворчик вместе с независимым исследователем Муратом Мамышевым. Они разработали математическую модель процесса обучения и показали, как формируется и изменяется субъективная уверенность по мере накопления знаний и как  преподаватель может уменьшить «долину отчаяния» для ученика.
20 мая 2026 г.
«Еж» против «родственника»: ученые измерили, как мозг реагирует на неожиданные слова в живой речи
Российские нейрофизиологи с участием исследователей из НИУ ВШЭ показали, что изучать восприятие живой речи можно с помощью вызванных потенциалов. Они доказали, что метод применим не только к отдельным словам, но и к непрерывной речи. Оказалось, что слова, сильно отличающиеся по смыслу от предыдущего контекста, мозг обрабатывает дольше, а служебные слова анализирует в два этапа: сначала определяет их грамматическую роль, а затем на этой основе предсказывает следующее слово. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Human Neuroscience.

 

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

?

Выявление знаний в демографических последовательностях

С. 9601–9615.
Муратова А. А., Гиздатуллин Д. К., Игнатов Д. И., Митрофанова Е. С.

В данной статье обобщены результаты недавних исследований приложений анализа паттернов и машинного обучения для анализа демографических последовательностей. Главной целью является решение задач демографов, включая предсказание следующего события и извлечение интересных паттернов из существующих наборов демографических данных, которые не могут быть обработаны с помощью обычных демографических методов. Мы используем деревья решений в качестве метода для предсказания демографических событий, а также эмерджентные последовательности паттернов и структуры паттернов для поиска подходящей интерпретации последовательностей. Успешный опыт использования анализа паттернов в области демографии может быть использован и в других областях анализа данных.

Язык: русский
Полный текст
Ключевые слова: decision treespattern structuresанализ последовательностейEmerging patternsDemographic sequencesSequence mining деревья решенийдемографические последовательности
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Разработка и апробация методик анализа демографических последовательностей (2016)

В книге

Социология и общество: социальное неравенство и социальная справедливость (Екатеринбург , 19-21 октября 2016 года). Материалы V Всероссийского социологического конгресса
Социология и общество: социальное неравенство и социальная справедливость (Екатеринбург , 19-21 октября 2016 года). Материалы V Всероссийского социологического конгресса
М.: Российское общество социологов, 2016.
Похожие публикации
Study of artificial intelligence models for big data analysis in project management
Пшиченко Д. В., International Journal of Humanities and Natural Sciences 2024 Vol. 8-3(95) P. 180–185
Добавлено: 10 марта 2025 г.
Sequencing Literary Reception: Trajectories of Russian Novels over the Afterlife Course
Ким Ч. С., Proceedings of the Computational Humanities Research Conference 2024. Aarhus, Denmark 2024 P. 982–998
Добавлено: 10 ноября 2024 г.
Development of a Visualization Tool for the Occurrence of Life Events on the Demographic Lexis Grid
Митрофанова Е. С., Игнатов Д. И., Tatyana Maximova и др., , in: Recent Trends in Analysis of Images, Social Networks and Texts: 11th International Conference, AIST 2023, Yerevan, Armenia, September 28–30, Revised Selected Papers.: Springer, 2024. P. 301–308.
Мы представляем интерактивный веб-инструмент, который позволяет исследователям визуализировать наступление событий жизненного пути надемографической сетке Лексиса. Инструмент можно использовать для сравнения разных поколений, поиска наиболее важных закономерностей наступления определенных цепочек событий и прогнозирования следующих наиболее вероятных событий. Текущая версия инструмента доступна по ссылке: https://tanyammm-visualization-v-2--data-31ue11.streamlit.app/ ...
Добавлено: 1 октября 2024 г.
Explainable Document Classification via Pattern Structures
Sergei O. Kuznetsov, Паракал Э. Д., Lecture Notes in Networks and Systems 2023 Vol. 776 P. 423–434
Добавлено: 5 февраля 2024 г.
Ensemble Techniques for Lazy Classification Based on Pattern Structures
Ilya Semenkov, Sergei O. Kuznetsov, , in: Proceedings of the 9th International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?" (FCA4AI 2021)Vol. 2972.: CEUR-WS, 2021. P. 105–112.
Добавлено: 19 декабря 2022 г.
Machine learning methods for demographic data analysis
Муратова А. А., Игнатов Д. И., Митрофанова Е. С., , in: Recent Trends in Analysis of Images, Social Networks and Texts. 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020 Revised Supplementary ProceedingsVol. 12602.: Springer, 2021. P. 297–299.
Добавлено: 1 ноября 2022 г.
Траектории российской молодежи в образовании и профессии на материале лонгитюда: сложные маршруты выпускников вузов
Мальцева В. А., Розенфельд Н. Я., Вопросы образования 2022 № 3 С. 99–148
О выпускниках российских вузов мы знаем много — о том, где и чему они учились, об их трудоустройстве и зарплатах. Значительно меньше известно об их маршрутах в образовании и на рынке труда, о том, каковы типичные траектории, все ли они укладываются в стандартную цепочку «школа — вуз — работа». Мы не знаем, как стартовые условия ...
Добавлено: 17 октября 2022 г.
Explainable Machine Learning for Sequences of Demographic Statuses
Муратова А. А., Митрофанова Е. С., Ислам Р., , in: Procedia Computer Science: 11th International Young Scientist Conference on Computational ScienceVol. 212.: Elsevier, 2022. P. 358–367.
Добавлено: 10 сентября 2022 г.
Pattern Structures for Knowledge Processing and Information Retrieval
Кузнецов С. О., Гончарова Е. Ф., , in: Proceedings of the Fifth International Scientific Conference "Intelligent Information Technologies for Industry" (IITI'21)Vol. 330.: Springer, 2022. P. 410–420.
Добавлено: 28 октября 2021 г.
Concept-based chatbot for interactive query refinement in product search
Гончарова Е. Ф., Ильвовский Д. А., Galitsky B., , in: Proceedings of the 9th International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?" (FCA4AI 2021)Vol. 2972.: CEUR-WS, 2021. P. 51–58.
Добавлено: 28 октября 2021 г.
Decision Concept Lattice vs. Decision Trees and Random Forests
Дудырев Е. О., Кузнецов С. О., , in: Formal Concept Analysis: 16th International Conference, ICFCA 2021, Strasbourg, France, June 29 – July 2, 2021, Proceedings.: Springer, 2021. Ch. 16 P. 252–260.
Добавлено: 28 сентября 2021 г.
Comparison of Machine Learning Methods for Life Trajectory Analysis in Demography
Муратова А. А., Митрофанова Е. С., Ислам Р., , in: Intelligent Information and Database Systems: 13th Asian Conference, ACIIDS 2021, Phuket, Thailand, April 7–10, 2021, Proceedings.: Springer, 2021. P. 630–642.
Добавлено: 6 апреля 2021 г.
On pattern setups and pattern multistructures
Belfodil A., Кузнецов С. О., Kaytoue M., International Journal of General Systems 2020 Vol. 49 No. 8 P. 785–818
Добавлено: 25 января 2021 г.
Next Priority Concept: A new and generic algorithm computing concepts from complex and heterogeneous data
Кузнецов С. О., Demko C., Bertet K. и др., , in: Electronic Procedings Theoretical Computer ScienceVol. 845.: [б.и.], 2020. P. 1–20.
Добавлено: 29 октября 2020 г.
Electronic Procedings Theoretical Computer Science
[б.и.], 2020.
Добавлено: 29 октября 2020 г.
Learning Interpretable Prefix-Based Patterns from Demographic Sequences
Гиздатуллин Д. К., Башерье Ж., Игнатов Д. И. и др., , in: Intelligent Data Processing 11th International Conference, IDP 2016, Barcelona, Spain, October 10–14, 2016, Revised Selected PapersVol. 794.: Switzerland: Springer, 2019. Ch. 6 P. 74–91.
Добавлено: 9 февраля 2020 г.
Construction of Efficient V-Gram Dictionary for Sequential Data Analysis
Кураленок И. Е., Starikova N., Khvorov A. и др., , in: Proceedings of the 27th ACM International Conference on Information and Knowledge Management.: Association for Computing Machinery (ACM), 2018. P. 1343–1352.
Добавлено: 27 декабря 2019 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
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • 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