?
Classification of Demographic Sequences Based on Pattern Structures and Emerging Patterns
P. 49-66.
Ключевые слова: machine learningpattern structuresEmerging patternsDemographic sequencesSequence miningemerging sequences
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
В книге
University Rennes 1, 2017
Муратова А. А., Гиздатуллин Д. К., Игнатов Д. И. и др., В кн. : Социология и общество: социальное неравенство и социальная справедливость (Екатеринбург , 19-21 октября 2016 года). Материалы V Всероссийского социологического конгресса. : М. : Российское общество социологов, 2016. С. 9601-9615.
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 ...
Добавлено: 24 ноября 2016 г.
Гиздатуллин Д. К., Игнатов Д. И., Муратова А. А. и др., В кн. : Тезисы докладов 11-й конференции Интеллектуализация обработки информации. : М. : Торус Пресс, 2016. С. 28-29.
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 -- ...
Добавлено: 12 ноября 2016 г.
Игнатов Д. И., Митрофанова Е. С., Муратова А. А. и др., , in : Knowledge Engineering and Semantic Web. Vol. 518: 6th International Conference, KESW 2015, Moscow, Russia, September 30 - October 2, 2015, Proceedings.: Switzerland : Springer, 2015. P. 225-239.
Добавлено: 16 сентября 2015 г.
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 Papers. Vol. 794.: Switzerland : Springer, 2019. Ch. 6. P. 74-91.
Добавлено: 9 февраля 2020 г.
Кашницкий Ю. С., Кузнецов С. О., , in : Proceedings of the International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?" (FCA4AI at ECAI 2016). : M. : [б.и.], 2016. P. 105-112.
Decision tree learning is one of the most popular classifica- tion techniques. However, by its nature it is a greedy approach to finding a classification hypothesis that optimizes some information-based crite- rion. It is very fast but may lead to finding suboptimal classification hy- potheses. Moreover, in spite of decision trees being easily interpretable, ensembles ...
Добавлено: 6 октября 2016 г.
Бузмаков А. В., Кузнецов С. О., Napoli A., , in : Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. European Conference, ECML PKDD 2015, Porto, Portugal, September 7-11, 2015, Proceedings. * 2. Vol. 9285.: Dordrecht, L., Cham, Heidelberg, NY : Springer, 2015. P. 157-172.
Добавлено: 22 октября 2015 г.
Springer, 2014
This book constitutes the thoroughly refereed post-conference proceedings of the 8th International Conference on Learning and Optimization, LION 8, which was held in Gainesville, FL, USA, in February 2014. The 33 contributions presented were carefully reviewed and selected for inclusion in this book. A large variety of topics are covered, such as algorithm configuration; multiobjective ...
Добавлено: 15 сентября 2014 г.
Кузнецов В. О., Логистика и управление цепями поставок 2018 № 4 (87) С. 27-33
Одним из вариантов более гибкого подхода к анализу надежности цепей поставок нам представляется метод главных компонент (PCA). Учитывая большое количество переменных, описывающих цепь поставок, является сложной задачей - проанализировать в двумерном пространстве структуру переменных. Метод PCA позволяет перейти, в рамках анализа зависимостей переменных, от многомерного пространства к маломерному, оставляя для анализа саму полезную информацию, находящуюся ...
Добавлено: 29 ноября 2018 г.
Бузмаков А. В., Egho E., Jay N. и др., , in : Proceedings of the International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?" (FCA4AI at IJCAI 2013). Issue 1058.: Beijing : CEUR Workshop Proceedings, 2013. P. 7-14.
In this paper, we are interested in the analysis of sequential data and we propose an original framework based on Formal Concept Analysis (FCA). For that, we introduce sequential pattern structures, an original specification of pattern structures for dealing with sequential data. Pattern structures are used in FCA for dealing with complex data such as ...
Добавлено: 23 октября 2015 г.
Тихонова М. И., Elina Telesheva, Mirzoev S. и др., , in : 2021 International Conference Engineering and Telecommunication (En&T). : IEEE, 2022. P. 1-6.
Добавлено: 21 мая 2022 г.
Kitzmann H., Стримовская А. В., Серова Е. Г., , in : Transfer, Diffusion and Adoption of Next-Generation Digital Technologies. IFIP WG 8.6 International Working Conference on Transfer and Diffusion of IT, TDIT 2023 Nagpur, India, December 15–16, 2023 Proceedings, Part II. Vol. 698.: Springer, 2024. P. 132-143.
Добавлено: 12 января 2024 г.
Anton Khritankov, , in : Software Quality: Future Perspectives on Software Engineering Quality: 13th International Conference, SWQD 2021, Vienna, Austria, January 19–21, 2021, Proceedings. : Springer, 2021. P. 54-65.
Добавлено: 23 сентября 2021 г.
Prague : CEUR Workshop Proceedings, 2014
The first and the second edition of the FCA4AI Workshop showed that many researchers working in Artificial Intelligence are indeed interested by a well-founded method for classi- fication and mining such as Formal Concept Analysis (see http://www.fca4ai.hse.ru/). The first edition of FCA4AI was co-located with ECAI 2012 in Montpellier and published as http://ceur-ws.org/Vol-939/ while the ...
Добавлено: 12 сентября 2014 г.
Лукашина Н. Б., Картышева Е. Н., Spjuth O. и др., Journal of Cheminformatics 2022 Vol. 14 Article 49
Добавлено: 11 октября 2022 г.
PMLR, 2022
Добавлено: 27 июля 2022 г.
Controlling Overestimation Bias with Truncated Mixture of Continuous Distributional Quantile Critics
Кузнецов А. С., Швечиков П. Д., Гришин А. Ю. и др., , in : International Conference on Machine Learning (ICML 2020). Vol. 119.: PMLR, 2020. P. 5556-5566.
Добавлено: 17 октября 2020 г.
Association for Computing Machinery (ACM), 2020
Добавлено: 28 августа 2020 г.
Dordrecht, L., Heidelberg, NY : Springer, 2014
This book constitutes the thoroughly refereed proceedings of the Third International Conference on Belief Functions, BELIEF 2014, held in Oxford, UK, in September 2014. The 47 revised full papers presented in this book were carefully selected and reviewed from 56 submissions. The papers are organized in topical sections on belief combination; machine learning; applications; theory; ...
Добавлено: 1 октября 2014 г.
Springer, 2021
Книга вклюает в себя работы 16ой международной конференции по Анализу формальных понятий. Книга поделена на 5 секций: теория, правила, методы и приложения, исследование и визуализация ...
Добавлено: 10 июля 2021 г.
Белов А. В., Ekaterina A. Melekhova, Воронцова Т. Д., , in : 2022 International Conference on Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies (IT&QM&IS). : St. Petersburg : IEEE, 2022. P. 219-223.
В статье рассматривается проблема повышения качества металлопродукции. В настоящее время на металлургических предприятиях преобладают деструктивные методы контроля качества стальной заготовки. Такой подход к оценке качества является расточительным и увеличивает ее себестоимость. Одним из способов удешевления производства металлопродукции является сокращение использования методов деструктивного контроля за счет автоматической паспортизации металлов. В работе предлагается использовать алгоритм прогнозирования механических свойств конечного ...
Добавлено: 28 января 2023 г.
[б.и.], 2018
Добавлено: 29 октября 2018 г.
Gothenburg : Association for Computational Linguistics, 2023
Добавлено: 5 декабря 2023 г.
Суворова А. В., Смирнова К. Р., Будин Е. А. и др., Компьютерные инструменты в образовании 2018 № 3 С. 49-64
В статье описывается студенческий исследовательский проект по предсказанию класса поста в социальной сети на основе его текстового содержания. Обсуждаются особенности проекта как составной части траектории обучения методам анализа данных, в том числе, методам и инструментам анализа текста, часто не включаемым в курсы по машинному обучению. Описана постановка задачи, этапы ее решения, последовательность рассмотрения новых методов ...
Добавлено: 28 января 2019 г.