?
Link Prediction Regression for Weighted Co-authorship Networks
P. 667-677.
Герасимова О. А., Макаров И. А.
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 we use node2vec network embedding and new family of edge embedding operators. We evaluate our model on AMiner co-authorship network and showed that our model of network edge representation has better performance for stated regression link prediction task.
Ключевые слова: машинное обучениерекомендательные системыmachine learninglink predictionRecommender SystemsCo-authorship networksNetwork embeddingграф соавторствавекторное представление графа
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Макаров И. А., Герасимова О. А., , in : Proceedings of the 14th International Workshop on Semantic and Social Media Adaptation and Personalization. : NY : IEEE, 2019. P. 1-6.
In this paper, we study the problem of predicting collaborations in co-authorship network. We formulated our task in terms of link prediction problem on weighted co-authorship network, in which authors play the role of nodes, and weighted edges connecting two authors are formed by storing either a number or quality metric of research papers co-authored ...
Добавлено: 30 июля 2019 г.
In this paper, we study network feature engineering for the problem of future co-author recommendation, also called collaborator recommender system. We present a system, which uses authors' research interests and existing collaboration information to predict missing and most probable in the future links in the co-authorship network. The recommender system is stated as a link ...
Добавлено: 27 октября 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.
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.
Кашницкий Ю. С., Игнатов Д. И., , in : Proceedings of the International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?" (FCA4AI at ECAI 2014). Vol. 1257.: Prague : CEUR Workshop Proceedings, 2014. Ch. 3. P. 17-26.
Добавлено: 12 сентября 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.
Pavel Zolnikov, Zubov M., Nikitinsky N. и др., , in : Proceedings of the Fifth Workshop on Experimental Economics and Machine Learning at the National Research University Higher School of Economics co-located with the Seventh International Conference on Applied Research in Economics (iCare7). : Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2019. P. 57-67.
Network embedding has become a very promising technique in analysis of complex networks. It is a method to project nodes of a network into a low-dimensional vector space while retaining the structure of the network based on vector similarity. There are many methods of network embedding developed for traditional single layer networks. On the other ...
Добавлено: 19 ноября 2019 г.
Бардуков А. А., В кн. : МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ЧЕЛОВЕКО-МАШИННОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ. : М. : ОнтоПринт, 2023. С. 48-54.
В статье рассматривается возможность использования мультимодальных методов передачи информации для решения задачи поиска в корпусе изображений. В качестве решения приводится построение рекомендательной системы, которая решает проблему в два этапа: отбор кандидатов и ранжирование. Приводится несколько вариантов алгоритма отбора кандидатов, а также алгоритм построения модели машинного обучения для ранжирования. Качество результата измеряется метрикой точности (доля удачных ...
Добавлено: 13 июня 2023 г.
Makarov D., Nikolai N. Kalikin, Yury A. Budkov, Industrial & Engineering Chemistry Research 2024 Vol. 63 No. 3 P. 1589-1603
Добавлено: 16 января 2024 г.
Berlin : Springer, 2014
Добавлено: 13 ноября 2014 г.
Иванов А. Р., Петров Д. М., В кн. : 40-я междисциплинарная школа-конференция "Информационные технологии и системы". : [б.и.], 2016. С. 509-516.
Графовые метрики – популярный подход для клас- сификации структурных коннектомов, графов опи- сывающих структурные связи между различными участками мозга. В нашей работе мы предлагаем считать эти метрики на стохастических матри- цах случайных блужданий этих графов. При этом часть этих метрик мы предлагаем считать на логарифмах элементов матриц, чтобы сохранить физический смысл вероятностей перехода меж- ду ...
Добавлено: 9 декабря 2016 г.
Китов В. В., Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО 2016 № 4 С. 22-26
В статье рассматривается метод градиентного бустинга с осуществлением случайных поворотов признакового пространства на каждом шаге обучения алгоритма. Исследуется качество данного метода на различных модельных задачах бинарной классификации. Полученные результаты анализируются и даются рекомендации по применению указанного метода. ...
Добавлено: 23 августа 2016 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.
Малафеев А. Ю., Николаев К. И., , in : Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference, AIST 2019, Kazan, Russia, July 17–19, 2019, Revised Selected Papers. Communications in Computer and Information Science. Vol. 1086.: Springer, 2020. P. 154-159.
В статье проводится исследование методов глубокого обучения для решения новой задачи многоклассовой классификации текстов, а именно определения интересов пользователей с помощью текстовых сообщений. Мы использовали оригинальный набор данных из почти 90 тысяч текстовых сообщений с форумов, размеченных по десяти интересам. Мы экспериментировали с различными современными архитектурами нейронных сетей: рекуррентными и сверточными, а также с более простыми сетями с прямой связью. ...
Добавлено: 7 ноября 2019 г.
Kyjánek L., Ляшевская О. Н., Nedoluzhko A. и др., , in : Proceedings of the 13th Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2022). : Marseille : European Language Resources Association (ELRA), 2022. Ch. 298. P. 2788-2797.
Добавлено: 22 февраля 2023 г.
Бонч-Осмоловская А. А., Вопросы языкознания 2016 № 2 С. 100-120
Статья посвящена обзору работ последних лет, в которых теоретическая исследовательская задача решается с помощью методов или инструментов, используемых в компьютерной лингвистике. В обзоре проводится подробный анализ того, как именно с помощью применения того или иного инструмента или метода можно получить новые знания о природе языка. В частности, выделяются два основных направления, развитие которых в рамках ...
Добавлено: 14 апреля 2015 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.
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.
Pruzhinskaya M., Ishida E. O., Novinskaya A. и др., Astronomy and Astrophysics 2023 Vol. 672 Article A111
Добавлено: 6 июня 2023 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.
Иванов А. Р., Петров Д. М., В кн. : Сборник статей конференции "Информационные технологии и системы" (ИТиС'16). : М. : ИППИ РАН, 2016. С. 509-516.
Многие графовые метрики основаны на предположении, что веса графа представляют расстояния между вершинами, которые мы можем складывать. Если считать эти метрики для стохастических матриц случайного блуждания на графе, то физический смысл вероятностей перехода между вершинами теряется (поскольку вероятности переходов перемножаются, а не складываются). Мы предлагаем решать эту проблему использованием отрицательных логарифмов весов ребер. Используя этот ...
Добавлено: 15 декабря 2016 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.
Бузмаков А. В., В кн. : МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В ИССЛЕДОВАНИЯХ МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКИХ И СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ДАННЫХ. : СПб. : Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого", 2020. С. 284-333.
Оценка эффекта от воздействия на индивидуальном уровне необходима во многих областях знаний от медицины до маркетинга. Действительно, общество вы- играет, если будет возможность определять, на кого подействует какое-либо лекар- ство. А при отправлении рассылки только тем людям, которых интересует конкрет- ный товар, уменьшится количество спама и снизятся издержки рекламной кампании. В главе рассматриваются существующие методы ...
Добавлено: 7 декабря 2021 г.
Что в профиле тебе моем: Данные «ВКонтакте» как инструмент изучения интересов современных подростков
Поливанова К. Н., Смирнов И. Б., Вопросы образования 2017 № 2 С. 134-152
Интересы играют ключевую роль в психическом развитии ребенка. Однако их изучение связано с серьезными методологическими проблемами. Традиционно они исследуются с помощью опросных методов, не способных адекватно отразить многообразный и динамичный мир интересов взрослеющего человека. Авторы предлагают использовать для изучения интересов подростков их подписки на сообщества в социальной сети «ВКонтакте». Отличительной особенностью данных «ВКонтакте» является не ...
Добавлено: 21 июля 2017 г.