• 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
  • Multi-label Image Set Recognition in Visually-Aware Recommender Systems
  • 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
  • 2028
  • 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
16 сентября 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург разработали новые соединения для борьбы с раком
Ученые Лаборатории био- и хемоинформатики НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург совместно с коллегами из Университета Цзинань (Китай) и Санкт-Петербургского государственного технологического института разработали малые молекулы, преодолевающие химическую защиту раковых клеток. В отличие от классических ингибиторов, которые только блокируют активность белка, новые соединения удаляют его целиком. Работа ведется при поддержке Российского научного фонда.
14 сентября 2026 г.
Когда картинка мешает понять: ученые НИУ ВШЭ выяснили, что сложным идеям не всегда нужны иллюстрации
Иллюстрации помогают запоминать конкретные действия, но не всегда облегчают понимание абстрактных идей. Исследователи НИУ ВШЭ и Университета Гумбольдта сравнили, как люди усваивают тексты разного уровня абстрактности. Выяснилось, что участники лучше запоминали иллюстрации и выполняли задания после чтения мультимедийного текста об асанах йоги, чем после чтения абстрактного текста о равновесии Нэша. Результаты помогут эффективнее подбирать иллюстрации для учебных и информационных материалов. Исследование опубликовано в журнале Learning and Instruction.
11 сентября 2026 г.
Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае
С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.

 

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

?

Multi-label Image Set Recognition in Visually-Aware Recommender Systems

Ch. 26. P. 291–297.
Demochkin K., Савченко А. В.
Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: мобильные технологиирекомендательные системыMobile TechnologiesDeep Convolutional Neural Networksсверточные нейронные сетиRecommender SystemsFashion recommendationimage set recognitionраспознавание набора изображений
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Эффективные методы распознавания мультимедийных данных для задач анализа предпочтений пользователей мобильных устройств (2019)

В книге

Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference, AIST 2019, Lecture Notes in Computer Science, Revised Selected Papers
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.
Похожие публикации
Применение технологий компьютерного зрения в системах обработки визуальной информации
Лебедев О. Б., Черкасов Р. И., Известия ЮФУ. Технические науки 2025 № 5(247) С. 254–276
Рассмотрено применение технологий искусственного интеллекта, в частности компьютерного зрения в системах обработки визуальной информации. Проведен комплексный анализ нейросетевых подходов к решению задач компьютерного зрения, включая систематизацию ключевых типов задач: классификацию изображений, детектирование объектов и семантическую сегментацию. Детально исследованы архитектурные принципы сверточных нейронных сетей с акцентом на механизмы извлечения пространственных признаков через сверточные слои, оптимизацию представления ...
Добавлено: 10 сентября 2026 г.
Анализ безопасности хранения биометрических данных с использованием FaceNet
Стародубов К. В., Гвасалия Г. В., Карасев П. И., Нано-био-технологии. Тепло- и электроэнергетика. Математическое моделирование: сборник статей III международной научно-практической конференции (Липецкий государственный технический университет, Липецк, Россия) 2025 С. 219–223
В данной работе рассматривается понятие нейронных сетей, сверточных нейронных сетей, их архитектура и принцип работы с ними. Основное внимание уделяется проверки надежности хранения изображений людей в качестве эмбедингов, которые как считается не поддаются восстановлению в оригинальное изображение. В ходе исследования проводится эксперимент: эмбединг лица, конкретного человека сравнивается с набором эмбедингов, которые хранятся в одном файле ...
Добавлено: 6 сентября 2026 г.
Bradley-Terry Rankings for Recommender Systems Across Dataset Taxonomies
Гришина Е. Р., Stepan Kuznetsov, Цыганов А. Ш. и др., , in: KDD '26: Proceedings of the 32th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.: Association for Computing Machinery (ACM), 2026. P. 1310–1321.
Добавлено: 7 августа 2026 г.
Pre-trained LLMs Meet Sequential Recommenders: Efficient User-Centric Knowledge Distillation
Severin N., Kartushov D., Urzhumov V. и др., , in: Advances in Information Retrieval: 48th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2026, Delft, The Netherlands, March 29 – April 2, 2026, Proceedings, Part II. (LNCS, volume 16484).: Cham: Springer Publishing Company, 2026. P. 508–517.
Добавлено: 18 июня 2026 г.
Обучение распознаванию эмоций посредством мобильного приложения «ТРОПЭМО»
Шадрина Е. В., Мохова В. О., Загоскин В. А. и др., Нижегородский психологический альманах 2024 № 2
В статье рассмотрена задача обучения распознаванию эмоций по фотографиям. Был осуществлен обзор и анализ отечественных и зарубежных работ ученых, занимающихся проблемой эмоционального интеллекта. Рассмотрены его формирование, влияние на деятельность человека и существующие варианты его структуры, а также выделены общие черты в понимании эмоционального интеллекта. Эмоциональный интеллект понимается как система умственных способностей, позволяющая идентифицировать, управлять своими ...
Добавлено: 9 апреля 2026 г.
Efficient Incorporation of New Interactions in Graph Recommenders via Folding-In
Юсупов В. А., Sukhorukov N., Фролов Е. П., User Modelling and User-Adapted Interaction 2026 Vol. 36 Article 2
Графовые системы рекомендаций стали мощной парадигмой для персонализированных рекомендаций. Однако их зависимость от полного переобучения модели для интеграции новых пользователей или новых взаимодействий создаёт барьеры для масштабирования. В реальных системах рекомендаций эта задача становится невыполнимой из-за чрезмерных затрат времени и ресурсов. Чтобы преодолеть это ограничение, мы предлагаем быстрый и эффективный метод обновления графовых рекомендательных моделей ...
Добавлено: 15 марта 2026 г.
An Analysis of Sequential Patterns in Datasets for Evaluation of Sequential Recommendations
Klenitskiy A., Anna Volodkevich, Pembek A. и др., ACM Transactions on Recommender Systems 2026
Добавлено: 28 января 2026 г.
Autoregressive generation strategies for Top-K sequential recommendations
Anna Volodkevich, Danil Gusak, Klenitskiy A. и др., User Modelling and User-Adapted Interaction 2025 No. 35 Article 13
Добавлено: 26 января 2026 г.
Encode Me If You Can: Learning Universal User Representations via Event Sequence Autoencoding
Klenitskiy A., Фаткулин А. А., Denisova D. и др., , in: RecSysChallenge '25: Proceedings of the Recommender Systems Challenge 2025.: Association for Computing Machinery (ACM), 2025. P. 26–30.
Добавлено: 26 января 2026 г.
Benefiting from Negative yet Informative Feedback by Contrasting Opposing Sequential Patterns
Ivanova V., Фролов Е. П., Васильев А. В., , in: RecSys '25: Proceedings of the Nineteenth ACM Conference on Recommender Systems.: ACM, 2025. P. 1142–1147.
Добавлено: 26 января 2026 г.
Let It Go? Not Quite: Addressing Item Cold Start in Sequential Recommendations with Content-Based Initialization
Pembek A., Фаткулин А. А., Klenitskiy A. и др., , in: RecSys '25: Proceedings of the Nineteenth ACM Conference on Recommender Systems.: ACM, 2025. P. 626–631.
Добавлено: 26 января 2026 г.
Метод улучшения обнаружения атак презентации на биометрическую систему распознавания лиц с помощью сверточной сети с механизмом внимания
Пикуль А. С., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых университета ИТМО. Материалы Пятьдесят третьей (LIII) научной и учебно-методической конференции Том 1.: СПб.: Университет ИТМО, 2024. С. 338–342.
Предложен новый подход для улучшения распознавания атак презентации на биометрическую систему распознавания лиц с помощью сверточной сети с механизмом внимания. Проверена центральная гипотеза, которая заключалась в том, что с помощью механизма внимания возможно улучшить результаты работы исходной сверточной нейронной сети. В ходе экспериментов гипотеза была подтверждена. Наибольший прирост по качеству был достигнут на наборе данных ...
Добавлено: 13 декабря 2025 г.
Глубокая нейронная сеть с графовым вниманием для выявления поддельных изображений лица
Пикуль А. С., Лепендин А. А., Труды молодых ученых Алтайского государственного университета 2023 № 20 С. 190–193
Представлен новый подход для выявления атак презентации на системы распознавания по лицу. Он основан на использовании механизма графового внимания, применяемого к промежуточным картам характеристик изображений лица, вычисленным сверточной сетью ResNet18. Показано, что предложенный подход позволил добиться высокого качества распознавания поддельных изображений при лицевой биометрической верификации, сравнимого с имеющимися в настоящее время альтернативными решениями. ...
Добавлено: 12 декабря 2025 г.
Ансамбль современных моделей компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков
Пикуль А. С., Безопасность информационных технологий 2024 Т. 31 № 4 С. 116–127
Исследуется возможность применения современных архитектур компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков. Рассматриваются следующие архитектуры: EfficientNet, Vision Transformer (ViT), VisionLSTM (ViL), VisionKAN и Mamba Vision. Новизна подхода заключается в применении и сравнении работы данных архитектур, а также в их объединении в парные ансамбли для повышения точности детекции дипфейков. В работе проведен эксперимент, основанный на применении нескольких ...
Добавлено: 12 декабря 2025 г.
Scaling Recommender Transformers to One Billion Parameters
Хрыльченко К. Я., Matveev A., Makeev S. и др., , in: KDD '26: Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.1Vol. 1.: Association for Computing Machinery (ACM), 2026. P. 2255–2265.
Добавлено: 25 ноября 2025 г.
KDD '26: Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.1
Association for Computing Machinery (ACM), 2026.
Добавлено: 25 ноября 2025 г.
Blending Sequential Embeddings, Graphs, and Engineered Features: 4th Place Solution in RecSys Challenge 2025
Makeev S., Andreev A., Baikalov V. и др., , in: RecSysChallenge '25: Proceedings of the Recommender Systems Challenge 2025.: Association for Computing Machinery (ACM), 2025. P. 21–25.
Добавлено: 19 ноября 2025 г.
RecSysChallenge '25: Proceedings of the Recommender Systems Challenge 2025
Association for Computing Machinery (ACM), 2025.
Добавлено: 19 ноября 2025 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
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору