Detecting Communities in Feature-Rich Networks with a K-Means Method

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

26 мая 2026 г.

Гибкость рынка труда как новая норма: ее формы и адаптация работников

Гибкий рынок труда, который наблюдается сегодня, — не временная тактика или вынужденная мера, а системный ответ на ряд вызовов. Как меняется карьера, какие формы гибкости встречаются и как работникам адаптироваться к ним, в колонке для IQ Медиа размышляет директор Института занятости и профессий НИУ ВШЭ Федор Прокопов.

25 мая 2026 г.

Биологи ВШЭ получили «молекулярный отпечаток» преэклампсии

Исследователи НИУ ВШЭ использовали новый способ моделирования состояния гипоксии в клетках плаценты при беременности, осложненной преэклампсией, и обнаружили молекулярные маркеры кислородного голодания тканей. Гипоксия — один из ключевых механизмов преэклампсии, полученные результаты важны для более точной и своевременной диагностики заболевания, а также для разработки эффективных методов лечения. Работа опубликована в журнале Placenta.

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.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

Detecting Communities in Feature-Rich Networks with a K-Means Method

P. 539–547.

Шалилех С., Миркин Б. Г.

В печати

Язык: английский

DOI

В книге

Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2021

Springer, 2021.

Community detection on simplicial complexes

Ермолаев Е. С., Applied Network Science 2025 Vol. 10 Article 30

Добавлено: 30 декабря 2025 г.

Sensor Data Analysis by means of Clustering

Kurtc V., Прохоров А. В., , in: Traffic and Granular Flow '22, Lecture Notes in Civil Engineering (LNCE, volume 443).: Singapore: Springer, 2024. P. 495–502.

Добавлено: 4 октября 2024 г.

Sensor Data Analysis by means of Clustering

Kurtc V., Andrey Prokhorov, Lecture Notes in Civil Engineering 2024 Vol. 443 P. 495–502

Добавлено: 1 октября 2024 г.

Community Detection in Feature-Rich Networks Using Gradient Descent Approach

Шалилех С., Миркин Б. Г., , in: Complex Networks & Their Applications XII: Proceedings of The Twelfth International Conference on Complex Networks and their Applications: COMPLEX NETWORKS 2023, Volume 2.: Springer, 2024. Ch. 15 P. 185–196.

Добавлено: 5 марта 2024 г.

Analysis of Categorical Data from Historical Perspectives: Essays in Honour of Shizuhiko Nishisato

Singapore: Springer, 2023.

This collection of essays is in honor of Shizuhiko Nishisato on his 88th birthday and consists of invited contributions only. The book contains essays on the analysis of categorical data, which includes quantification theory, cluster analysis, and other areas of multidimensional data analysis, covering more than half a century of research by the 41 interdisciplinary ...

Добавлено: 3 февраля 2024 г.

Building a Graph-Based Recommender Using Community Embeddings

Anton Begehr, Peter Panfilov, , in: ICCTA '22: Proceedings of the 2022 8th International Conference on Computer Technology Applications.: NY: Association for Computing Machinery (ACM), 2022. Ch. 19 P. 121–127.

Добавлено: 26 сентября 2022 г.

SHS Web of Conferences. 3rd International Scientific Conference on New Industrialization and Digitalization (NID 2020)

P.: EDP Sciences, 2021.

Добавлено: 12 сентября 2022 г.

Community Detection in Feature-Rich Networks Using Data Recovery Approach

Миркин Б. Г., Шалилех С., Journal of Classification 2022 Vol. 39 P. 432–462

Добавлено: 1 августа 2022 г.

Community Partitioning over Feature-Rich Networks Using an Extended K-Means Method

Шалилех С., Миркин Б. Г., Entropy 2022 Vol. 24 No. 5 Article 626

Добавлено: 1 августа 2022 г.

Summable and nonsummable data‐driven models for community detection in feature‐rich networks

Шалилех С., Миркин Б. Г., Social Network Analysis and Mining 2021 Vol. 11 No. 1 P. 1–23

Добавлено: 29 июля 2021 г.

Least-squares community extraction in feature-rich networks using similarity data

Шалилех С., Миркин Б. Г., Plos One 2021 Vol. 16 No. 7 Article 0254377

Добавлено: 22 июля 2021 г.

Detection of an unspecified number of communities in feature-rich networks

Шалилех С., Миркин Б. Г., , in: Proceedings of MARAMI 2020 - Modèles & Analyse des Réseaux : Approches Mathématiques & Informatiques - The 11th Conference on Network Modeling and Analysis(Vol-2750)Vol. Vol-2750: Modèles & Analyse des Réseaux : Approches Mathématiques & Informatiques - Network Modeling and Analysis 2020.: CEUR-WS.org, 2020. P. 1–12.

Добавлено: 13 января 2021 г.

A Method for Community Detection in Networks with Mixed Scale Features at Its Nodes

Шалилех С., Миркин Б. Г., , in: Complex Networks & Their Applications IX. Volume 1: Proceedings of the Ninth International Conference on Complex Networks and Their Applications COMPLEX NETWORKS 2020.: Springer, 2021. P. 3–14.

Добавлено: 13 января 2021 г.

Proceedings of MARAMI 2020 - Modèles & Analyse des Réseaux : Approches Mathématiques & Informatiques - The 11th Conference on Network Modeling and Analysis(Vol-2750)

CEUR-WS.org, 2020.

Добавлено: 29 ноября 2020 г.