?
Analysing Online Social Network Data with Biclustering and Triclustering
P. 30-39.
В данной статье предлагаются два новых метода анализа данных социальных сетей. В частности, анализируются данные социальной сети ВКонтакте. Используя бикластеризацию, извлекаются группы пользователей со схожими интересами и сообщества пользователей, состоящих в схожих группах. С помощью трикластеризации интересы пользователей используются в качестве тегов для описания групп ВКонтакте. После данного процесса тегирования возможно рекомендовать конкретным пользователям релевантные группы или новых друзей, имеющих схожие предпочтения, из интересных групп. Приводятся предварительные результаты и объясняются дальнейшие приложения данных методов в случае больших данных.
В книге
Игнатов Д. И., Кузнецов С. О., Пульманс Й. Issue 871. , Leuven : Katholieke Universiteit Leuven, 2012
Гнатышак Д. В., Игнатов Д. И., Семенов А. В. и др., , in : Perspectives in Business Informatics Research. 11th International Conference, BIR 2012, Nizhny Novgorod, Russia, September 2012 Proceedings. Issue 128.: Berlin, Heidelberg : Springer, 2012. P. 162-171.
В работе комбинируются подходы на основе би- и трикластризации для анализа данных онлайн социальной сети ВКонтакте. Используя бикластеризацию, извлекаются группы пользователей со схожими интересами и сообщества пользователей, состоящих в схожих группах. С помощью трикластеризации интересы пользователей используются в качестве тегов для описания групп ВКонтакте. После данного процесса тегирования возможно рекомендовать конкретным пользователям релевантные группы или ...
Добавлено: 3 декабря 2012 г.
Игнатов Д. И., Семенов А. В., Комиссарова Д. В. и др., , in : Formal Concept Analysis of Social Networks. : Springer, 2017. Ch. 4. P. 59-96.
Добавлено: 17 декабря 2017 г.
Гнатышак Д. В., Игнатов Д. И., Семенов А. В., Lecture Notes in Business Information Processing 2012 Vol. 128 LNBIP P. 162-171
We combine bi- and triclustering to analyse data collected from the Russian online social network Vkontakte. Using biclustering we extract groups of users with similar interests and find communities of users which belong to similar groups. With triclustering we reveal users' interests as tags and use them to describe Vkontakte groups. After this social tagging ...
Добавлено: 7 февраля 2013 г.
Игнатов Д. И., Каминская А. Ю., Konstantinova N. и др., , in : Proceedings of The 2014 IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, WI-IAT 2014, 11-14 August 2014 Warsaw, Poland. : Los Alamitos, Washington, Tokyo : IEEE Computer Society, 2014. P. 327-335.
...
Добавлено: 9 июня 2014 г.
Кашницкий Ю. С., В кн. : Труды Международной конференции по физико-технической информатике CPT-2013, 12-19 мая 2013 г., Ларнака, Республика Кипр. : М., Протвино : Изд-во ИФТИ, 2013. С. 251-258.
Трикластеризация - это алгоритм, позволяющий обнаруживать объекты со схожими свойствами в контексте из трех множеств сущностей. Например, в задаче анализа данных социальных сетей, такими множествами могут быть пользователи, их интересы и события, в которых они принимают участие. Трикластеризация здесь может помочь найти группы пользователей с похожими интересами и, например, делать им рекомендации событий на основе ...
Добавлено: 27 января 2014 г.
Игнатов Д. И., Гнатышак Д. В., Sergei O. Kuznetsov и др., Machine Learning 2015 Vol. 101 No. 1 P. 271-302
This paper presents several definitions of “optimal patterns” in triadic data and results of experimental comparison of five triclustering algorithms on real-world and synthetic datasets. The evaluation is carried over such criteria as resource efficiency, noise tolerance and quality scores involving cardinality, density, coverage, and diversity of the patterns. An ideal triadic pattern is a totally dense ...
Добавлено: 15 апреля 2015 г.
M. : Higher School of Economics Publishing House, 2011
Concept discovery is a Knowledge Discovery in Databases (KDD) research field that uses human-centered techniques such as Formal Concept Analysis (FCA), Biclustering, Triclustering, Conceptual Graphs etc. for gaining insight into the underlying conceptual structure of the data. Traditional machine learning techniques are mainly focusing on structured data whereas most data available resides in unstructured, often ...
Добавлено: 3 декабря 2012 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.
Игнатов Д. И., Ivanova P., Zamaletdinova A. и др., , in : Supplementary Proceedings ICFCA 2019 Conference and Workshops. Vol. 2378.: CEUR Workshop Proceedings, 2019. P. 28-32.
Добавлено: 31 октября 2019 г.
Игнатов Д. И., Иванова П., Замалетдинова А., , in : Network Algorithms, Data Mining, and Applications. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics. Vol. 315.: Springer, 2020. Ch. 2. P. 19-35.
Добавлено: 22 февраля 2020 г.
Игнатов Д. И., Khvorykh G. V., Khrunin A. V. и др., / Springer. Series LNCS "Lecture Notes in Computer Science". 2020.
Отсутствующие генотипы могут повлиять на эффективность подходов машинного обучения к выявлению генетических вариантов риска распространенных заболеваний и признаков. Проблема возникает, когда генотипические данные собираются в разных экспериментах с разными ДНК-микрочипами, каждый из которых характеризуется своим набором неустановленных (отсутствующих) генотипов. Это может помешать машинному классификатору правильно назначать классы. Чтобы решить эту проблему, мы использовали хорошо изученные ...
Добавлено: 10 ноября 2020 г.
Игнатов Д. И., Кузнецов С. О., Жуков Л. Е., , in : Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining and Granular Computing: 13th International Conference, RSFDGrC 2011, Moscow, Russia, June 25-27, 2011. Proceedings. Vol. 6743.: Berlin, Heidelberg : Springer, 2011. P. 257-264.
A novel approach to triclustering of a three-way binary data is proposed. Tricluster is defined in terms of Triadic Formal Concept Analysis as a dense triset of a binary relation Y , describing relationship between objects, attributes and conditions. This definition is a relaxation of a triconcept notion and makes it possible to find all ...
Добавлено: 3 декабря 2012 г.
Кашницкий Ю. С., Труды Московского физико-технического института 2014 Т. 6 № 3 С. 43-56
Трикластеризация - это алгоритм, позволяющий обнаруживать объекты со схожими свойствами в контексте из трех множеств сущностей. Например, в задаче анализа данных социальных сетей, такими множествами могут быть пользователи, их интересы и события, в которых они принимают участие. Трикластеризация здесь может помочь найти группы пользователей с похожими интересами и, например, делать им рекомендации событий на основе ...
Добавлено: 8 ноября 2013 г.
Игнатов Д. И., Кузнецов С. О., Жуков Л. Е. и др., International Journal of General Systems 2013 Vol. 42 No. 6 P. 572-593
Two novel approaches to triclustering of three-way binary data are proposed. Tricluster is defined as a dense subset of a ternary relation Y defined on sets of objects, attributes, and conditions, or, equivalently, as a dense submatrix of the adjacency matrix of the ternary relation Y. This definition is a scalable relaxation of the notion of triconcept in ...
Добавлено: 16 октября 2013 г.
Игнатов Д. И., Каминская А. Ю., Беззубцева А. А. и др., В кн. : Анализ изображений, сетей и текстов. Доклады всероссийской научной конференции АИСТ'12. Модели, алгоритмы и инструменты анализа данных; результаты и возможности для анализа изображений, сетей и текстов. Екатеринбург, 16 – 18 марта 2012 года. Вып. 1.: М. : Национальный открытый университет «ИНТУИТ», 2012. С. 16-26.
В работе описывается система анализа данных кол
лаборативной платформы компании Witology. Проект находится
в состоянии разработки, поэтому в статье отражены в основном
методологические аспекты и результаты первых экспериментов.
В основу системы положен ряд моделей и методов современного
анализа объектно-признаковых и неструктурированных данных
(текстов), таких как Анализ Формальных Понятий, мультимо
дальная кластеризация, поиск ассоциативных правил и извлече
ние ключевых словосочетаний и слов из текстов. ...
Добавлено: 30 января 2013 г.
CEUR-WS.org, 2020
Добавлено: 30 октября 2020 г.
Пульманс Й., Игнатов Д. И., Виене С. и др., , in : Advances in Data Mining. Applications and Theoretical Aspects. 12th Industrial Conference, ICDM 2012, Berlin, Germany, July 13-20, 2012. Proceedings. Vol. 7377.: Berlin, Heidelberg : Springer, 2012. P. 273-287.
Formal Concept Analysis (FCA) is an unsupervised clustering technique and many scientific papers are devoted to applying FCA in Information Retrieval (IR) research. We collected 103 papers published between 2003-2009 which mention FCA and information retrieval in the abstract, title or keywords. Using a prototype of our FCA-based toolset CORDIET, we converted the pdf-files containing ...
Добавлено: 3 декабря 2012 г.
Егурнов Д. А., Игнатов Д. И., Automation and Remote Control 2022 Vol. 83 No. 6 P. 894-902
Добавлено: 1 ноября 2022 г.
Irina E. Utkina, Mikhail V. Batsyn, Ekaterina K. Batsyna, International Journal of Production Research 2018 Vol. 56 No. 9 P. 3262-3273
Добавлено: 11 марта 2018 г.
Корниенко Д. С., Руднова Н. А., Психологические исследования: электронный научный журнал 2018 Т. 11 № 59
Социальные сети является неотъемлемой составляющей современной жизни, но при этом они становятся факторами снижения достижений, в частности, академических. При анализе личностных факторов, влияющих на увлечение социальными сетями, рассматриваются саморегуляция и прокрастинация, представляющая личностную черту, проявляющуюся в откладывании работы и других дел на потом. Существует множество свидетельств о негативной роли прокрастинации в академических достижениях и, как ...
Добавлено: 1 ноября 2019 г.
Гнатышак Д. В., Игнатов Д. И., Кузнецов С. О. и др., В кн. : Тринадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2012 (16-20 октября 2012 г., г. Белгород, Россия). Том 2. Т. 2.: Белгород : Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова, 2012. С. 66-73.
В этой работе предлагается новый метод для анализа данных онлайновых социальных сетей. В частности, проанализированы данные сайта Вконтакте. Используя бикластеризацию выявлены группы пользователей со схожими интересами и сообщества пользователей принадлежащих сходным группам. Предпринята попытка использовать интересы пользователей как теги, для того чтобы описывать группы сети Вконтакте. ...
Добавлено: 20 ноября 2012 г.