• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Найдено 30 550 публикаций
Сортировка:
по названию
по году
Глава
Fishkov A., Nikolenko S. I. In bk.: EEML 2012 – Experimental Economics in Machine Learning. Leuven: Katholieke Universiteit Leuven, 2012. P. 45-54.
Добавлено: 13 февраля 2013
Глава
Ignatov D. I., Poelmans J., Dedene G. et al. In bk.: Perception and Machine Intelligence. First Indo-Japan Conference, PerMIn 2012, Kolkata, India, January 12-13, 2011, Proceedings. Vol. 7143. Berlin; Heidelberg: Springer, 2012. P. 195-202.

The topic of recommender systems is rapidly gaining interest in the user-behaviour modeling research domain. Over the years, various recommender algorithms based on different mathematical models have been introduced in the literature. Researchers interested in proposing a new recommender model or modifying an existing algorithm should take into account a variety of key performance indicators, such as execution time, recall and precision. Till date and to the best of our knowledge, no general cross-validation scheme to evaluate the performance of recommender algorithms has been developed. To fill this gap we propose an extension of conventional cross-validation. Besides splitting the initial data into training and test subsets, we also split the attribute description of the dataset into a hidden and visible part. We then discuss how such a splitting scheme can be applied in practice. Empirical validation is performed on traditional user-based and item-based recommender algorithms which were applied to the MovieLens dataset.

Добавлено: 3 декабря 2012
Глава
Vorobyev G. In bk.: Hellenostephanos. Humanist Greek in Early Modern Europe. Learned Communities between Antiquity and Contemporary Culture. Tartu: University of Tartu Press, 2018. P. 379-390.
Добавлено: 12 июля 2019
Глава
Razorenov A., Fomichov V. A. In bk.: Database and Expert Systems Applications. 27th International Conference, DEXA 2016, Porto, Portugal, September 5-8, 2016, Proceedings. Vol. 9827. Prt. I. Cham; Heidelberg; NY; Dordrecht; L.: Springer, 2016. P. 416-430.
During roughly the last seven years, an increase of interest in semantic parsing of instructions in natural language (NL) could be observed. The principal applications of developed algorithms are NL-interfaces for interaction with robots and the personages of videogames, navigation in virtual space, and for developing programs by means of NL. However, the known algorithms are able to process only simple instructions, including one verb with dependent words. This paper has the following theoretical objectives: (a) to formally define in a new way the semantic-syntactic component of a linguistic database and semantic-syntactic structure of a NL-text; (b) to develop a new algorithm of semantic parsing of instructions satisfying the following conditions: (i) being able to process complex NL-instructions including several verbs; (ii) having a relatively compact form due to a high-level angle of look; (iii) being easy to implement and to expand; (iv) finding semantic-syntactic relationships in the input text without constructing a pure syntactic representation of the input text; (v) being convenient for processing texts not only from English but also from Russian, German, French and many other languages. The practical objective of the study was to develop a useful NL-interface to a file manager. A file manager with a NL-interface NLC-2 (Natural Language Commander - Version Two) has been developed. This study is underpinned by the theory of K-representations (knowledge representations) developed by the second author.  
Добавлено: 18 октября 2016
Глава
Fomichov V. A., Razorenov A. In bk.: Natural Language Processing and Information Systems. 19th International Conference on Applications of Natural Language to Information Systems, NLDB 2014, Montpellier, France, June 18-20, 2014, Proceedings. Iss. LNCS 8455. Cham: Springer, 2014. P. 81-84.

Излагается оригинальный метод разработки алгоритмов  семантико-синтаксического анализа текстов на естественном языке (ЕЯ). Этот метод является расширением метода, предложенного В.А. Фомичевым в монографии, опубликованной издательством Шпрингер в 2010 году. Для построения семантических представлений текстов используется класс СК-языков. Входные тексты могут принадлежать по крайней мере широким и практически интересным подъязыкам русского, английского, французского и немецкого языков. Заключительная часть статьи описывает применение разработанного метода к проектированию ЕЯ-интерфейса прикладной программной системы, выполняющей различные действия. Разработанный ЕЯ-интерфейс NLC-1 (Естественно-Языковый Коммандер – Версия 1) реализован с помощью языка функционального программирования Хаскел (Haskell).

Добавлено: 25 ноября 2014
Глава
Lazarev A. A., Dmitry Arkhipov D., Battaia O. O. In bk.: Proceedings of the 16th International Conference on Project Management and Scheduling (Rome, 2018). TexMat, 2018. P. 22-25.
Добавлено: 1 октября 2018
Глава
Vorobyeva E.E., Antsiperov V., Zabrosaev I. In bk.: 11th Russian-German-Conference on Biomedical Engineering. Aachen: 2015. P. 131-134.

-

Добавлено: 8 декабря 2015
Глава
Zaharchuk V. V., Ignatov D. I., Konstantinov A. V. et al. In bk.: EEML 2012 – Experimental Economics in Machine Learning. Leuven: Katholieke Universiteit Leuven, 2012. P. 72-85.

We describe a new recommender system for the Russian interactive radio network FMhost. The new recommender model combines collaborative and user-based approaches. The system extracts information from tags of listened tracks for matching user and radio station profiles and follows an adaptive online learning strategy based on user history. We also provide some basic examples and describe the quality of service evaluation methodology.

Добавлено: 23 июля 2012
Глава
Lapina M. In bk.: Proceedings of the 31th International Conference "Mathematical Methods in Economics 2013". Brno: Polygraficky servis Brno, Frantisek Sabart, 2013. P. 183-189.

The authors propose a new statistical unconstraining method which is based on the construction of the distribution function for the censored demand and application of the maximum likelihood approach to estimate distribution parameters. Numerical results are presented of comparative analysis of existing unconstraining methods and the method advocated in the paper. It is demonstrated that the new method has proven to be more efficient in the case of a high percentage of observed censored elements of sample data. Yet another important advantage of the method connected to the fact that it enables one to process the situation of censoring information incompleteness when some elements of the observed sample data are known to be censored or not and for the others this information is not available. Mathematical computer environment Wolfram Mathematica has been used for obtaining all the results presented in the paper.

Добавлено: 24 октября 2013
Глава
Vishnevsky A. G. In bk.: Russia facing demographic challenges. National Human Development Report. Russian Federation. M.: UNDP, 2009. P. 18-25.
Добавлено: 25 марта 2013
Глава
Kazartsev (Evgenii Kazartcev) E. In bk.: Frontiers in Comparative Metrics 3 in memoriam Jaak Poldmae. Tallinn: Tallinn University, 2017. P. 25.
Добавлено: 15 октября 2017
Глава
Solovova E., Tsvetkova N. I. In bk.: The Magic of Innovation: New Techniques and Technologies in Teaching Foreign Languages. Cambridge Scholars Publishing, 2015.
Добавлено: 6 апреля 2016
Глава
Karaganov S. A., Suslov D. In bk.: Multipolarity: The promise of disharmony. Campus Verlag, 2018. Ch. 5. P. 59-82.
Добавлено: 25 сентября 2018
Глава
Shabes V. Y., Bostedt G., Troshchenkova E. et al. In bk.: Identities in Transition. eBook. 2011.
Статья посвящена обзору экспериментального метода сравнительно-сопоставительного исследования русской и шведской систем ценностей. В ней ценности рассматриваются как национально-специфичные концепты, представляющие собой часть когнитивных ментальных репрезентаций носителя соответствующей культуры. В статье описываются три стадии психолингвистических экспериментов с русскими и шведскими студентами, обсуждаются проблемы, возникающие при попытке сопоставления ценностных систем разных культур и предлагаются пути их решения.
Добавлено: 27 июня 2012
Глава
Natalia Loukachevitch, Nokel M. In bk.: Proceedings 10th International Conference on Terminology and Artificial Intelligence TIA 2013. P.: Université Paris 13 - Paris Sorbonne Cité, 2013. P. 69-76.
Добавлено: 18 декабря 2014
Глава
Knyazev M. In bk.: Proceedings of the 26th Meeting of Formal Approaches to Slavic Linguistics. Michigan Slavic Publications, 2018.
Добавлено: 19 апреля 2018
Глава
Nenova Elena, Ignatov D. I., Konstantinov A. V. In bk.: Formal Concept Analysis Meets Information Retrieval 2013. Vol. 977. Aachen: CEUR Workshop Proceedings, 2013. P. 57-73.

We propose a new approach for Collaborative ltering which is based on Boolean Matrix Factorisation (BMF) and Formal Concept Analysis. In a series of experiments on real data (Movielens dataset) we compare the approach with the SVD- and NMF-based algorithms in terms of Mean Average Error (MAE). One of the experimental con- sequences is that it is enough to have a binary-scaled rating data to obtain almost the same quality in terms of MAE by BMF than for the SVD-based algorithm in case of non-scaled data.

Добавлено: 10 октября 2013
Глава
Kozintseva E., Dragoy O., Ivanova M. et al. In bk.: Proceedings of the Sixth International Conference on Cognitive Science. 2014. P. 64-65.
Добавлено: 6 июня 2016
Глава
Efimov E., Shevgunov T., Filimonova D. In bk.: 2016 17th International Radar Symposium (IRS). IEEE, 2016. P. 1-3.
Добавлено: 5 мая 2019
Глава
Sorlin S., Lajus J. In bk.: Media and the Politics of Arctic Climate Change: When the Ice Breaks. NY: Palgrave Macmillan, 2013. Ch. 4. P. 70-92.
Добавлено: 17 ноября 2013
Глава
Руденко В. А. В кн.: Материалы XIII международной научно-практической конференции «Наука в современном информационном обществе», 3-4 октября 2017 г., North Charleston. Научно-издательский центр Академический, 2017. С. 101-103.

Согласно современным исследованиям учет возможной зависимости случайных составляющих ошибки в модели стохастической производственной функции позволяет улучшить качество оценок параметров моделей. Доказано, что для этого можно использовать аппарат копула-функций, позволяющий описать зависимость компонент ошибки с помощью некоторой фиксированной копулы, выбор которой должен быть обусловлен целями исследования.В данной работе особое внимание будет уделено случаю наличия информации о факторах эффективности и показано влияние включения факторов эффективности в модель на зависимость случайных составляющих ошибки.

Добавлено: 21 ноября 2018