Комплексное применение процедур разведочного анализа при исследовании многомерных данных

Т. А. Дуброва

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

28 августа 2026 г.

МИЭМ ВШЭ и МИЭТ договорились о научном сотрудничестве

26 августа Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова (МИЭМ) ВШЭ и Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники» (МИЭТ) подписали договор о сотрудничестве. Соглашение направлено на развитие совместных исследований в области физики, перспективного материаловедения и электроники, объединяющих экспериментальные и вычислительные подходы, выполнение совместных опытно-конструкторских работ, а также подготовку заявок на российские и международные научные гранты.

25 августа 2026 г.

Исследователи ВШЭ сравнили рекомендательные алгоритмы по правилам спортивного турнира

Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на 32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).

20 августа 2026 г.

<a>Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».

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

Публикации

?

Комплексное применение процедур разведочного анализа при исследовании многомерных данных

С. 48–53.

Дуброва Т. А.

Язык: русский

Ключевые слова: Разведочный анализ данных многомерные данные

В книге

Математико-статистический анализ социально-экономических процессов. Межвузовский сборник научных трудов. Выпуск 8

М.: Издательство МГУЭСИ, 2011.

Towards polynomial subgroup discovery by means of FCA?

Бузмаков А. В., , in: Eighth International Workshop “What can FCA do for Artificial Intelligence?”.: [б.и.], 2020. P. 57–68.

The goal of subgroup discovery is to find groups of objectsthat are significantly different than “average” object w.r.t. some super-vised information. It is a computational intensive procedure that tra-verses a large searching space corresponding to the set of formal con-cepts. It was recently found that a part of formal concepts, called stableconcepts, can be found ...

Добавлено: 10 июля 2021 г.

Exploratory Knowledge Discovery over Web of Data

Alam M., Бузмаков А. В., Napoli A., Discrete Applied Mathematics 2018 Vol. 249 P. 2–17

Добавлено: 26 сентября 2017 г.

ВИЗУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ КЛАСТЕРНЫХ СТРУКТУР В МНОГОМЕРНЫХ ОБЪЕМАХ ТЕКСТОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

Bondarev A. E., Bondarenko A. V., Galaktionov V. A. и др., Научная визуализация 2016 Т. 8 № 3 С. 1–24

Работа рассматривает вопросы визуального анализа кластерных структур в многомерных объемах текстовой информации. Для анализа кластерных структур в многомерном объеме текстовых данных используются технологии построения упругих карт, представляющие собой методы отображения точек исходного многомерного пространства на вложенные в это пространство многообразия меньшей размерности. Варьируя поверхность упругой карты за счет последовательного уменьшения коэффициентов упругости, можно добиться лучшей аппроксимации картой многомерного облака данных. Применение ...

Добавлено: 15 сентября 2016 г.

Triadic Formal Concept Analysis and triclustering: searching for optimal patterns

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.

Анализ соответствий: представление метода

Шафир М. А., Социология: методология, методы, математическое моделирование 2009 № 28 С. 29–44

Статья посвящена известному и активно применяющемуся в исследовательской практике методу обработки нечисловой информации - анализу соответствий. Метод рассматривается в контексте французской традиции анализа данных и сравнивается с другими разведочными методами. ...

Добавлено: 11 февраля 2013 г.

Практические подходы к верификации внутренних рейтинговых методик

Шевченко Е. С., Синева И., Банковское дело 2011 № 3 С. 70–78

В статье представлены основные подходы к верификации внутренних рейтинговых методик анализа кредитоспособности заемщиков, на реальном примере даны практические рекомендации по их применению. ...

Добавлено: 14 декабря 2012 г.