Recommender-based Multiple Classifier System

В современных исследованиях широко обсуждается роль особых экономических зон в стимулировании экономического роста и развития России, формировании необходимых инвестиционных потоков и повышении инновационного потенциала страны за счет расширения производства продукции в высокотехнологичных отраслях экономики с высокой добавленной стоимостью. Цель исследования – моделирование процесса генерации резидентов и детерминация количественных факторов, оказывающих статистически значимый эффект на среднегодовой ...

Добавлено: 13 апреля 2026 г.

Replacing Criterion of Creativity with Criterion of Investment for Results Created by Artificial Intelligence

Пакшин П. К., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 1 P. 32–48

Искусственный интеллект выполняет значимую функцию в процессе автоматизации, минимизируя операционное участие человека в таких сферах, как медицина, искусство и юриспруденция. Несмотря на исторически тесную взаимосвязь искусства и технологий, именно генеративный искусственный интеллект расширил потенциал для творческой деятельности. Существенным катализатором этого процесса стало распространение предобученных систем искусственного интеллекта, интенсифицировавших развитие технологий в области обработки естественного языка ...

Добавлено: 31 марта 2026 г.

A Tool for Mass Generation of Random Step Environment Models with User-Defined Landscape Features

Gabdrahmanov R., Tsoy T., Martinez-Garcia E. и др., , in: Proceedings of the 21st International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics - (Volume 1) ICINCO 2024.: SciTePress, 2024. P. 511–518.

Добавлено: 17 марта 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.

Efficient Incorporation of New Interactions in Graph Recommenders via Folding-In

Юсупов В. А., Sukhorukov N., Фролов Е. П., User Modeling and User-Adapted Interaction 2025 P. 1–24

Добавлено: 14 марта 2026 г.

Real-Bogus Classification for ZTF Data Releases: Two Approaches

Semenikhin T., Корнилов М. В., Pruzhinskaya M. и др., , in: 26th International Conference, DAMDID/RCDL 2024, Nizhny Novgorod, Russia, October 23–25, 2024, Revised Selected Papers. Data Analytics and Management in Data Intensive Domains. (CCIS, volume 2641).: Springer, 2026. P. 211–219.

Добавлено: 11 марта 2026 г.

Rubic2: Ensemble Model for Russian Lemmatization

Афанасьев И. А., Glazkova A., Ляшевская О. Н. и др., , in: Proceedings of the 10th Workshop on Slavic Natural Language Processing (Slavic NLP 2025).: Association for Computational Linguistics, 2025. P. 157–170.

Добавлено: 10 марта 2026 г.

Кластеризация паттернов потребления электроэнергии умного дома на основе ансамблевых методов машинного обучения

Мальцева С. В., Бериков В. Б., Кладов Д. Е. и др., В кн.: Информатика и прикладная математика: Материалы X Международной научно-практической конференции (08.10 - 11.10.2025 г.)Т. 1: Сборник материалов часть 1.: Алматы: Институт информационных и вычислительных технологий КН МНВО РК, 2025. С. 227–232.

В работе рассматривается задача кластеризации паттернов потребления для частного домохозяйства. Для кластеризации суточных профилей нагрузки разработан и применен ансамблевый алгоритм на основе метрики Вассерштейна. Предложенный подход позволяет выделить типичные сценарии энергопотребления, интерпретировать поведение потребителя. Приводятся результаты вычислительных экспериментов на реальных данных. ...

Добавлено: 3 марта 2026 г.

Efficient Incorporation of New Interactions in Graph Recommenders via Folding-In

Юсупов В. А., Sukhorukov N., Фролов Е. П., , in: User Modeling and User-Adapted Interaction.: Springer, 2026. Ch. 36.2 P. 1–24.

Добавлено: 29 января 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.

Is Canfield Right? On the Asymptotic Coefficients for the Maximum Antichain of Partitions and Related Counting Inequalities

Игнатов Д. И., , in: 11th International Conference, AIST 2023, Yerevan, Armenia, September 28–30, 2023, Revised Selected Papers. Analysis of Images, Social Networks and Texts. Lecture Notes in Computer Science (LNCS, volume 14486).: Cham: Springer, 2024. P. 349 – 361.

Добавлено: 23 января 2026 г.

Method of Automated Dataset Collection for Microwave Filters Synthesis

Arinin O. V., Bakhmach D. M., Кацнельсон А. И. и др., , in: 2025 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications.: IEEE, 2025. P. 1–5.

Добавлено: 6 декабря 2025 г.

32nd SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining

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.

Correcting the LogQ Correction: Revisiting Sampled Softmax for Large-Scale Retrieval

Хрыльченко К. Я., Baikalov V., Makeev S. и др., , in: RecSys '25: Proceedings of the Nineteenth ACM Conference on Recommender Systems.: ACM, 2025. P. 545–550.

Добавлено: 19 ноября 2025 г.

ОТСЛЕЖИВАНИЕ РАЗВИТИЯ РАЗРУШЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ИМПУЛЬСОВ ТЕРМИЧЕСКИ СТИМУЛИРОВАННОЙ АКУСТИЧЕСКОЙ ЭМИССИИ ПРИ ОТСУТСТВИИ ЛОКАЦИИ

Индаков Г. С., Казначеев П. А., Майбук З. Я. и др., Геофизические исследования 2025 Т. 26 № 2 С. 99–124

Исследована группируемость импульсов акустической эмиссии при высокотемпературном нагреве образца песчаника, предварительно подвергнутого механическому нагружению. Механическое нагружение осуществлялось в одноосном режиме до нагрузки, близкой к разрушающей, с проявлением на поверхности признаков крупных трещин. После этого образец нагревался до 650 °C с регистрацией импульсов термоакустической эмиссии (ТАЭ). Проведена кластеризация импульсов на основе их сходства, установленного методом взаимной ...

Добавлено: 19 сентября 2025 г.