?
Can FCA-based Recommender System Suggest a Proper Classifier?
Ch. 3. P. 17-26.
Кашницкий Ю. С., Игнатов Д. И.
Ключевые слова: машинное обучениеанализ формальных понятийmachine learningFCA (Formal Concept Analysis)ensemble learningmultiple classifier systemsRecommender Systems
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
В книге
Vol. 1257. , Prague : CEUR Workshop Proceedings, 2014
University Rennes 1, 2017
This volume is the supplementary volume of the 14th International Conference on Formal Concept Analysis (ICFCA 2017), held from June 13th to 16th 2017, at IRISA, Rennes. The ICFCA conference series is one of the major venues for researches from the field of Formal Concept Analysis and related areas to present and discuss their recent ...
Добавлено: 19 июня 2017 г.
Дудырев Е. О., Кузнецов С. О., , in : Proceedings of the 9th International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?" (FCA4AI 2021). Vol. 2972.: CEUR-WS, 2021. Ch. 9. P. 99-104.
Добавлено: 8 декабря 2021 г.
Игнатов Д. И., Жук Р. В., Konstantinova N., , 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. 474-480.
Добавлено: 9 июня 2014 г.
Бардуков А. А., В кн. : МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ЧЕЛОВЕКО-МАШИННОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ. : М. : ОнтоПринт, 2023. С. 48-54.
В статье рассматривается возможность использования мультимодальных методов передачи информации для решения задачи поиска в корпусе изображений. В качестве решения приводится построение рекомендательной системы, которая решает проблему в два этапа: отбор кандидатов и ранжирование. Приводится несколько вариантов алгоритма отбора кандидатов, а также алгоритм построения модели машинного обучения для ранжирования. Качество результата измеряется метрикой точности (доля удачных ...
Добавлено: 13 июня 2023 г.
CEUR Workshop Proceedings, 2019
Добавлено: 31 октября 2019 г.
Кашницкий Ю. С., Игнатов Д. И., Интеллектуальные системы. Теория и приложения 2015 Т. 19 № 4 С. 37-55
В статье дается краткое введение в ансамбли классификаторов в машинном обучении и описывается алгоритм, повышающий качество классификации за счет рекомендации классификаторов объектам. Гипотеза, заложенная в основу алгоритма, состоит в том, что классификатор скорее правильно классифицирует объект, если он правильно предсказал метки соседей этого объекта из обучающей выборки. Автор иллюстрирует принцип алгоритма на простом примере и ...
Добавлено: 7 декабря 2015 г.
Герасимова О. А., Макаров И. А., , in : Advances in Computational Intelligence. IWANN 2019. : Berlin : Springer, 2019. P. 667-677.
In this paper, we study the problem of predicting quantity of collaborations in co-authorship network. We formulated our task in terms of link prediction problem on weighted co-authorship network, formed by authors writing papers in co-authorship represented by edges between authors in the network. Our task is formulated as regression for edge weights, for which ...
Добавлено: 29 июля 2019 г.
CEUR-WS.org, 2020
Добавлено: 30 октября 2020 г.
Добавлено: 9 июня 2014 г.
Кашницкий Ю. С., , in : The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases. PhD Session Proceedings. : [б.и.], 2014. P. 21-30.
Добавлено: 12 сентября 2014 г.
Бузмаков А. В., В кн. : МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В ИССЛЕДОВАНИЯХ МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКИХ И СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ДАННЫХ. : СПб. : Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого", 2020. С. 284-333.
Оценка эффекта от воздействия на индивидуальном уровне необходима во многих областях знаний от медицины до маркетинга. Действительно, общество вы- играет, если будет возможность определять, на кого подействует какое-либо лекар- ство. А при отправлении рассылки только тем людям, которых интересует конкрет- ный товар, уменьшится количество спама и снизятся издержки рекламной кампании. В главе рассматриваются существующие методы ...
Добавлено: 7 декабря 2021 г.
Springer, 2021
Книга вклюает в себя работы 16ой международной конференции по Анализу формальных понятий. Книга поделена на 5 секций: теория, правила, методы и приложения, исследование и визуализация ...
Добавлено: 10 июля 2021 г.
Сендерович М. А., В кн. : Межвузовская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов им. Е.В. Арменского. : М. : МИЭМ НИУ ВШЭ, 2019. С. 223-224.
Данная работа посвящена актуальной теме автоматизации в машинном обучении на примере создания универсальной рекомендательной системы. В работе исследуются различные типы рекомендательных систем, акцент делается на подходы коллаборативной фильтрации. Изучаются методы автоматизации машинного обучения, на основе которых будет разработана данная рекомендательная система. ...
Добавлено: 31 октября 2020 г.
Игнатов Д. И., Пульманс Й., , in : Diagnostic Test Approaches to Machine Learning and Commonsense Reasoning Systems. : Hershey : IGI Global, 2012. Ch. 8. P. 185-195.
Recommender systems are becoming an inseparable part of many modern Internet web sites and web shops. The quality of recommendations made may significantly influence the browsing experience of the user and revenues made by web site owners. Developers can choose between a variety of recommender algorithms; unfortunately no general scheme exists for evaluation of their ...
Добавлено: 3 декабря 2012 г.
Prague : CEUR Workshop Proceedings, 2014
The first and the second edition of the FCA4AI Workshop showed that many researchers working in Artificial Intelligence are indeed interested by a well-founded method for classi- fication and mining such as Formal Concept Analysis (see http://www.fca4ai.hse.ru/). The first edition of FCA4AI was co-located with ECAI 2012 in Montpellier and published as http://ceur-ws.org/Vol-939/ while the ...
Добавлено: 12 сентября 2014 г.
Найденова К., Игнатов Д. И., Hershey : IGI Global, 2012
The consideration of symbolic machine learning algorithms as an entire class will make it possible, in the future, to generate algorithms, with the aid of some parameters, depending on the initial users’ requirements and the quality of solving targeted problems in domain applications.
Diagnostic Test Approaches to Machine Learning and Commonsense Reasoning Systems surveys, analyzes, and ...
Добавлено: 3 декабря 2012 г.
Китов В. В., Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО 2016 № 4 С. 22-26
В статье рассматривается метод градиентного бустинга с осуществлением случайных поворотов признакового пространства на каждом шаге обучения алгоритма. Исследуется качество данного метода на различных модельных задачах бинарной классификации. Полученные результаты анализируются и даются рекомендации по применению указанного метода. ...
Добавлено: 23 августа 2016 г.
Игнатов Д. И., Каминская А. Ю., Константинов А. В. и др., , in : Conceptual Structures for STEM Research and Education, 20th International Conference on Conceptual Structures. Vol. 7735: Conceptual Structures for STEM Research and Education, 20th International Conference on Conceptual Structures.: Berlin, Heidelberg : Springer, 2013. P. 173-192.
This paper considers a data analysis system for collaborative platforms which was developed by the joint research team of the National Research University Higher School of Economics and the Witology company. Our focus is on describing the methodology and results of the first experiments. The developed system is based on several modern models and methods ...
Добавлено: 10 октября 2013 г.
Иванов А. Р., Петров Д. М., В кн. : 40-я междисциплинарная школа-конференция "Информационные технологии и системы". : [б.и.], 2016. С. 509-516.
Графовые метрики – популярный подход для клас- сификации структурных коннектомов, графов опи- сывающих структурные связи между различными участками мозга. В нашей работе мы предлагаем считать эти метрики на стохастических матри- цах случайных блужданий этих графов. При этом часть этих метрик мы предлагаем считать на логарифмах элементов матриц, чтобы сохранить физический смысл вероятностей перехода меж- ду ...
Добавлено: 9 декабря 2016 г.
Berlin : Springer, 2014
Добавлено: 13 ноября 2014 г.
Карпычев В. В., Balatskaya A., Utyashev N. и др., Frontiers in Human Neuroscience 2022 No. 16 Article 984306
Добавлено: 1 октября 2022 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.
Малафеев А. Ю., Николаев К. И., , in : Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference, AIST 2019, Kazan, Russia, July 17–19, 2019, Revised Selected Papers. Communications in Computer and Information Science. Vol. 1086.: Springer, 2020. P. 154-159.
В статье проводится исследование методов глубокого обучения для решения новой задачи многоклассовой классификации текстов, а именно определения интересов пользователей с помощью текстовых сообщений. Мы использовали оригинальный набор данных из почти 90 тысяч текстовых сообщений с форумов, размеченных по десяти интересам. Мы экспериментировали с различными современными архитектурами нейронных сетей: рекуррентными и сверточными, а также с более простыми сетями с прямой связью. ...
Добавлено: 7 ноября 2019 г.