?
Modeling of Microblogging Social Networks: Dynamical System vs. Random Dynamical System
P. 812–819.
В книге
Vol. 122: 5th International Conference on Information Technology and Quantitative Management. , Elsevier, 2017.
Варнавский А. Н., , 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. 239–252.
Добавлено: 7 мая 2026 г.
Анкудинов И. А., Социология: методология, методы, математическое моделирование 2025 № 61 С. 165–203
Изменчивые политические настроения россиян — постоянный предмет интереса социологических фондов. С развитием интернета привычные анкетные исследования стали дополняться онлайн-опросами и, несмотря на некоторый скепсис, «майнингом» социальных сетей. В настоящей статье предпринимается попытка скорректировать стихийную интернет-выборку так, чтобы приблизить ее оценки к репрезентативным омнибусам. Мы используем показатели доверия Президенту РФ в сети и в опросах с ...
Добавлено: 22 апреля 2026 г.
Добавлено: 6 марта 2026 г.
Рассматриваются вопросы макроуровневого наблюдения за производственной системой при реализации концепций Индустрии 4.0 и 5.0. на основе исследования информационных потоков в производственных сетевых структурах. Представлено три типа численных моделей сетевого взаимодействия, учитывающие влияние количества объектов, внешних воздействий, используемых правил взаимодействия.
Приведены результаты численных экспериментов с использованием предложенных моделей, позволяющие проанализировать особенности сетевой активности при различных значениях параметров модели: ...
Добавлено: 26 февраля 2026 г.
Ivanov S., Borisov V., Али С. и др., , in: 2025 IEEE XVII International Scientific and Technical Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE).: IEEE, 2025. Ch. 127 P. 1–7.
Добавлено: 19 декабря 2025 г.
Дементьева К. В., Вестник Томского государственного университета. Филология 2021 № 73 С. 287–310
Исследуются городские паблики социальной сети «ВКонтакте», размещающие информацию, основанную на пользовательском контенте, дается определение городского паблика, его типоформирующие признаки. На базе пабликов города Саранска проанализированы специфика подачи в них контента, влияние на общественное мнение, показатели отклика аудитории. Сделаны выводы о причинах популярности или непопулярности каждого ресурса, построена универсальная модель востребованного у аудитории города конкурентного паблика. ...
Добавлено: 31 октября 2025 г.
Метод LC-кривых – новый подход к анализу временных рядов – применен к композитному индексу деловой неопределенности (ИДН), построенному на основе результатов регулярных бизнес-опросов Росстата, что позволило осуществить анализ траекторий неопределенности по укрупнённым отраслям и подотраслям промышленности России с использованием двух спецификаций индекса: ex-ante (прогнозной) и ex-post (фактической). Результаты эмпирического анализа за период 2020–2024 гг. показали ...
Добавлено: 13 октября 2025 г.
Петров А. П., Sergey Zheglov, Ахременко А. С., , in: 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD).: IEEE, 2024. Ch. 1 P. 1–4.
Добавлено: 1 мая 2025 г.
Чертоганов К. А., Journal of Finance and Data Science 2025
This research aims to enhance the forecasting accuracy of extreme events, which pose significant challenges across various domains such as meteorology, finance, and public health. The study investigates the integration of cross-correlation and partial autocorrelation functions (PACF) with machine learning techniques to address the limitations of traditional forecasting methods and improve predictive reliability and interpretability. ...
Добавлено: 29 апреля 2025 г.
Ivanov P., Shtark M., Kozhevnikov A. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 25186–25197
Fault detection and diagnosis (FDD) is a critical challenge in industrial processes aimed at minimizing risks such as safety hazards, costly downtime, and suboptimal production. Traditional supervised FDD methods offer great performance while heavily relying on large volumes of labeled data, whereas unsupervised methods do not depend on labeled data, though are inferior in performance ...
Добавлено: 29 апреля 2025 г.
Макеева Н. М., Прикладная эконометрика 2025 Т. 79 С. 27–49
В работе представлены результаты анализа точности моделей наукастинга для ВВП России и его компонентов по использованию за период с 1 квартала 2014 года по 3 квартал 2023 года. Новизна исследования заключается в сопоставлении точности целого спектра моделей (MIDAS-, MFBVAR-, DFM-модели, модели с регуляризацией, а также классическая авторегрессия первого порядка), оцененных на первой и финальной версии ...
Добавлено: 19 апреля 2025 г.
Добавлено: 1 сентября 2024 г.
Сластников С. А., Жукова Л. Ф., Семичаснов И. В., Информационные технологии и вычислительные системы 2024 № 1 С. 97–108
В статье описывается веб-сервис, предназначенный для поиска, выгрузки и анализа данных из социальных сетей и мессенджеров, а также демонстрируется его применение для исследования сообществ социальной сети «Вконтакте». Веб-сервис позволяет выявлять типичные профили пользователей сообществ, оценивать эмоциональную окраску постов и комментариев, а также прогнозировать вектор развития сообществ. Описанный в работе веб-сервис обладает обширными функциональными возможностями и оригинальной ...
Добавлено: 12 августа 2024 г.
Шведов А. С., Свиязов В. А., В кн.: Системное моделирование социально-экономических процессов: труды 46-ой международной научной школы-семинара, г. Уфа, 9 - 15 октября 2023 г.: Воронеж: Истоки, 2024. С. 526–531.
Модель обобщенной авторегрессионной условной гетероскедастичности широко применяется для финансовых временных рядов. Имеются и дальнейшие обобщения этой модели. Одно из направлений для таких обобщений, это сочетание идей нечетких систем Такаги - Сугено и идей авторегрессионной условной гетероскедастичности. Преимущество нечетких систем Такаги - Сугено состоит в том, что для каждого нечеткого кластера (например, для нечеткого кластера "низкая ...
Добавлено: 26 июня 2024 г.
Бланк М. Л., Современная математика. Фундаментальные направления 2023 Т. 69 № 1 С. 50–61
Добавлено: 23 марта 2024 г.
Rabchevskiy A., Ясницкий Л. Н., , in: Digital Science: DSIC 2021Vol. 381.: Switzerland: Birkhauser/Springer, 2022. P. 412–421.
Добавлено: 14 февраля 2024 г.
Сизых Д. С., Сизых Н. В., Чебоксары: ИД «Среда», 2023.
В монографии представлены научно-исследовательские материалы по результатам оценки и анализа динамических характеристик временных рядов котировок акций. Выбраны и обоснованы оптимальные оценки, применение которых возможно для повышения качества и эффективности процессов прогнозирования, формирования и перебалансировки инвестиционных портфелей, управления рисками и пр. Авторами предложены показатели для оценки стабильности котировок акций, кумулятивной просадки и модель их применения при ...
Добавлено: 22 декабря 2023 г.
Свиязов В. А., Control Sciences 2022 No. 6 P. 21–28
Добавлено: 6 декабря 2023 г.
Свиязов В. А., Экономический журнал Высшей школы экономики 2023 Т. 27 № 3 С. 412–434
В настоящей работе рассматривается задача прогнозирования волатильности с учетом и без учета эффекта сезонности (эффекта выходного дня). Таким образом, существование эффекта выходного дня понимается в следующем смысле: дают ли модели, включающие сезонность, лучшие прогнозы по сравнению с моделями, не включающими сезонность. Представлена нечеткая модель GARCH, в которой учитывается эффект недельной сезонности. Модель является аналогом обычной ...
Добавлено: 28 октября 2023 г.
Докука С. В., Михайлова О. Р., Journal of Social and Personal Relationships 2024 Vol. 41 No. 4 P. 720–729
Добавлено: 18 сентября 2023 г.
Maddock J., Галло Ф., Wolters F. и др., Gerontology 2023 Vol. 69 No. 11 P. 1330–1346
Добавлено: 15 сентября 2023 г.