• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Методы реконструкции личностного профиля на материале больших данных
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
30 апреля 2026 г.
«Моя цель - стать ординарным профессором»
Михаил Саматов занимается теоретическими исследованиями перовскитных солнечных батарей. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» он рассказал о работе на суперкомпьютере Вышки, сотрудничестве с Пекинским университетом и умении делать мебель.
29 апреля 2026 г.
Научить машину читать прошлое: на ФГН создают нейросеть для расшифровки рукописей
Дневники и письма — бесценный источник для гуманитария-исследователя. Но что делать, если текст невозможно прочитать? На факультете гуманитарных наук (ФГН) ВШЭ эту проблему решили перевести на язык математики: команда филологов, историков и специалистов по машинному обучению создала информационную систему, которая не только распознает неразборчивый почерк, но и помогает анализировать содержание архивов.
29 апреля 2026 г.
8 драйверов технологического будущего: что изменит экономику
Какие отрасли определят облик ближайших десятилетий? Премьер-министр  Михаил Мишустин назвал 8 направлений, которые будут развиваться в ближайшие годы. О том, какие образовательные программы НИУ ВШЭ готовят специалистов по этим направлениям — в материале IQ медиа.

 

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

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Методы реконструкции личностного профиля на материале больших данных

С. 114–117.
Евдокименко А. С., Стрижова Е. А.

В докладе будет рассмотрен опыт авторов по реконструкции личностного профиля с помощью различных методов математической обработки данных на материале «цифровых следов» и открытой информации пользователей сети интернет. Будут представлены возможности классических решений по оцифровке и анализу поведенческой активности пользователей (нейронные сети, машинное обучение (Random Forest), кластеризация), а также ряд усовершенствованных авторами способов (эвристическая логика, what-if-analysis)

Язык: русский
Полный текст
Ключевые слова: Машинное обучение и анализ данныхЛичностный профильЦифровой следПоведенческая активность

В книге

Личность в эпоху перемен: Материалы международной научно-практической конференции 17-18 декабря 2018
Смысл, 2018.
Похожие публикации
Перспективы интеграции новых цифровых технологий в современное образование для повышения его эффективности
Бояров Е. Н., Социальная компетентность 2025 Т. 10 № 2 С. 42–51
В статье рассматривается проблема интеграции новых цифровых технологий в современное образование с целью повышения его эффективности и качества. Цель исследования – обобщение теоретических и практических подходов к использованию цифровых инструментов в образовательной среде, а также выявление основных направлений и барьеров цифровой трансформации образования. Методы исследования включают анализ научной литературы и публикаций, сравнительный анализ различных подходов, ...
Добавлено: 9 декабря 2025 г.
Проектирование архитектуры программного обеспечения для анализа цифрового следа в образовательных системах
Степанов М. А., Сластников С. А., Климин Н. А., Программные системы: теория и приложения 2025 Т. 16 № 4 С. 3–21
Современные образовательные системы аккумулируют большие объемы данных о цифровой активности студентов в различных информационных системах, однако эффективное использование этих данных для персонализации образования остается нерешенной задачей. Формирование цифрового профиля обучающегося позволяет систематизировать разрозненные данные и использовать их для поддержки педагогических решений. В статье представлена модель формирования цифрового профиля на основе системного подхода к анализу данных цифрового ...
Добавлено: 11 июня 2025 г.
Нейросетевое обучение метрик: сравнение функций потерь
Дьяконов А. Г., Васильев Р. Л., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2023 Т. 514 № 2 С. 60–71
Представлен обзор методов обучения метрик с помощью глубоких нейронных сетей. Эти методы появились в последние годы, но сравнивались лишь с предшественниками, используя для обучения представлений (на которых вычисляется метрика) нейронные сети устаревших на данный момент архитектур. Проведено сравнение описанных методов на разных датасетах из нескольких доменов, используя предобученные нейронные сети, сопоставимые по качеству с SotA ...
Добавлено: 18 марта 2024 г.
ОПРЕДЕЛЕНИЕ СФОРМИРОВАННОСТИ КОМПЕТЕНЦИЙ СТУДЕНТОВ НА ОСНОВЕ ЦИФРОВОГО СЛЕДА: СИСТЕМАТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
Кутузов А. И., Богданова А. В., Педагогическое образование и наука 2023 № 4 С. 125–130
В статье представлен анализ состояния исследований применения цифрового следа студентов для определения сформированности у них компетенций. В соответствии с параметрами, определенными в декларации PRISMA, в обзоре используется методология библиографического исследования для изучения баз данных WoS, Scopus и РИНЦ. В ходе поиска статей, опубликованных в период с 2014 по 2022 г., мы анализируем информацию, полученную с ...
Добавлено: 10 февраля 2024 г.
Цифровые медиа и Big Data: математический подход к анализу медиасреды
Вартанов С. А., Век информации 2018 Т. 1 № 2 С. 211–213
Настоящая статья посвящена обзору методов сбора, анализа и использования больших данных (Big Data) и их применению в медиаиндустрии. В рамках цифровой медиасреды основными примерами Big Data являются данные обратной связи от приставок цифрового ТВ и информация о поведении интер- нет-пользователей. И то, и другое находит широкое применение в медиаиндустрии - от аудиторных измерений до формирования ...
Добавлено: 31 января 2024 г.
Цифровой след в прогнозировании образовательной стратегии выпускников школ
Габдрахманов Н. К., Орлова В. В., Александрова Ю. К., Университетское управление: практика и анализ 2021 Т. 25 № 3 С. 6–13
В исследовательской статье с использованием данных цифровых следов оцениваются результаты трансформации образовательной стратегии учащихся 11-х классов средней школы. Анализ официальных и неофициальных вузовских интернет-сообществ в социальной сети «ВКонтакте» показал, что их активными пользователями являются выпускники школ, которые таким образом получают необходимую информацию о высшем учебном заведении. Представленный в статье метод использования цифровых следов может стать перспективным инструментом прогнозирования спроса на ...
Добавлено: 20 декабря 2021 г.
Масштабы и перспективы образовательной миграции в России в условиях распространения коронавирусной инфекции
Габдрахманов Н. К., В кн.: Международный демографический форум: материалы заседания.: Воронеж: Цифровая полиграфия, 2020. С. 792–797.
Добавлено: 1 ноября 2021 г.
Цифровые следы в пространстве университета
Хусяинов Т. М., Цифровой ученый: лаборатория философа 2021 Т. 4 № 2 С. 52–72
Данная работа посвящена анализу использования цифровых следов в образовательной среде, специфике их сбора и анализа в университете. Так или иначе все участники образовательного процесса, а также те, кто ими могут потенциально стать, например, абитуриенты, оставляют цифровые следы в цифровых средах университета и Глобальной сети вообще, которые могут подвергаться анализу. При этом даже сам университет как ...
Добавлено: 19 октября 2021 г.
Миграционное поведение студентов российских вузов на основе данных цифровых следов
Габдрахманов Н. К., Орлова В. В., Александрова Ю. К., Вестник Томского государственного университета 2021 Т. 467 С. 106–114
Анализируется образовательная и трудовая миграция 400 тысяч выпускников российских вузов из восьми университетов на основе данных цифровых следов. Выделяются несколько типов последовательного миграционного поведения от школы до университета и далее на рынке труда. На примере нескольких вузов показываются различия в миграционном поведении студентов. ...
Добавлено: 12 октября 2021 г.
Цифровой след как инструмент оценки компетенций: кейс компании «Газпром нефть»
Лезина Т. А., Хорошева Т. А., Коростелева А. В., PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти 2021 Т. 6 № 2 С. 91–98
Увеличить скорость бизнес-процессов, связанных с оценкой компетенций сотрудников крупных компаний, увеличить эффективность и объективность соответствующих бизнес-процедур позволяет анализ цифровых следов работников. Современные технологии позволяют накапливать в информационных системах компаний данные об активностях сотрудников, связанные с их профессиональной деятельностью. Результаты повышения квалификации сотрудников, протоколы их взаимодействия по профессиональным вопросам, результаты рекрутинговых процедур формируют цифровой след (ЦС) ...
Добавлено: 17 июля 2021 г.
Identifying Bid Leakage in Procurement Auctions: Machine Learning Approach
Dmitry Ivanov, Alexander Nesterov, , in: EC '19 Proceedings of the 2019 ACM Conference on Economics and Computation.: Association for Computing Machinery (ACM), 2019. P. 69–70.
Добавлено: 11 ноября 2020 г.
Результаты мониторинга неофициальных университетских интернет-сообществ в условиях перехода на дистанционную форму обучения
Габдрахманов Н. К., Мягков М. Г., Гойко В. Л. и др., Мониторинг экономики образования 2020 № 7 С. 1–5
В аналитическом материале рассматривается цифровой след студентов вузов в социальной сети «ВКонтакте» в условиях перехода на дистанционную форму обучения. Определены основные тематики сообщений и проблемы, с которыми они столкнулись в этот период. Проведен анализ динамики коммуникационной активности студентов в интернет-сообществах вузов до и после перехода университетов на удаленный формат. Исследование основано на данных мониторинга неофициальных университетских ...
Добавлено: 30 октября 2020 г.
Transformation of Relationships Between Primary School Stakeholders in the Context of Digitization
Заиченко Н. А., Заиченко Л. И., Рубашкин Д. Д., Education and Self Development 2020 Vol. 15 No. 3 P. 130–144
Актуальность темы изменения отношений между субъектами образовательного процесса на стадии цифровизации обусловлена ускорением социальных и технологических процессов, в которые вовлечены различные стейкхолдеры. «Цифра» становится универсальной платформой, на которой в единой информационной системе поддерживаются управленческие и педагогические инновационные решения. Цифровизация рассматривается нами как качественно новая ступень полисубъектных отношений в условиях информатизации. На стадии перехода к «цифре» в первую очередь следует ...
Добавлено: 21 октября 2020 г.
Проблема трансформации образовательных отношений в начальной школе в условиях цифровизации
Заиченко Н. А., Заиченко Л. И., Рубашкин Д. Д., В кн.: Перспективы и приоритеты педагогического образования в эпоху трансформаций, выбора и вызовов: VI Виртуальный Международный форум по педагогическому образованию: сборник научных трудовТ. 2.: Каз.: Издательство Казанского университета, 2020. С. 278–289.
Настоящая статья содержит описание методологии и первых результатов исследования, проводимого при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (2020–2022 гг.). Целью междисциплинарного проекта является анализ проблем управления образовательными отношениями в период цифровой трансформации. Фокус данной статьи – тема цифровизации образования, в частности, проблема трансформации отношений в сфере образования при переходе системы из традиционной в цифровую среду. Цифровизация ...
Добавлено: 11 сентября 2020 г.
Перспективы и приоритеты педагогического образования в эпоху трансформаций, выбора и вызовов: VI Виртуальный Международный форум по педагогическому образованию: сборник научных трудов
Заиченко Н. А., Заиченко Л. И., Рубашкин Д. Д. и др., Каз.: Издательство Казанского университета, 2020.
Настоящая статья содержит описание методологии и первых результатов исследования, проводимого при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (2020–2022 гг.). Целью междисциплинарного проекта является анализ проблем управления образовательными отношениями в период цифровой трансформации. Фокус данной статьи – тема цифровизации образования, в частности, проблема трансформации отношений в сфере образования при переходе системы из традиционной в цифровую среду. Цифровизация ...
Добавлено: 11 сентября 2020 г.
Particle-identification techniques and performance at LHCb in Run 2
Гущин М. И., Чекалина В. А., , in: Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. Frontier Detectors for Frontier Physics: 14th Pisa Meeting on Advanced Detectors.: Elsevier, 2019. P. 568–569.
One of the most challenging data analysis tasks of modern High Energy Physics experiments is the identification of particles. In this proceedings we review the new approaches used for particle identification at the LHCb experiment. Machine-Learning based techniques are used to identify the species of charged and neutral particles using several observables obtained by the ...
Добавлено: 19 февраля 2020 г.
Proceedings of the 27th ACM International Conference on Information and Knowledge Management
Association for Computing Machinery (ACM), 2018.
Добавлено: 27 декабря 2019 г.
EC '19 Proceedings of the 2019 ACM Conference on Economics and Computation
Association for Computing Machinery (ACM), 2019.
Добавлено: 12 декабря 2019 г.
Machine Learning, Optimization, and Data Science. 4th International Conference, LOD 2018, Volterra, Italy, September 13-16, 2018, Revised Selected Papers
Cham: Springer, 2019.
Добавлено: 17 октября 2019 г.
Machine Learning on data with sPlot background subtraction
M. Borisyak, N. Kazeev, Journal of Instrumentation 2019 Vol. 14 No. 08 P. 1–8
Добавлено: 20 августа 2019 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору