• 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
  • Turning Krimp into a Triclustering Technique on Sets of Attribute-Condition Pairs that Compress
  • 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
22 мая 2026 г.
Лаборатория живых смыслов: как проект НИУ ВШЭ и СахГУ переосмысляет труд
Проект «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ — Пермь и Сахалинского государственного университета (СахГУ) изучает, как культура, среда и технологии формируют и меняют трудовые смыслы. Исследование объединяет индивидуальный опыт, профессиональные нормы, городские проблемы, творческие практики и цифровые условия труда. Руководитель Лаборатории междисциплинарных исследований по антропологии труда НИУ ВШЭ в Перми Лилия Пантелеева рассказала о работе проекта.
21 мая 2026 г.
«Пик глупости» и «долина отчаяния»: экономисты НИУ ВШЭ предложили объяснение эффекта Даннинга - Крюгера
Эффект Даннинга — Крюгера, который описывает резкий всплеск уверенности в своих силах у новичков и такое же стремительное ее падение при наборе опыта, объясняется особенностями процесса обучения и набора новых знаний. К такому выводу пришли сотрудник факультета экономических наук НИУ ВШЭ Андрей Ворчик вместе с независимым исследователем Муратом Мамышевым. Они разработали математическую модель процесса обучения и показали, как формируется и изменяется субъективная уверенность по мере накопления знаний и как  преподаватель может уменьшить «долину отчаяния» для ученика.
20 мая 2026 г.
«Еж» против «родственника»: ученые измерили, как мозг реагирует на неожиданные слова в живой речи
Российские нейрофизиологи с участием исследователей из НИУ ВШЭ показали, что изучать восприятие живой речи можно с помощью вызванных потенциалов. Они доказали, что метод применим не только к отдельным словам, но и к непрерывной речи. Оказалось, что слова, сильно отличающиеся по смыслу от предыдущего контекста, мозг обрабатывает дольше, а служебные слова анализирует в два этапа: сначала определяет их грамматическую роль, а затем на этой основе предсказывает следующее слово. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Human Neuroscience.

 

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

?

Turning Krimp into a Triclustering Technique on Sets of Attribute-Condition Pairs that Compress

P. 558–569.
Игнатов Д. И., Yurov M.
Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: трикластеризацияItemsets that compressпринцип наименьшей длины описаниячастые закономерности Triclustering MDL principle Frequent patternsсжимающие множества признаков
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Хорошо интерпретируемые методы интеллектуального анализа семантически насыщенных данных и их приложения (2017)

В книге

Rough Sets - International Joint Conference, IJCRS 2017, Olsztyn, Poland, July 3-7, 2017, Proceedings, Part II.
Rough Sets - International Joint Conference, IJCRS 2017, Olsztyn, Poland, July 3-7, 2017, Proceedings, Part II.
Vol. 10314. , Springer, 2017.
Похожие публикации
Mixed Integer Programming for Searching Maximum Quasi-Bicliques
Игнатов Д. И., Иванова П., Замалетдинова А., , in: Network Algorithms, Data Mining, and Applications. Springer Proceedings in Mathematics & StatisticsVol. 315.: Springer, 2020. Ch. 2 P. 19–35.
Добавлено: 22 февраля 2020 г.
Preliminary Results on Mixed Integer Programming for Searching Maximum Quasi-Bicliques and Large Dense Biclusters
Игнатов Д. И., Ivanova P., Zamaletdinova A. и др., , in: Supplementary Proceedings ICFCA 2019 Conference and WorkshopsVol. 2378.: CEUR Workshop Proceedings, 2019. P. 28–32.
Добавлено: 31 октября 2019 г.
Multimodal Clustering for Community Detection
Игнатов Д. И., Семенов А. В., Комиссарова Д. В. и др., , in: Formal Concept Analysis of Social Networks.: Springer, 2017. Ch. 4 P. 59–96.
Добавлено: 17 декабря 2017 г.
Putting OAC-triclustering on MapReduce
Зудин С., Гнатышак Д. В., Игнатов Д. И., , in: Proceedings of the Twelfth International Conference on Concept Lattices and Their Applications Clermont-Ferrand, France, October 13-16, 2015Vol. 1466.: Clermont-Ferrand: CEUR Workshop Proceedings, 2015. P. 47–58.
Добавлено: 23 октября 2015 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.
Однопроходный алгоритм трикластеризации
Гнатышак Д. В., Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы 2015 № 2 С. 16–30
В связи с продолжающимся ростом популярности области больших данных все более активно ставится вопрос о создании эффективных алгоритмов с низкой временной сложностью и возможностью параллелизации. Целью данной работы было создание эффективного однопроходного алгоритма трикластеризации бинарных данных, пригодного для использования в области больших данных. В результате был получен однопроходный линейный онлайн-алгоритм OAC-трикластеризации (трикластеризации объект-признак-условие). Помимо того, ...
Добавлено: 15 апреля 2015 г.
Визуальная аналитика в задаче трикластеризации данных социальных сетей
Кашницкий Ю. С., В кн.: Труды Международной конференции по физико-технической информатике CPT-2013, 12-19 мая 2013 г., Ларнака, Республика Кипр.: М., Протвино: Изд-во ИФТИ, 2013. С. 251–258.
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: 27 января 2014 г.
Визуальная аналитика в задаче трикластеризации многомерных данных
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.
Can triconcepts become triclusters?
Игнатов Д. И., Кузнецов С. О., Жуков Л. Е. и др., International Journal of General Systems 2013 Vol. 42 No. 6 P. 572–593
Two novel approaches to triclustering of three-way binary data are proposed. Tricluster is defined as a dense subset of a ternary relation Y defined on sets of objects, attributes, and conditions, or, equivalently, as a dense submatrix of the adjacency matrix of the ternary relation Y. This definition is a scalable relaxation of the notion of triconcept in ...
Добавлено: 16 октября 2013 г.
Анализ тримодальных данных на примере Интернет-сервисов социальных закладок
Игнатов Д. И., Магизов Р. А., В кн.: Социологические методы в современной исследовательской практике: Сборник статей, посвященный памяти первого декана факультета социологии НИУ ВШЭ А.О. Крыштановского [Электронный ресурс].: М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2011. С. 315–322.
В работе представлен оригинальный метод трикластеризации, который использовался для поиска «плотных» троек вида (посетители, тэги, ресурсы) при анализе данных сервиса социальных закладок Bibsonomy. Предложенный метод является универсальным для анализа любых тримодальных данных, описываемых тернарными отношениями, и служит вычислительно эффективной альтернативой поиску трипонятий (в смысле анализа формальных понятий) и построению айсбергов трирешёток. ...
Добавлено: 30 августа 2013 г.
Метод спектральной трикластеризации для систем совместного пользования ресурсами
Секинаева З. Р., Игнатов Д. И., В кн.: Анализ изображений, сетей и текстов. Доклады всероссийской научной конференции АИСТ'12. Модели, алгоритмы и инструменты анализа данных; результаты и возможности для анализа изображений, сетей и текстов. Екатеринбург, 16 – 18 марта 2012 годаВып. 1.: М.: Национальный открытый университет «ИНТУИТ», 2012. С. 246–254.
Статья посвящена разработке метода трикластеризации на основе графовой спектральной кластеризации. В серии экспериментов на реальных данных исследована эффективность и пригодность метода к анализу данных систем совместного пользования ресурсами, т.н. фолксономий ...
Добавлено: 30 января 2013 г.
Разработка данных систем совместного пользования ресурсами: от трипонятий к трикластерам
Игнатов Д. И., Кузнецов С. О., Пульманс Й., В кн.: Математические методы распознавания образов: 15-я Всероссийская конференция, г.Петрозаводск, 11–17 сентября 2011 г.: Сборник докладов.: М.: МАКС Пресс, 2012. С. 258–261.
В работе предложен новый подход к трикластеризации трехмерных бинарных данных. Трикластер определен в терминах триадического анализа формальных понятий (Triadic Formal Concept Analysis) как плотное тримножество тернарного отношения Y между объектами, признаками и условиями. Такое определение является ослаблением определения трипонятия и дает возможность найти все трикластеры и трипонятия, содержащиеся в трикластерах больших наборов данных. Данный подход ...
Добавлено: 4 декабря 2012 г.
From Triconcepts to Triclusters
Игнатов Д. И., Кузнецов С. О., Жуков Л. Е., , in: Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining and Granular Computing: 13th International Conference, RSFDGrC 2011, Moscow, Russia, June 25-27, 2011. ProceedingsVol. 6743.: Berlin, Heidelberg: Springer, 2011. P. 257–264.
A novel approach to triclustering of a three-way binary data is proposed. Tricluster is defined in terms of Triadic Formal Concept Analysis as a dense triset of a binary relation Y , describing relationship between objects, attributes and conditions. This definition is a relaxation of a triconcept notion and makes it possible to find all ...
Добавлено: 3 декабря 2012 г.
Gaining Insight in Social Networks with Biclustering and Triclustering
Гнатышак Д. В., Игнатов Д. И., Семенов А. В. и др., , in: Perspectives in Business Informatics Research. 11th International Conference, BIR 2012, Nizhny Novgorod, Russia, September 2012 ProceedingsIssue 128.: Berlin, Heidelberg: Springer, 2012. P. 162–171.
В работе комбинируются подходы на основе би- и трикластризации для анализа данных онлайн социальной сети ВКонтакте. Используя бикластеризацию, извлекаются группы пользователей со схожими интересами и сообщества пользователей, состоящих в схожих группах. С помощью трикластеризации интересы пользователей используются в качестве тегов для описания групп ВКонтакте. После данного процесса тегирования возможно рекомендовать конкретным пользователям релевантные группы или ...
Добавлено: 3 декабря 2012 г.
Analysing Online Social Network Data with Biclustering and Triclustering
Гнатышак Д. В., Игнатов Д. И., Семенов А. В. и др., , in: Concept Discovery in Unstructured Data. 2nd International Workshop, CDUD 2012, Leuven, Belgium, May 2012, ProceedingsIssue 871.: Leuven: Katholieke Universiteit Leuven, 2012. P. 30–39.
В данной статье предлагаются два новых метода анализа данных социальных сетей. В частности, анализируются данные социальной сети ВКонтакте. Используя бикластеризацию, извлекаются группы пользователей со схожими интересами и сообщества пользователей, состоящих в схожих группах. С помощью трикластеризации интересы пользователей используются в качестве тегов для описания групп ВКонтакте. После данного процесса тегирования возможно рекомендовать конкретным пользователям релевантные ...
Добавлено: 20 ноября 2012 г.
Анализ данных (data mining) онлайн социальных сетей с помощью бикластеризации и трикластеризации
Гнатышак Д. В., Игнатов Д. И., Кузнецов С. О. и др., В кн.: Тринадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2012 (16-20 октября 2012 г., г. Белгород, Россия). Том 2Т. 2.: Белгород: Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова, 2012. С. 66–73.
В этой работе предлагается новый метод для анализа данных онлайновых социальных сетей. В частности, проанализированы данные сайта Вконтакте. Используя бикластеризацию выявлены группы пользователей со схожими интересами и сообщества пользователей принадлежащих сходным группам. Предпринята попытка использовать интересы пользователей как теги, для того чтобы описывать группы сети Вконтакте. ...
Добавлено: 20 ноября 2012 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