?
Gaining Insight in Social Networks with Biclustering and Triclustering
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 новых друзей, имеющих схожие предпочтения, из интересных групп. Приводятся предварительные результаты и объясняются дальнейшие приложения данных методов в случае больших данных.
В книге
Issue 128. , Berlin, Heidelberg: Springer, 2012.
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.
Петрова Е. В., Пославская Ю. С., Информационное общество 2025 № 2 С. 48–55
В статье на материале полуструктурированных глубинных интервью рассматривается, как изменились практики молодых пользователей социальных сетей в контексте двух проблемныхтситуаций: ограничений, связанных с пандемией covid -19, и блокировок популярных интернет-ресурсов. Отмечено, что при высоком уровне доступа к интернету происходит переструктурирование системы медиапратик. Технологическиеизменения оказываются погружены в разнообразные контексты и воспринимаются вместе с ними. Одни и те ...
Добавлено: 21 июля 2025 г.
Игнатов Д. И., Lobachevskii Journal of Mathematics 2023 No. 44 P. 137–146
Добавлено: 13 июня 2023 г.
Лукьянченко П. П., Громов В. А., Бесчастнов Ю. Н. и др., Вестник кибернетики 2022 Т. 4 № 48 С. 37–48
Проведен анализ временных рядов количества новых дел в административных судах РФ двумя методами группировки временных рядов с учетом хаотичности, случайности и регулярности их структуры. Первая модель основана на плоскости «энтропия – сложность», вторая – граф
«атрибут – объект». Выведено четыре группы временных рядов: регулярные, регулярные-хаотические,
строго хаотические и хаотические-стохастические, из которых хаотические-стохастические оказались
в большинстве, что свойственно реальным ...
Добавлено: 20 марта 2023 г.
Громов В. А., Урманцева Н. Р., [б.и.], 2021.
В докладе рассматриваются подходы к прогнозированию на основе кластеризации, опирающиеся на методологию анализа формальных понятий. Методология применяется для кластеризации участков временного ряда с целью выделения характерных участков (мотивов), отвечающих больным с различной степенью засорённости фистулы. ...
Добавлено: 30 января 2023 г.
Ilya Semenkov, Sergei O. Kuznetsov, , in: Proceedings of the 9th International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?" (FCA4AI 2021)Vol. 2972.: CEUR-WS, 2021. P. 105–112.
Добавлено: 19 декабря 2022 г.
Игнатов Д. И., Khvorykh G., Khrunin A. и др., , in: Recent Trends in Analysis of Images, Social Networks and Texts. 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020 Revised Supplementary ProceedingsVol. 12602.: Springer, 2021. P. 185–204.
Добавлено: 1 ноября 2022 г.
Егурнов Д. А., Игнатов Д. И., Automation and Remote Control 2022 Vol. 83 No. 6 P. 894–902
Добавлено: 1 ноября 2022 г.
Вера Николаевна Минина, Василькова В. В., Социальное пространство 2019 № 5(22) С. 1–15
В статье обсуждается актуальная социологическая проблема взаимосвязи онтологических и гносеологических оснований в изучении социального пространства. Авторы обращают внимание на фрагментированность исследований интернет-пространства и ставят перед собой цель проанализировать трансформацию научных подходов к проблеме социального пространства в процессе осмысления новой онтологии интернет-пространства. Обобщаются сложившиеся в классической и современной социологии методологические принципы изучения социального пространства и оценивается их релевантность применительно к ...
Добавлено: 7 октября 2022 г.
Колпинец Е. В., Социодиггер 2021 Т. 2 № 7 (12) С. 16–21
В разговоре об алгоритмах, их влиянии на коллективное и индивидуальное восприятие соцсетей, на мой взгляд, важен конфликт очищенных от контекста больших данных, на которые так любят ссылаться маркетологи и аналитики, и пользовательских практик, пронизанных аффектами и догадками. Даже имея большие
данные, например, подробную статистику пользователей с учетом возраста,
гендера, территориальной принадлежности пользователей, исследователи и маркетологи часто не ...
Добавлено: 19 апреля 2022 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.
Бузмаков А. В., Кузнецов С. О., Makhalova T. и др., , in: Proceedings of the 9th International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?" (FCA4AI 2021)Vol. 2972.: CEUR-WS, 2021. Ch. 2 P. 19–26.
Добавлено: 7 декабря 2021 г.
Jyoti -., Buzmakov Aleksey, Kailasam S., , in: The 15th International Conference on Concept Lattices and Their Applications CLA2020Issue 2668.: CEUR-WS, 2020. P. 287–292.
Добавлено: 10 июля 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.
Колосовская Е. В., Грибач С. В., SIBUL V., , in: TRAINING, LANGUAGE AND CULTUREVol. 3. Issue 4.: Peoples' Friendship University of Russia (RUDN University), 2019. P. 56–64.
Добавлено: 6 июня 2021 г.
Koltsova Olessia Y., Mararitsa Larisa V., Terpilovskii Maxim A. и др., Computers in Human Behavior 2021 No. 122 Article 106856
Добавлено: 11 мая 2021 г.