?
Анализ тримодальных данных на примере Интернет-сервисов социальных закладок
С. 315–322.
Игнатов Д. И., Магизов Р. А.
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.
Язык:
русский
Будник Р. А., Журнал зарубежного законодательства и сравнительного правоведения 2026 Т. 22 № 2 С. 15–26
В статье исследуется опыт взаимодействия государства и бизнеса по искоренению пиратства в интернет‑пространстве Китая. Цель работы заключается в анализе уникального эмпирического опыта реализации государственной политики по восстановлению работоспособности механизмов охраны и защиты прав интеллектуальной собственности в информационной среде КНР. Методика исследования построена на изучении системы правовых мер, предпринятых законодателем и осуществлённых государственным регулятором для преодоления ...
Добавлено: 27 апреля 2026 г.
Дискин Е. И., Труды по интеллектуальной собственности 2023 Т. 45 № 2 С. 17–24
В работе рассмотрен новый для судебной практики вопрос защиты права на аккаунт (учетную запись) интернет-платформы. Изучение судебной практики по данному вопросу в России позволяет сделать вывод, что данное право не должно рассматриваться исключительно в контексте гражданско-правовых отношений, оно защищено конституционным правом, гарантированным ст. 29 Конституции Российской Федерации. Автор отмечает недостаточную осведомленность граждан и организаций о методах защиты своих прав, необходимость ...
Добавлено: 19 июня 2023 г.
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.
Игнатов Д. И., Yurov M., , in: Rough Sets - International Joint Conference, IJCRS 2017, Olsztyn, Poland, July 3-7, 2017, Proceedings, Part II.Vol. 10314.: Springer, 2017. P. 558–569.
Добавлено: 9 февраля 2020 г.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2013.
Добавлено: 21 января 2014 г.
Комаров М. М., Мальцева С. В., , in: Human Rights on the Internet: Legal Frames and Technological ImplicationsIssue 2.: M.: Higher School of Economics Publishing House, 2013. Ch. 1 P. 60–68.
Добавлено: 20 декабря 2013 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.