• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Designing Data Visualization System Based on Language-Oriented Approach
  • 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
13 ноября 2026 г.
НИУ ВШЭ и ИФТТ РАН заключили соглашение о создании совместной лаборатории
Церемония подписания соглашения о создании Лаборатории экспериментальных исследований и применений новых функциональных материалов состоялась 11 ноября в здании НИУ ВШЭ на Старой Басманной улице, где расположен факультет физики. Подписи под документом поставили ректор НИУ ВШЭ Никита Анисимов и врио директора Института физики твердого тела им. Ю.А. Осипьяна (ИФТТ) РАН Ирина Ибрагимова.
12 ноября 2026 г.
«Формулирование теорий - последний навык, в котором мы превосходим машины»
Луи Вервурт, доцент МИЭМ ВШЭ, специалист в области философии науки и искусственного интеллекта, рассказал «Вышке.Главное» о том, что общего у физики и философии, почему квантовая механика не согласуется с теорией относительности, как быть исследователем в эпоху ИИ и почему способность создавать новые теории может стать главным преимуществом человека перед машиной.
10 ноября 2026 г.
Ученые ФКН ВШЭ представили исследования в области тензорных методов на международной конференции в Китае
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приняли участие в Международной конференции-школе по тензорным методам в математике и вычислениях для искусственного интеллекта (3rd Conference-School on Tensor Methods in Mathematics and Artificial Intelligence Computing). Мероприятие прошло в конце октября в Шэньчжэне (Китай). Одна из работ ученых института получила награду Best Poster Award и вошла в число пяти лучших постеров конференции.

 

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

?

Designing Data Visualization System Based on Language-Oriented Approach

Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS. 2024. Vol. 36. No. 2. P. 127–140.
A. D. Dzheiranian, Ermakov I. D., Proskuryakov K. A., L. N. Lyadova

Предлагается метод визуализации данных, основанный на языково-ориентированном подходе. Проведен анализ инструментов визуализации данных и возможности их настройки на предметные области исходя из потребностей пользователей. Отмечено, что эти инструменты требуют от пользователей высокой квалификации для настройки формата визуализации данных (пользователи должны иметь навыки программирования). Предлагается настраивать средства визуализации под нужды пользователей и специфику решаемых пользователями задач путем создания предметно-ориентированных языков (DSL). Описывается архитектура системы, основанной на использовании многоаспектной онтологии. Онтология включает описания языков и предметных областей, а также правила генерации новых языков и трансформации построенных моделей. Языки предназначены для описания различных классов диаграмм. Эта система включает в себя инструменты для автоматического создания новых DSL посредством отображения онтологии предметной области на метамодель базового языка по заданным пользователем правилам. Выполнена классификация различных типов диаграмм и выявлены основные компоненты диаграмм каждого типа, что дает основу для создания онтологии языков визуализации данных. Предлагается базовый язык для создания диаграмм. Демонстрируется возможность настройки языка для конкретных предметных областей. Приведен пример созданных моделей визуализации данных.

Научное направление: Компьютерные науки
Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: метамоделированиеmetamodelingdomain-specific modelingпредметно-ориентированное моделированиеdomain-specific languageпредметно-ориентированный языкdata visualizationвизуализация данныхmodel transformationФормальная грамматика formal grammarmultifaceted ontologyмногоаспектная онтологиятрансформация модели
Похожие публикации
Траектории ставок как сигнал сговора: LSTM-классификация аукционов государственных закупок
Ефимов К. Д., Журнал Новой экономической ассоциации 2026 № 72 С. 105–114
В работе предлагается метод автоматического выявления картель ного поведения в электронных аукционах государственных закупок на основе анализа пол ной траектории ставок. Эмпирическая база включает 508 историй торгов за 2016–2020 гг. с электронной площадки РТС-тендер; положительный класс размечен по материалам дел ФАС России, контрольная группа сформирована из сопоставимых аукционов без зафикси рованных нарушений. Каждая сессия представлена ...
Добавлено: 13 ноября 2026 г.
Model-Dependent Prompt-Component Ablation for Medical LLM Decision Support: Application to ENT Biologics Screening
Sergey N. Koltcov, Budkovaia M., Сурков А. Ю. и др., IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 2026 P. 1–10
Добавлено: 13 ноября 2026 г.
Impact of 5G NR-V2X Message Losses on Connected Vehicle Warning Functions
Физулин А. В., Степанянц В. Г., Американов А. А. и др., FUTURE TRANSPORTATION 2026 Vol. 6 No. 6 Article 264
Добавлено: 12 ноября 2026 г.
Structural model of decision support system for sustainable development of oil and gas companies
Stoianova A. D., Trofimets V. Y., Matrokhina K. V., International Journal of Engineering, Transactions A: Basics 2025 Vol. 38 No. 4 P. 701–709
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
EdFitter: a hybrid course recommendation system using large language models
Sergei Koltcov, Рюмин Д. А., Alexandr Axyonov и др., PeerJ Computer Science 2026 Article 12:e4141
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Assessing density equilibration in confined Liquid–Liquid interfaces
Guskov T., Gerke K., Кондратюк Н. Д. и др., Molecular Simulation 2026 Vol. 52 No. 7 P. 546 – 555
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Influence of nuclear quantum effects on metastable states of warm dense hydrogen
Lukyanchuk V., Норман Г. Э., Кондратюк Н. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 16435
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track and Applied Data Science Track. European Conference, ECML PKDD 2026, Naples, Italy, September 7–11, 2026, Proceedings
Cham: Springer, 2027.
Добавлено: 9 ноября 2026 г.
Artificial Intelligence for Software Engineering (AI4SE): A Review of Capabilities, Evaluation, and Verification Challenges
Avdoshin S.M., Pesotskaya E.Y., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 6, part 2 P. 133–146
Добавлено: 8 ноября 2026 г.
MFL-ScrollNet: Recurrent Sliding-Window Detection for Panoramic Pipeline Magnetic Flux Leakage Images
Aleksei Samarin, Belous F., Торопов А. Г. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 11 P. 1–21
Добавлено: 8 ноября 2026 г.
Proceedings 2026 IEEE International Conference on Joint Cloud Computing JCC 2026
IEEE Computer Society (Conference Publishing Services, CPS), 2026.
Добавлено: 7 ноября 2026 г.
Detecting the undetectable: benchmarking AI-generated text
Sergey Avdoshin, Elena Pesotskaya, Салех Х. М. и др., Procedia Computer Science 2026 Vol. 292 P. 1332–1341
Добавлено: 7 ноября 2026 г.
PrimeKV: Preserving critical KV cache without attention scores for long-context inference
Чжан Ч., Ильвовский Д. А., Neurocomputing 2027 Vol. 710
Добавлено: 5 ноября 2026 г.
A Multimodal Framework for Aphasia Severity Classification in Russian
Колмогорова А. В., Ekaterina Yavshitz, Margolina A. и др., Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 4 ноября 2026 г.
Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2026
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
PULSE: Psychological Characteristics Unified Learning via Speech-based Estimation
Абдулкадиров Т. Н., Рюмина Е. В., Рюмин Д. А. и др., Expert Systems with Applications 2026 Vol. 334 P. 1–29
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
Interpretable GNN with Stable Concepts as Neurons
Кузнецов С. О., CEUR Workshop Proceedings 2026 Vol. Vol-4247 P. 27–32
Добавлено: 2 ноября 2026 г.
О длине адаптивной различающей последовательности для семейства наблюдаемых автоматов
Бурдонов И. Б., Евтушенко Н. В., Косачев А. С., Труды Института системного программирования РАН 2025 Т. 37 № 6-1 С. 7–20
В статье исследуется длина адаптивной различающей последовательности для семейства инициальных полностью определенных наблюдаемых, возможно, недетерминированных автоматов. Приводится верхняя оценка длины такой последовательности и показывается ее достижимость. Обсуждается, каким образом полученные результаты можно применить при построении адаптивных диагностических тестов на основе конечно-автоматной модели. ...
Добавлено: 31 октября 2026 г.
К организации системы запросов в распределенной сети с кластерами диаметра не больше 2
Бурдонов И. Б., Евтушенко Н. В., Косачев А. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 4-1 С. 7–24
В статье усовершенствуется предложенная в предыдущей статье авторов модель кластеризованной распределённой сети с опросом, соответствующая сервис-ориентированной архитектуре. Целью опроса является нахождение ближайшего узла, готового оказать требуемую услугу (сервис) как можно раньше. Предлагаемые алгоритмы обеспечивают достижимость узлов, отсутствие дублирования сообщений, и обмен сообщениями с найденным узлом по кратчайшему пути. Кластеризованность сети означает, что в графе сети ...
Добавлено: 31 октября 2026 г.
Проектирование инструментов визуализации данных на основе интеграции возможностей предметно-ориентированного моделирования и генеративного искусственного интеллекта
Джейранян А. Д., Ларионова Я. А., Лядова Л. Н., В кн.: ГрафиКон 2025 : материалы 35-й Международной конференции по компьютерной графике и машинному зрению (Россия, Йошкар-Ола, 30 сентября – 2 октября 2025 г.).: Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2025. С. 353–366.
Аннотация. Средства визуализации данных представляют собой ключевые инструменты аналитиков, облегчающие выявление зависимостей, тенденций и закономерностей. Эти средства находят применение у широкого круга пользователей (аналитиков, учёных, руководителей предприятий, менеджеров, преподавателей и специалистов других областей, где точное и понятное представление информации критически важно для повышения эффективности анализа данных). Существующие инструменты визуализации ограничивают возможности кастомизации, предлагают лишь базовые ...
Добавлено: 5 мая 2026 г.
Обэриуты в кругу Михаила Кузмина (сетевой анализ)
Пахомова А. С., Вестник Московского университета. Серия 9: Филология 2026 № 1 С. 162–177
С середины 1920-х гг. будущие обэриуты — А.И. Введенский, Д. Хармс, К.К. Вагинов — сблизились с кругом поэта, прозаика и драматурга М.А. Кузмина и к концу десятилетия стали постоянными посетителями его дома. Тема «Кузмин и обэриуты» достаточно разработана, однако в много численных исследованиях фокус смещается на прагматику сближения с из вестным писателем самих чинарей, для которых контакты с Кузминым были способом ...
Добавлено: 1 апреля 2026 г.
Преодоление ограничений современных инструментов визуализации данных: новая методология
Джейранян А. Д., Лядова Л. Н., В кн.: BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and Advanced Analytics: сб. науч. ст. XI Междунар. науч.-практ. конф. (Республика Беларусь, Минск, 23–24 апреля 2025 года).: Мн.: БГУИР, 2025. С. 386–396.
Выполнен анализ существующих методов и инструментов визуализации данных, выявлены их ограничения, связанные с необходимостью продвинутых навыков программирования или недостаточной гибкостью настройки. Предложена методология разработки инструментов визуализации данных на основе экспертных знаний, обеспечивающая возможность эффективного создания настраиваемых визуальных представлений. Методология включает три ключевых подхода: (1) разработку предметно-ориентированных языков (DSLs) для визуализации данных, (2) автоматизированную генерацию скриптов визуализации ...
Добавлено: 21 февраля 2026 г.
Reusing ontology engineering in subject-oriented automated architecture development: current status and analysis of opportunities
Улитин Б. И., Бабкин Э. А., Sergey V. Zykov, , in: 29th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2025)Issue 270.: Elsevier, 2025. P. 919–927.
Добавлено: 30 декабря 2025 г.
Integrating an Ontology-Driven Approach to Data Visualization and AI Based Visualization with Plotly
A.D. Dzheiranian, L.N. Lyadova, Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2025 Vol. 37 No. 4 P. 191–206
В данном исследовании представлен прототип ассистента, управляемого искусственным интеллектом, который автоматизирует генерацию скриптов визуализации данных на основе запросов на естественном языке, устраняя необходимость пользователей владеть навыками программирования. В статье рассматриваются исследования, направленные на разработку средств для эффективной визуализации данных, проводится сравнение систем визуализации данных, основанных на использовании искусственного интеллекта, показаны ограничения существующих средств. Предлагаемый подход ...
Добавлено: 25 сентября 2025 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
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору