Участник:Arsenty

Материал из MachineLearning.

МФТИ, ФУПМ

Кафедра "Интеллектуальные системы"

Направление "Интеллектуальный анализ данных"

Mailto: senatormipt@gmail.ru

Отчеты о научно-исследовательской работе

Весна 2012, 6-й семестр

Многоуровневая классификация при обнаружении движения цен.

В данной работе рассматривается один из возможных методов прогнозирования, основанный на модели логистической регрессии. Предлагается способ разметки пучка временных рядов и построения матрицы объект --- признак. Алгоритм проверяется на синтетических пучках временных рядов вида зашумленных синусов и периодических трапеций. Как вариант практического применения, алгоритм тестируется на данных о потреблении электроэнергии.

Публикация

• Кузьмин А.А. Многоуровневая классификация при обнаружении движения цен // Машинное обучение и анализ данных. — 2012. — № 3. — С. 318-327. — ISSN 2223-3792.

Осень 2012, 7-й семестр

Выбор признаков и оптимизация метрики при кластеризации коллекции документов.

Исследуется проблема верификации корректности тематической классификации документов с помощью метрического алгоритма. Предложен алгоритм выбора оптимальной функции расстояния между документами. Исследуется соответствие между полученной кластеризацией документов и их экспертной классификацией. Результаты кластеризации и их соответствие экспертной тематической классификации проиллюстрированы вычислительным экспериментом на реальной коллекции документов.'

Публикация

• А. А. Кузьмин, А. А. Адуенко, В. В. Стрижов Выбор признаков и оптимизация метрики при кластеризации коллекции документов // Известия ТулГУ.. — 2012. — № 3. — С. 119-131. — ISSN 2071-6141.

Весна 2013, 8-й семестр

Выпускная квалификационная работа бакалавра Проверка адекватности тематических моделей коллекции документов

Проверка адекватности тематических моделей коллекции документов.

Исследуется проблема верификации корректности тематической классификации документов с помощью метрического алгоритма. Предлагается алгоритм построения иерархической модели. Определяется степень несоответствия экспертной модели и предлагаемой. В работе сравнивается качество моделей, полученных с помощью агломеративного и дивизимного алгоритов. Визуализируются отличия полученной модели от экспертной. Предлагаемый алгоритм построения тематической модели проиллюстрирован кластеризацией коллекции тезисов конференции EURO 2012.'

Публикация

• А. А. Кузьмин, В. В. Стрижов Проверка адекватности тематических моделейколлекции документов. // Программная инженерия.. — 2013. — № 4. — С. 16-20. — ISSN 2220-3397.

Участие в конференциях

26th European Conference on Operational Research. July 1-4, 2013. Rome, Italy. "Visualization of scientific conference’s thematic model". Презентация

Осень 2013, 9-й семестр

Тематическая классификация тезисов крупной конференции с использованием экспертной модели.

Работа посвящена определению тем, научных направлений и сессий тезисов крупной научной конференции. Рассматривается коллекция тезисов конференции с экспертной тематической моделью. Строится терминологический словарь конференции. Предлагается функция сходства двух тезисов. Методом неметрической иерархической кластеризации строится алгоритмическая модель конференции, с заданным весом учитывающая существующую экспертную модель. Выявляются несоответствия между экспертной моделью и предлагаемой. Алгоритм построения тематической модели проиллюстрирован кластеризацией коллекции тезисов конференции EURO 2013.'

Публикация

• А. А. Кузьмин, А. А. Адуенко, В. В. Стрижов Тематическая классификация тезисов крупной конференции с использованием экспертной модели. // Информационные технологии.. — 2014.