Участник:Aduenko

Материал из MachineLearning.

МФТИ, ФУПМ

Кафедра "Интеллектуальные системы"

Направление "Интеллектуальный анализ данных"

Mailto: aduenko1@gmail.com

Отчеты о научно-исследовательской работе

Весна 2012, 6-й семестр

Выбор признаков и шаговая логистическая регрессия для задачи кредитного скоринга

Работа посвящена выбору оптимального набора признаков для определения уровня надеж- ности заемщиков, подавших заявку на банковский кредит. Для ответа на поставленный вопрос оценивается вероятность невозврата кредита. Для отбора признаков используется шаговая регрессия, исследуется зависимость информативности отобранных признаков от параметров шаговой регрессии. В вычислительном эксперименте алгоритм тестируется на данных потребителей, подававших заявки на кредиты в определенный банк, а также на данных об отклике клиентов на маркетинговую кампанию банка.

Публикация

• Адуенко А.А. Выбор признаков и шаговая логистическая регрессия для задачи кредитного скоринга // Машинное обучение и анализ данных. — 2012. — № 3. — С. 279-291. — 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. Адуенко, А. А. Кузьмин, В. В. Стрижов Выбор признаков и оптимизация метрики при кластеризации коллекции документов // Известия ТулГУ.. — 2012. — № 3. — С. 119-131. — ISSN 2071-6141.

Визуализация матрицы парных расстояний между документами

В работе рассматривается алгоритм визуализации результатов тематической кластеризации коллекции документов. С помощью метода главных компонент матрица парных расстояний между документами оптимальным способом проецируется на плоскость. Предложена такая функция потерь, которая позволяет расположить название тем на плоскости с минимальным перекрытием. Алгоритм проиллюстрирован примером визуализации тезисов конференции.'

Публикация

• А. А. Адуенко, В. В. Стрижов Визуализация матрицы парных расстояний между документами // Научно-технические ведомости С.-Пб.ПГУ. — 2013. — № 1.

Алгоритм оптимального расположения названий коллекции документов

В работе исследуется метод визуализации результатов тематической кластеризации коллекции документов. Матрица парных расстояний между документами оптимальным способом спроецирована на плоскость. Требуется расположить названия документов оптимальным образом. Предложена такая функция потерь, которая позволяет расположить название тем на плоскости с минимальным перекрытием. Для ее минимизации использовался алгоритм BFGS. Алгоритм проиллюстрирован примером визуализации тезисов конференции.'

Публикация

• А. А. Адуенко, В. В. Стрижов Алгоритм оптимального расположения названий коллекции документов // Программная инженерия. — 2013. — № 1.

Весна 2013, 8-й семестр

Алгоритм построения логических правил при разметке текстов

В работе предложен метод восстановления структуры BibTeX: библиографических записей по их текстовому представлению. Структура ищется с помощью логических правил, определенных на экспертно-заданном множестве регулярных выражений. Для построения набора логических правил предполагается использовать алгоритм, основанный на тупиковых матрицах. Предложенный алгоритм проиллюстрирован задачей поиска структуры библиографических записей, представленных набором текстовых строк.'

Публикация

• А. В. Иванова, А. А. Адуенко, В. В. Стрижов Алгоритм построения логических правил при разметке текстов // Программная инженерия. — 2013. — № 6. — С. 41-47.

Совместный выбор объектов и признаков в задачах многоклассовой классификации коллекции документов

Работа посвящена задаче ранжирования поисковой выдачи. Для решения этой задачи предложен алгоритм многоклассовой классификации с совместным отбором объектов и признаков, а также его модификация для сравнения релевантности внутри одного класса. Отбор производится двумя способами: с помощью шаговой регрессии и с помощью генетических алгоритмов. Результаты, полученные разными методами, сравниваются. Алгоритм тестируется на синтетических данных и данных поисковой выдачи Яндекса.

Публикация

• А. А. Адуенко, В. В. Стрижов Совместный выбор объектов и признаков в задачах многоклассовой классификации коллекции документо // Инфокоммуникационные технологии. — 2013. — № 4.

О предельных движуниях волчка с внутренней диссипацией в однородном поле тяжести

Рассматривается волчок, моделируемый несущим телом с неподвижной точкой и однородным шаром, помещенным в шаровую полость несущего тела такого же радиуса, как и радиус шара. Предполагается, что диссипация обеспечивается только за счет внутренних сил, возникающих при относительных перемещениях шара. Показано, что предельными движениями волчка являются только стационарные вращения вокруг вертикали. Для случая, когда центр масс волчка лежит на одной из главных осей инерции, определено все множество предельных движений и детально исследован характер их устойчивости. Установлено, что для симметричного волчка с внутренней диссипацией условие устойчивости вращений, для которых радиус-вектор центра масс волчка направлен вертикально вверх, отличается от условия Майевского.

Публикация

• А. А. Адуенко, Н. И. Амелькин О предельных движуниях волчка с внутренней диссипацией в однородном поле тяжести // Труды МФТИ. — 2013. — № 18(2). — С. 126-133.

Участие в конференциях

• 55я Конференция МФТИ, доклад "Динамика волчка с частичной внутренней диссипацией".