- A
- A
- A
- АБB
- АБB
- АБB
- А
- А
- А
- А
- А
Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11, корпус S, комната S938 (станции метро "Чистые пруды" и "Курская").
Телефон: +7(495) 772-95-90 *27319
Департамент анализа данных и искусственного интеллекта был создан в 2014 году на базе кафедры анализа данных и искусственного интеллекта. В его состав входят исследователи с мировым именем, активно участвующие в международных исследовательских проектах.
Acquaye F. L., Kertesz-Farkas A., Stafford Noble W.
Journal of Proteome Research. 2023. Vol. 22. No. 2. P. 577-584.
Vasilii A. Gromov, Yury N. Beschastnov, Korney K. Tomashchuk.
PeerJ Computer Science. 2023. Vol. 9. No. .
Kanovich M., Kuznetsov S., Scedrov A.
Information and Computation. 2022. Vol. 287.
Egurnov D., Ignatov D. I.
Automation and Remote Control. 2022. Vol. 83. No. 6. P. 894-902.
Egurnov D., Точилкин Д. С., Ignatov D. I.
In bk.: Complex Data Analytics with Formal Concept Analysis. Springer, 2022. P. 239-258.
Dudyrev F., Neznanov A., Anisimova K.
In bk.: Artificial Intelligence in Education. Posters and Late Breaking Results, Workshops and Tutorials, Industry and Innovation Tracks, Practitioners’ and Doctoral Consortium -23rd International Conference, AIED 2022, Durham, UK, July 27–31, 2022, Proceedings, Part II. Springer, 2022. P. 436-439.
Zhirayr Hayrapetyan, Nascimento S., Trevor F. et al.
In bk.: Information Systems and Technologies: WorldCIST 2022, Volume 2. Iss. 469. Springer, 2022. P. 141-147.
Dudyrev E., Semenkov Ilia, Kuznetsov S. et al.
Plos One. 2022. Vol. 17. No. 10.
Семинар ДАДИИ "Рекомендательные системы, основанные на графах, с использованием непрерывных представлений сетей"
Киселёв Дмитрий Андреевич
Департамент анализа данных и искусственного интеллекта: Младший научный сотрудник
В пятницу 24 июня 2022 г. в 12.00 в рамках семинара "Математические модели информационных технологий" департамента анализа данных и искусственного интеллекта состоится семинар по теме "Рекомендательные системы, основанные на графах, с использованием непрерывных представлений сетей (Graph-based recommender systems using network embeddings)".
Докладчик: Дмитрий Киселёв, м.н.с., Департамент анализа данных и искусственного интеллекта.
Аннотация: Диссертация посвящена задаче рекомендательных систем и ее решению с использованием графовых непрерывных представлений. Постановка задачи рекомендаций с точки зрения графов позволяет совместно использовать контентную и коллаборативную информацию, учитывать динамику поведения пользователей. В совокупности это помогает решить основные проблемы рекомендательных систем (холодный старт, учет последовательности, сдвиги в распределениях данных и петли обратной связи) в рамках единого подхода.
В течение доклада будут рассказаны несколько статей, которые фокусируются на решение этих проблем с точки зрения автоматической генерации и объединения выразительных структурных, контентных и временных признаков для задачи предсказания связей (рекомендаций). Также, будут показаны два подхода к исследованию новых состояний на основе графа взаимодействия пользователей и объектов.