Семинары 2026

Семинар НУЛ Моделей и методов вычислительной прагматики

6 июня 2026 г. в 16:00 состоялся семинар НУЛ "Моделей и методов вычислительной прагматики":

Научный руководитель: Игнатов Дмитрий Игоревич - к.т.н., Заведующий научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики; доцент департамента анализа данных и искусственного интеллекта НИУ ВШЭ.

1. Докладчик: Жаслан Дандыбаев, студент 2 курса «Науки о данных» ФКН ВШЭ

Тема: Построение персонализированных U2I-рекомендаций с использованием машинного обучения (Building personalised U2I recommendations using machine learning)

Аннотация: В работе рассматривается задача построения персонализированных User-to-Item (U2I) рекомендаций фильмов с использованием методов машинного обучения. Актуальность темы связана с ростом объема цифрового медиаконтента и необходимостью автоматизированного подбора релевантных фильмов для пользователей онлайн- кинотеатров и медиасервисов. В условиях большого каталога фильмов пользователь не может самостоятельно эффективно оценить все доступные варианты, поэтому рекомендательные системы становятся важным инструментом персонализации пользовательского опыта.
 

2. Докладчик: Фейсал Бабер, студент 2 курса «Науки о данных» ФКН ВШЭ

Тема: Hallucination-Aware Filtering and Augmentation Refinement for LLM-Augmented Recommender Systems

Аннотация: Large language models (LLMs) are increasingly used to generate synthetic user profiles for recommender system training, yet hallucinated preference claims embedded in those profiles corrupt the training signal before any harm is detectable by standard accuracy metrics. We propose  a hallucination-aware filtering framework that addresses this problem through three components:

(1) a four-category hallucination taxonomy  grounded in a formal evidence function; 

(2) a per-user H-score diagnostic that quantifies hallucination prevalence in LLM-generated profiles ; 

(3) a three-gate pre-training filter that removes hallucinated claims before they enter the training graph.

3. Докладчик: Гераськин Павел Дмитриевич, стажер-исследователь НУЛ ММВП, студент 2 курса «Магистр по наукам о данных» ФКН ВШЭ

Тема: Бенчмарк для рекомендательных систем

Аннотация: В данном исследовании представлен проект рекомендательной системы для обработки больших объемов данных о финансовых транзакциях, с акцентом на историю транзакций пользователей. В ходе всесторонних экспериментов с применением различных методов рекомендательных систем (RecSys) оценивается влияние различных факторов на точность рекомендаций на следующий период. Результаты подчеркивают повсеместный характер повторяемости потребления пользователями в реальных условиях и указывают на проблемы, с которыми сталкиваются существующие методы RecSys при эффективном моделировании этого явления.

Подключиться к конференции Zoom по запросу на почту Игнатову Д.И.

Cовместное заседание ДАДИИ, НУЛ ММВП и МЛ ИССА

25 мая в 11:00 на совместном заседании ДАДИИ, НУЛ ММВП и МЛ ИССА состоялось предварительное обсуждение (предзащита) кандидатской диссертации по компьютерным наукам Горшкова Сергея Сергеевича по теме "Мультимодальный анализ цифровых профилей студентов в социальных сетях для задач образовательной аналитики"

Научный руководитель: к.т.н., доцент Игнатов Дмитрий Игоревич, зав. научно-учебной лабораторией моделей и методов вычислительной прагматики 

Рецензенты:

1.    Доктор наук, профессор НИУ ВШЭ Тутубалина Елена Викторовна, с.н.с. научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики
2.    PhD, доцент Макаров Илья Андреевич, департамент анализа данных и искусственного интеллекта  ФКН НИУ ВШЭ

 С текстом и резюме диссертации можно ознакомиться по запросу в департаменте анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ.

Предзащита пройдет в дистанционном формате.

Cовместное заседание ДБДИП и НУЛ ММВП

21 мая 2026 г. в 15:00 состоялась защита кандидатской диссертации Баранова Александра Михайловича на тему "Методы распознавания и генерации коротких юмористических текстов", представленной на соискание учёной степени кандидата компьютерных наук. 

Научный руководитель: доктор технических наук Браславский Павел Исаакович

Адрес: г. Москва, Покровский бульвар, д. 11, корп. S, ауд. S814.

Защита диссертации будет проходить в дистанционном формате. Для получения доступа к онлайн-трансляции защиты обратитесь к менеджеру диссертационного совета по компьютерным наукам.

С текстом диссертации, резюме и материалами по защите можно ознакомиться по ссылке.

Совместное заседание Коломенского научного семинара и семинара НУЛ ММВП

15 мая 2026 г. в 15:00 состоялось Совместное заседание Коломенского научного семинара (руководитель, проф. д.ф.-м.н., Владимир Павлович Лексин) и семинара НУЛ "Моделей и методов вычислительной прагматики":

Докладчик: Цыганков Дмитрий Александрович, (МГУ им. М. В. Ломоносова)

Тема: Прямоугольные многогранники, гиперболические многообразия и торическая топология

Аннотация: 

В данном докладе автором представлен гомотопический тип таких многообразий в случае некомпактного P. Предложен подсчет колец когомологий: в случае идеальных многогранников (или если идеальная вершина только одна) получаются факторкольцо кольца многочленов с коэффициентами в Z2 по идеалам, которые описываются комбинаторикой многогранника P. В иных случаях когомологии более сложные, но всё ещё выглядят обозримо.

Подключиться к конференции Zoom
https://us06web.zoom.us/j/86074015543?pwd=tokXlabSLviuZ9d8kuIF9gEMOHqC31.1

Идентификатор конференции: 860 7401 5543
Код доступа: 026153

Cовместное заседание ДАДИИ, НУЛ ММВП и НУЛ МУСС

13 мая 2026 г. в 12:00 состоялось Совместное заседание ДАДИИ, НУЛ ММВП и НУЛ МУСС состоится предварительное обсуждение (предзащита) кандидатской диссертации по компьютерным наукам Феногеновой Алены Сергеевны по теме «Методология тестирования способностей генеративных фундаментальных моделей».

Научный руководитель: доктор наук, профессор НИУ ВШЭ Тутубалина Елена Викторовна, с.н.с. научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики

 Рецензенты:

 1.     PhD, доцент Макаров Илья Андреевич, департамент анализа данных и искусственного интеллекта  ФКН НИУ ВШЭ

2.    кандидат наук, доцент Ильвовский Дмитрий Алексеевич, н.с. международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа ФКН НИУ ВШЭ

 С текстом и резюме диссертации можно ознакомиться по запросу в департаменте анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ.

Cовместное заседание ДАДИИ, НУЛ ММВП и НУЛ МУСС

29 апреля 2026 г. в 12:00 состоялось Совместное заседание ДАДИИ, НУЛ ММВП и НУЛ МУСС состоится предварительное обсуждение (предзащита) кандидатской диссертации по компьютерным наукам Храброва Кузьмы Андреевича:

Соискатель: Храбров Кузьма Андреевич (НИУ ВШЭ, Москва)

Тема: Методология тестирования моделей предсказания химических свойств молекул

Научный руководитель: доктор наук, профессор НИУ ВШЭ Тутубалина Елена Викторовна, с.н.с. научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики

 Рецензенты:

 1.     PhD, доцент Деркач Денис Александрович, заведующий Научно-учебной лабораторией методов анализа больших данных LAMBDA ФКН НИУ ВШЭ

2.    к.т.н., доцент Игнатов Дмитрий Игоревич, заведующий Научно-учебной лабораторией моделей и методов вычислительной прагматики ФКН НИУ ВШЭ

 С текстом и резюме диссертации можно ознакомиться по запросу в департаменте анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ.

Предзащита пройдет в дистанционном формате.

Подключиться к конференции Телемост по ссылке: 

https://telemost.360.yandex.ru/j/6841079886

Продолжение Совместного заседания Коломенского научного семинара и семинара НУЛ ММВП

17 апреля 2026 г. в 15:00 состоялось Совместное заседание Коломенского научного семинара (руководитель, проф. д.ф.-м.н., Владимир Павлович Лексин) и семинара НУЛ "Моделей и методов вычислительной прагматики":

Докладчик: Дмитрий Игнатов, (НИУ ВШЭ, Москва), содокладчик Д.Ю. Сырников (ГСГУ, Коломна)

Тема: Исследование признаков и сходство спектров (на основе решеток понятий) для теоретико-числовых констант и периодов Концевича-Цагира

Аннотация: 

В данном докладе мы расскажем о двух приложениях методов Анализа формальных понятий (FCA – англ. Formal Concept Analysis, прикладная ветвь теории решеток) в теории чисел.  Во-первых, мы покажем, как извлекать и систематизировать знания о классах чисел в современной теории чисел с помощью метода исследования признаков (AE –  англ. Attribute Exploration). Метод AE появился в FCA и известен в искусственном интеллекте как интерактивный метод извлечения знаний в форме импликаций (зависимостей между подмножествами признаков), в рамках которого эксперт в предметной области (например, математик) участвует в ответах на вопросы и предоставлении контрпримеров. Особое внимание уделяется состоянию дел для так  называемых периодов Концевича-Цагира и их взаимосвязи с трансцендентными числами. Во-вторых, мы используем спектры (ср. последовательности Битти для иррациональных чисел) различных теоретико-числовых констант и их объектно-признаковые представления для вычисления сходства между префиксами их спектров. В данном случае мы опираемся на хорошо интерпретируемый человеком характер базовых структур FCA, в частности, формальных понятий и их иерархий, где каждое понятие, представляет собой упорядоченную пару ее объема (замкнутое множество объектов) и содержания (замкнутое множество признаков). Мы также приводим несколько утверждений относительно структуры полученных решеток понятий их динамики.

Подключиться к конференции Zoom по ссылке:
https://us06web.zoom.us/j/83139105371?pwd=Zb8SHttFjYn379faFhELnJbbEm7Rxz.1

Идентификатор конференции: 831 3910 5371
Код доступа: 529212

Совместное заседание Коломенского научного семинара и семинара НУЛ ММВП

10 апреля 2026 г. в 15:00 состоялось Совместное заседание Коломенского научного семинара (руководитель, проф. д.ф.-м.н., Владимир Павлович Лексин) и семинара НУЛ "Моделей и методов вычислительной прагматики":

Докладчик: Дмитрий Игнатов, (НИУ ВШЭ, Москва), содокладчик Д.Ю. Сырников (ГСГУ, Коломна)

Тема: Исследование признаков и сходство спектров (на основе решеток понятий) для теоретико-числовых констант и периодов Концевича-Цагира

Аннотация: 

В данном докладе мы расскажем о двух приложениях методов Анализа формальных понятий (FCA – англ. Formal Concept Analysis, прикладная ветвь теории решеток) в теории чисел.  Во-первых, мы покажем, как извлекать и систематизировать знания о классах чисел в современной теории чисел с помощью метода исследования признаков (AE –  англ. Attribute Exploration). Метод AE появился в FCA и известен в искусственном интеллекте как интерактивный метод извлечения знаний в форме импликаций (зависимостей между подмножествами признаков), в рамках которого эксперт в предметной области (например, математик) участвует в ответах на вопросы и предоставлении контрпримеров. Особое внимание уделяется состоянию дел для так  называемых периодов Концевича-Цагира и их взаимосвязи с трансцендентными числами. Во-вторых, мы используем спектры (ср. последовательности Битти для иррациональных чисел) различных теоретико-числовых констант и их объектно-признаковые представления для вычисления сходства между префиксами их спектров. В данном случае мы опираемся на хорошо интерпретируемый человеком характер базовых структур FCA, в частности, формальных понятий и их иерархий, где каждое понятие, представляет собой упорядоченную пару ее объема (замкнутое множество объектов) и содержания (замкнутое множество признаков). Мы также приводим несколько утверждений относительно структуры полученных решеток понятий их динамики.

Подключиться к конференции Zoom по ссылке:
https://us06web.zoom.us/j/83139105371?pwd=Zb8SHttFjYn379faFhELnJbbEm7Rxz.1

Идентификатор конференции: 831 3910 5371
Код доступа: 529212

Совместное заседание (семинар) НУЛ ММВП, ЦЯСТ и департамента АД и ИИ

19 марта 2026 г. в 18:00 состоялось Совместное заседание (семинар) НУЛ ММВП, ЦЯСТ и департамента АД и ИИ

Докладчик: Игорь Александрович Куликов ассистент Кафедры математического обеспечения и применения ЭВМ Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ».

Тема: Представление результатов диссертационного исследования И.А. Куликова "Методы автоматического построения графов знаний структурно сложных динамических сетей и их применение в области телекоммуникаций"  

Аннотация: В своем диссертационном исследовании на соискание степени кандидата технических наук Игорь Александрович Куликов (Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ») рассказал о своем решении задачи снижения вычислительной сложности построения и применения графов знаний для моделирования структурно сложных динамических сетей (на примере телекоммуникаций). Автором разработаны многоуровневая модель графа знаний, а также методы ее индуктивного и дедуктивного синтеза, которые за счет иерархической структуры и поуровневой обработки позволяют значительно сократить время синтеза и выполнения запросов к модели. Предложена архитектура системы мониторинга (область применения телекомунникационные компании) на основе этих решений, создан фреймворк для сравнительного анализа моделей. Достоверность результатов подтверждена экспериментами на моделях различного размера (до 15 млн элементов) и внедрением в реальные проекты.

Подключиться к конференции Zoom по ссылке:

https://us06web.zoom.us/j/89114409720?pwd=tlKztm3nc18pgwdVX5JPNl0KlauLG8.1

Идентификатор конференции: 891 1440 9720

Код доступа: 690618

Совместный семинар НУЛ Моделей и методов вычислительной прагматики и заседание Коломенского научного семинара

13 марта 2026 г. в 15:00 состоится cовместное заседание Коломенского научного семинара (руководитель, проф.. д.ф.-м.н., Владимир Павлович Лексин) и семинара НУЛ "Моделей и методов вычислительной прагматики":

Докладчик: Игнатов Дмитрий Игоревич - к.т.н., Заведующий научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики; доцент департамента анализа данных и искусственного интеллекта НИУ ВШЭ.

Тема: О применении энтропии в машинном обучении – учебный доклад 

Аннотация: В докладе будет рассказано как информационная энтропия Шеннона применяется в машинном обучении для отбора признаков при построении деревьев решений (decision trees) для решения задачи классификации на основе лекций автора доклада по курсам "Введением в машинное обучение и майнинг данных" и "Современный анализ данных". Будут обсуждаться и аналоги энтропии, используемые для отбора признаков, например, индекс Джини. Также будет показано, как т.н. кросс-энтропия используется для минимизации ошибок при обучения модели логистической регрессии (logistic regression). Кратко будут упомянуты варианты энтропии Цаллиса и Реньи, также нашедшие применение в машинном обучении.

Подключиться к конференции Zoom по ссылке:

https://us06web.zoom.us/j/84007208970?pwd=80uFWZjOC6CbcVACaSZbraApNSJTod.1

Идентификатор конференции: 840 0720 8970
Код доступа: 708964