• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Мероприятия

Онлайн семинар ММИТ: "Методы мультимодальной кластеризации для реляционных данных"

Мероприятие завершено

Уважаемые коллеги!
Приглашаем вас в пятницу, 25 сентября 2020 года в 15.00 на очередное онлайн заседание семинара "Математические модели информационных технологий" департамента анализа данных и искусственного интеллекта и МЛ "Интеллектуальные системы и структурный анализ" под руководством С.О. Кузнецова.

Докладчик: Дмитрий Егурнов, аспирант НИУ ВШЭ, мнс Научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики

Тема: «Методы мультимодальной кластеризации для реляционных данных»

Аннотация: Анализ мультимодальных данных, таких как многомерные тензоры и n-арные отношения, является важной и актуальной задачей кластеризации. Эта работа посвящена методам решения таких задач, основанных на Анализе Формальных Понятий. В то время как существует несколько хорошо изученных алгоритмов для двумерных данных, расширения для пространств большей размерности не очевидны и не всегда возможны. Были разработаны несколько методов, развивающих идеи OAC-трикластеризации. Из всех возможных вариантов был обоснованно выбран оптимальный. Он получил название вещественной OAC-трикластеризации (NOAC - Numerical OAC) и применяется для поиска трикластеров близких значений в вещественных триадических контекстах. Сравнение со специализированными методами, использующимися в конкретных приложениях, показывает перспективность этого подхода.
Подключиться к конференции Zoom можно по ссылке
https://zoom.us/j/91579421765?pwd=eEh2ZXcybWdWSmkwa2tVN1VZdmt4UT09

Идентификатор конференции: 915 7942 1765
Код доступа: 781479