Научная деятельность

Название лаборатории «интеллектуальных систем и структурного анализа» отражает основной объект исследований и акцент на значимости анализа сложно структурированных данных. Действительно, все информационные системы становятся всё более «интеллектуальными» и во всё большем числе приложений приходится работать со сложно структурированными данными, представленными в виде графов и сетей, текстов на естественных языках, изображений и видео.

Отметим, что одним из важнейших аспектов интеллектуализации является «интеллектуальный анализ данных» (ИАД), который стал неотъемлимой частью современного анализа данных, размыв термины «информационный поиск», «майнинг данных» и др. Современный анализ данных не сводится к статистике и классическому информационному поиску! Сейчас это в первую очередь технологии работы с большими данными [Big Data], специальная подготовка данных [data preprocessing/tiding/clearing/transforming/...], онтологическое моделирование [ontology modelling], машинное обучение [machine learning], извлечение знаний [knowledge extraction] и т.п.

Математическими основами развития интеллектуальных систем являются классическая дискретная математика, анализ формальных понятий, различные логики (модальная, дескриптивная, …), методы классификации и кластеризации, методы представления знаний и др.

Направления исследований

Машины вполне обучаемы, но у них нет сердца

• Анализ формальных понятий (Formal Concept Analysis)
• Анализ больших данных (Big Data Analysis)
• Анализ и разработка данных (Data Mining)
• Автоматическая обработка текста (Natural Language Processing)
• Машинное обучение (Machine Learning)
• Структурный анализ и прикладная теория графов (Structural Analysis and Applied Graph Theory)
• Анализ социальных сетей (Social Network Analysis)
• Онтологический инжиниринг (Ontology Engineering)
• Рекомендательные системы и коллаборативные технологии (Recommender Systems and Collaborative Technologies)