Аспирант Чихрадзе Кирилл Константинович

Чихрадзе Кирилл Константинович

Направление подготовки: 09.06.01 «Информатика и вычислительная техника».
Направленность (специальность): 05.13.11 «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей».
Дата зачисления: 01 октября 2014 года.
Приказ о зачислении: 11-у от 30.09.2014 года.
Срок окончания аспирантуры: 30 сентября 2018 года.
Форма обучения: очная.

Достижения до поступления в аспирантуру

1. Distributed Generation of Billion-node Social Graphs with Overlapping Community Structure. Kyrylo Chykhradze, Anton Korshunov, Nazar Buzun, Roman Pastukhov, Nikolay Kuzyurin, Denis Turdakov, Hangkyu Kim. 2014, Complex Networks V, pp. 199-208.
2. Анализ социальных сетей: методы и приложения. Антон Коршунов, Иван Белобородов, Назар Бузун, Валерий Аванесов, Роман Пастухов, Кирилл Чихрадзе, Илья Козлов, Андрей Гомзин, Иван Андрианов, Андрей Сысоев, Степан Ипатов, Илья Филоненко, Кристина Чуприна, Денис Турдаков, Сергей Кузнецов. Труды Института системного программирования РАН, том 26, выпуск 1, 2014, стр. 439-456.

Экзамены

Педагогика высшей школы: отлично, июнь 2016 года.

Кандидатские экзамены

Иностранный язык: хорошо, 08.06.2015.
История и философия науки: отлично, 23.06.2015.
Специальность 05.13.11: отлично, 1 июня 2016 года.

Достижения в научно-исследовательской деятельности

Тема диссертационного исследования: Исследование и разработка методов анализа социальных графов.
Утверждена на заседании Учёного совета ИСП РАН: Протокол №2014-13 от 26.12.2014 года.
Научный руководитель: Турдаков Денис Юрьевич, к.ф.-м.н., заведующий отделом «Информационных систем».

Сведения о планируемой диссертационной работе

Объяснительная записка к выбору темы диссертационной работы. Сетевые структуры являются мощным средством для описания и представления социальных технологических и биологических систем, в которых вершины соответствуют некоторым объектам (люди, веб-страницы, гены), а рёбра отражают взаимодействие между ними (дружественные связи, ссылки). Изучение таких сетей позволяет находить общие структурные закономерности и объяснять появление этих закономерностей. На данный момент структурные свойства социальных сетей обосновываются эмпирическими наблюдениями.

Информация об участии в конференциях различного уровня

1. ИОИ-2014, Крит, Греция, 4-11 октября 2014. Участие: очное, с докладом «Использование модели социальной сети с сообществами пользователей для распределённой генерации случайных социальных графов», с публикацией.
2. GraphHPC-2015, Москва, Россия, марта 2015. Участие: очное, с докладом «Распределённая генерация случайных графов на основе моделей социальной сети», без публикации.

Список опубликованных научных и учебно-методических работ

1. Использование модели социальной сети с сообществами пользователей для распределённой генерации случайных социальных графов. А.В. Коршунов, Н.О. Бузун, Н.Н. Кузюрин. Машинное обучение и анализ данных, 2014, т.1, № 8.