Институт системного программирования им. В.П. Иванникова РАН


Гомзин Андрей Геннадьевич

Методы и программные средства определения значений стационарных демографических атрибутов пользователей социальных сетей

Диссертация защищена

Искомая степень: Кандидат физико-математических наук.

Специальность: 05.13.11 – Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей.

Дата размещения: 05 апреля 2021.
Текст диссертации: Скачать

Решение совета о принятии диссертации к защите: Диссертация принята к защите.
Автореферат: Скачать
Отзыв научного руководителя: Скачать
Дата защиты: 10 июня 2021.

Официальный оппонент: Кузнецов Сергей Олегович, доктор физико-математических наук (05.13.17).

Место работы, должность: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», руководитель департамента анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных наук.

Основные публикации за последние 5 лет:

  1. Ferré, S., Huchard, M., Kaytoue, M., Kuznetsov, S. O., Napoli, A. (2020). Formal concept analysis: from knowledge discovery to knowledge processing. In A Guided Tour of Artificial Intelligence Research (pp. 411-445). Springer, Cham.
  2. Makhalova, T., Kuznetsov, S. O., Napoli, A. (2020). Mint: MDL-based approach for Mining INTeresting Numerical Pattern.
  3. Kuznetsov, S. O. (2020). Are you a good borrower? Mining interpretable pattern structures in credit scoring. Asian Journal of Economics and Banking.
  4. Belfodil, A., Kuznetsov, S. O., Kaytoue, M. (2020). On pattern setups and pattern multistructures. International Journal of General Systems, 49(8), 785-818.
  5. Makhalova, T., Buzmakov, A., Kuznetsov, S. O., Napoli, A. (2020). Discovery data topology with the closure structure. Theoretical and practical aspects. arXiv preprint arXiv:2010.02628.
  6. Makhalova, T., Kuznetsov, S. O., Napoli, A. (2020, August). Adaptive Multi-model Approaches to Pattern Set Mining. In Proceedings of the 9th European Starting AI Researchers' Symposium co-located with 24th European Conference on Artificial Intelligence.
  7. Ferré, S., Huchard, M., Kaytoue, M., Kuznetsov, S. O., Napoli, A. (2020). Formal concept analysis: from knowledge discovery to knowledge processing. In A Guided Tour of Artificial Intelligence Research (pp. 411-445). Springer, Cham.
  8. Belfodil, A., Kuznetsov, S., Kaytoue, M. (2018, June). Pattern setups and their completions. In The 14th International Conference on Concept Lattices and Their Applications (CLA 2018) (pp. 243-253).
  9. Buzmakov, A., Kuznetsov, S. O., Napoli, A. (2017, November). Efficient mining of subsample-stable graph patterns. In 2017 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) (pp. 757-762). IEEE.
  10. Missaoui, R., Kuznetsov, S. O., Obiedkov, S. (Eds.). (2017). Formal concept analysis of social networks. Springer.

Отзыв оппонента: Скачать

Официальный оппонент: Губанов Дмитрий Алексеевич, кандидат технических наук (05.13.10).

Место работы, должность: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Институт проблем управления им.В.А.Трапезникова Российской академии наук», старший научный сотрудник лаборатории Интеллектуализации дискретных процессов и систем управления.

Основные публикации за последние 5 лет:

  1. Gubanov, D. A., Petrov, I. Y. V. (2021). Information communities in social networks. Part I: From concept to mathematical models. Problemy Upravleniya, 1, 15-23.
  2. Gubanov, D. A. (2021). A study of a complex model of opinion dynamics in social networks. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1740, No. 1, p. 012040). IOP Publishing.
  3. Бызов, Л. Г., Губанов, Д. А., Козицин, И. В., Чхартишвили, А. Г. (2020). Идеальный политик для социальной сети: подход к анализу идеологических предпочтений пользователей. Проблемы управления, 4(0), 15-26.
  4. Губанов, Д. А., Петров, И. В., Чхартишвили, А. Г. (2020). Многомерная модель динамики мнений в социальных сетях: индексы поляризации. Проблемы управления, 3(0), 26-33.
  5. Gubanov, D. A. (2020). Influence in social networks: formalization variants. Upravlenie Bol'shimi Sistemami, 85, 51-71.
  6. Gubanov, D. A., Chkhartishvili, A. G. (2018). Influence levels of users and meta-users of a social network. Automation and Remote Control, 79(3), 545-553.
  7. Губанов, Д. А., Чхартишвили, А. Г., Бойко, Л. М. (2018). О моделях влияния в социальных сетях. In Социофизика и социоинженерия'2018 (pp. 81-82).
  8. Гилязова, А. А., Федянин, Д. Н., Губанов, Д. А. (2018). Анализ модели с отсевом активных пользователей для случая ориентированных графов. In Социофизика и социоинженерия'2018 (pp. 147-148).
  9. Zhilyakova, L., Gubanov, D. (2017). Double-threshold model of the activity spreading in a social network. The case of two types of opposite activities. In Proceedings of the 11th IEEE International Conference on Application of Information and Communication Technologies AICT2017 (Vol. 2, pp. 267-270).
  10. Губанов, Д. А., Чхартишвили, А. Г. (2017). Акциональная модель: о направлениях исследования социальных сетевых структур. In ДЕСЯТАЯ ВСЕРОССИЙСКАЯ МУЛЬТИКОНФЕРЕНЦИЯ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ МКПУ-2017 (pp. 193-196).

Отзыв оппонента: Скачать

Ведущая организация: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО».

Контактные данные: 197101, Санкт-Петербург, Кронверкский пр., 49, +7 (812) 232-97-04, od@mail.ifmo.ru, https://itmo.ru/ru/

Основные публикации за последние 5 лет:

  1. Грачев, П. Г., Муравьёв, С. Б., Фильченков, А. А., Шалыто, А. А. (2020). Генерация автоматов на основе рекуррентный нейросетей и автоматического выбора кластеризации. Информационно-управляющие системы, (1), 34-43.
  2. Ханжина, Н. Е., Фильченков, А. А. (2020). Утилита для распознавания цвета транспортных средств на основе глубокой нейронной сети.
  3. Stepanov, O.A. Classification of Map-Aided Navigation Algorithms / O.A. Stepanov, A.S. Nosov, A.B. Toropov // 27th Saint Petersburg International Conference on Integrated Navigation Systems, ICINS 2020 - Proceedings. – 2020.
  4. Lashkov, I. Smartphone-based intelligent driver assistant: Context model and dangerous state recognition scheme / I. Lashkov, A. Kashevnik // Advances in Intelligent Systems and Computing. – 2020. – Vol. 1038. – Smartphone-based intelligent driver assistant. – P. 152-165.
  5. Kashevnik, A. Methodology and Mobile Application for Driver Behavior Analysis and Accident Prevention / A. Kashevnik, I. Lashkov, A. Gurtov // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. – 2020. – Vol. 21. – No 6. – P. 2427-2436.
  6. Grafeeva, N. Detecting public transport passenger movement patterns / N. Grafeeva, E. Mikhailova // Advances in Intelligent Systems and Computing. – 2020. – Vol. 1160 AISC. – P. 555-563.
  7. Муравьёв, С. Б., Ефимова, В. А., Шаламов, В. В., Фильченков, А. А., Сметанников, И. Б. (2019). Автоматическая настройка гиперпараметров алгоритмов кластеризации с помощью обучения с подкреплением. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, 19(3).
  8. Полевая, Т. А., Саитов, И. А., Раводин, Р. А., Фильченков, А. А. (2019). Классификация изображений первичных элементов кожной сыпи. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, 19(2).
  9. Surnin, O. Urban Public Transport Digital Planning based on an Intelligent Transportation System / O. Surnin [et al.] // Conference of Open Innovation Association, FRUCT. – 2019. – P. 292-298.
  10. Shalamov, V. Heuristic and metaheuristic solutions of pickup and delivery problem for self-driving taxi routing / V. Shalamov, A. Filchenkov, A. Shalyto // Evolving Systems. – 2019. – Vol. 10. – No 1. – P. 3-11.
  11. Kashevnik, A. Context-driven tour planning service: An approach based on synthetic coordinates recommendation / A. Kashevnik [et al.] // Conference of Open Innovation Association, FRUCT. – 2019. – Vols. 2019-April. – Context-driven tour planning service. – P. 140-147.
  12. Забашта, А. С., Фильченков, А. А. (2017). Построения наборов данных для задачи бинарной классификации по их характеристическому описанию. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, 17(3).
  13. Сметанников, И. Б., Исаев, И. П., Фильченков, А. А. (2017). Программа выбора признаков на основе оптимизации агрегации ранжирующих функций в задачах классификации для ЭВМ.
  14. Смелик, Н. Д., Фильченков, А. А. (2016). Мультимодальная тематическая модель текстов и изображений на основе использования их векторного представления. Машинное обучение и анализ данных, 2(4), 421-441.

Отзыв ведущей организации: Скачать

Решение диссертационного совета по результатам защиты диссертации: Принято решение о присуждении степени.

Присутствовало 19 из 22 членов диссертационного совета: Аветисян А.И., Томилин А.Н., Петренко А.К., Белеванцев А.А., Бобков С.Г., Бурдонов И.Б., Дроздов А.Ю., Евтушенко Н.В., Жданов А.А., Захаров В.Н., Карпов Л.Е., Козачок А.В., Крюков В.А., Кузнецов С.Д., Лаврищева Е.М., Позин Б.А., Семенов В.А., Серебряков В.А., Шнитман В.З.

Заключение диссертационного совета: Скачать