КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ
Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
Номер проекта 17-71-30029
НазваниеИнтеллектуальные технологии больших данных для поддержки принятия решений в финансовой сфере на основе предсказательного моделирования
Руководитель Бухановский Александр Валерьевич, Доктор технических наук
Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет ИТМО" , г Санкт-Петербург
Конкурс №25 - Конкурс 2017 года по мероприятию «Проведение исследований научными лабораториями мирового уровня в рамках реализации приоритетов научно-технологического развития Российской Федерации» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными
Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах; 01-721 - Системы и технологии математического моделирования социальных и экономических процессов
Ключевые слова Финансовая система, большие данные, облачные технологии, предсказательные модели, прогнозирование, имитационное моделирование, машинное обучение, эволюционные вычисления, комплексные сети
Код ГРНТИ20.53.19
ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ
Аннотация
Проект направлен на исследование и разработку методов, моделей, масштабируемых параллельных алгоритмов и реализующего их программного инструментария для поддержки принятия решений по организации и управлению финансовыми процессами различных масштабов. Научная новизна проекта обусловлена ориентацией разрабатываемых решений на обеспечение всего жизненного цикла создания и применения предсказательных моделей на данных (Data Driven Approach, DDA) для финансовых процессов различных масштабов, конструируемых посредством масштабируемых методов машинного обучения. В рамках проекта решаются следующие задачи:
- разработка инфологических моделей данных и процессов в финансовой сфере, учитывающих многообразие стратегий игроков рынка, сегментацию потребителей с учетом их социальных и ментальных особенностей, а также влияние процессов других глобальных систем реального мира;
- развитие теоретических основ и создание масштабируемых алгоритмов машинного обучения для конструирования и идентификации предсказательных моделей финансовых процессов на основе DDA;
- разработка и исследование методов предсказательного моделирования, прогноза, оценки и интерпретации решений для глобальных финансовых систем с учетом их иерархичности и многомасштабности;
- разработка высокопроизводительных вычислительных технологий и инфраструктуры сбора, хранения и обработки сверхбольших данных, обеспечивающих эффективное использование разработанных моделей, методов и алгоритмов.
Практическим результатом проекта является облачная программная платформа финансового моделирования и обработки данных, предоставляющая сервисы сбора, агрегации и обработки данных, построения прогностических моделей, а также имитационного моделирования финансовых процессов. Она образует ядро для создания различных прикладных финансовых сервисов, востребованных коммерческими банками, консалтинговыми и инвестиционными компаниями, ритейлом, брокерами и хедж-фондами, рейтинговыми агенствами, страховыми компаниями и регуляторами.
Социальная значимость проекта заключается в создании публичного сервиса в Интернет, позволяющего потребителям рейтинговать различные финансовые продукты, исходя из собственных индивидуальных особенностей и предпочтений, что позволит повысить финансовую защищенность населения в условиях агрессивной и недобросовестной рекламы.
ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
Публикации
1.
Гулева В.Ю., Боченина К.О.
Graph Theoretical Approach to Bow-Tie Interbank Networks Reconstruction
Studies in Computational Intelligence, 2017. — Volume 689. — pp. 1184-1194. (год публикации - 2017)
10.1007/978-3-319-72150-7_96
2.
Горски П.Я., Кулаковски К., Гавронски П., Холыст Я. А.
Destructive influence of interlayer coupling on Heider balance in bilayer networks
Scientific Reports, 2017.— Vol. 7.—Article number: 16047 (год публикации - 2017)
10.1038/s41598-017-15960-y
3.
Северюхина О.А., Смирнов П.А., Боченина К.О., Насонов Д., Бутаков Н.А.
Adaptive load balancing of distributed multi-agent simulations on heterogeneous computational infrastructures
Procedia Computer Science, 2017. — Vol. 119. — pp. 139-146 (год публикации - 2017)
10.1016/j.procs.2017.11.170
4. Забашта А.С., Фильченков А.А. NDSE: Instance Generation for Classification by Given Meta-Feature Description Proceedings of Workshop AutoML 2017 @ ECML-PKDD: Automatic selection, configuration and composition of machine learning algorithms, IET, 2017 (год публикации - 2017)
5.
Джафаров Б., Волошин Д., Петров М., Бутаков Н.
Modelling multistage information spreading in dynamic complex networks
Procedia Computer Science, 2017. — Vol. 119. — pp. 376–385 (год публикации - 2017)
10.1016/j.procs.2017.11.197
6.
Торуниевска Дж., Кулаковски К.,Сучецки К., Холыст Я.А.
Coupling of link- and node-ordering in the coevolving voter model
Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics, — 2017.— Vol. 96.—Article number: 042306 (год публикации - 2017)
10.1103/PhysRevE.96.042306
7. Муравьёв С.Б.,Фильченков А.А. Meta-learning system for automated clustering Proceedings of Workshop AutoML 2017 @ ECML-PKDD: Automatic selection, configuration and composition of machine learning algorithms, 2017. - № - Access mode: https://sites.google.com/site/automl2017ecmlpkdd/workshop/accepted-papers (год публикации - 2017)
8. Кувшинов К., Боченина К., Горски П.Д., Холыст Я.А. Hybrid CPU-GPU Simulation of Hierarchical Adaptive Random Boolean Networks Lecture Notes in Computer Science (год публикации - 2017)
Публикации
1.
Нужденко И.Б., Утеуов А.К., Боченина К.О.
Detecting Influential Users in Customer-Oriented Online Communities
Lecture Notes in Computer Science, Vol. 10862, pp.832-838 (год публикации - 2018)
10.1007/978-3-319-93713-7_82
2.
Никитин Н.О., Калюжная А.В., Боченина К.О., Кудряшов А.А., Утеуов А.К., Деревицкий И.В., Бухановский А.В.
Evolutionary Ensemble Approach for Behavioral Credit Scoring.
Lecture Notes in Computer Science, Vol. 10862, pp. 825-831 (год публикации - 2018)
10.1007/978-3-319-93713-7_81
3.
Палюх Р., Лу К., Сучецки К., Зжимански Б.К., Холыст Я.А.
Fast and accurate detection of spread source in large complex networks
Scientific Reports, Volume 8, Issue 1, Article N2508 (год публикации - 2018)
10.1038/s41598-018-20546-3
4.
Кравчук М.Д., Кулаковски К., Холыст Я.А.
Hierarchical partitions of social networks between rivaling leaders
PLoS ONE, Vol. 13. – №. 3. – Article № e0193715 (год публикации - 2018)
10.1371/journal.pone.0193715
5.
Григорьев А.К., Деревицкий И.В., Боченина К.О.
Analysis of Special Transport Behavior Using Computer Vision Analysis of Video from Traffic Cameras
Communications in Computer and Information Science, Vol 858., pp. 289-301 (год публикации - 2018)
10.1007/978-3-030-02843-5_23
6.
Холыст Я.А.
Diffusion on hierarchical systems of weakly-coupled networks
Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Vol. 513, pp. 675-686 (год публикации - 2018)
10.1016/j.physa.2018.08.078
7.
Ваганов Д.А., Функнер А.А., Ковальчук С.В., Гулева В.Ю., Боченина К.О.
Forecasting Purchase Categories with Transition Graphs Using Financial and Social Data
Lecture Notes in Computer Science, Vol. 11185, pp. 439-454 (год публикации - 2018)
10.1007/978-3-030-01129-1_27
8.
Деревицкий И.В., Нужденко И.Б., Боченина К.О.
Identifying places of financial interest using open data
Procedia Computer Science, Vol. 136, pp. 265–273 (год публикации - 2018)
10.1016/j.procs.2018.08.268
9.
Ваганов Д.А., Шейна Е.С., Боченина К.О.
A comparative study of social data similarity measures related to financial behavior
Procedia Computer Science, Vol. 136, pp. 274-283. (год публикации - 2018)
10.1016/j.procs.2018.08.270
10.
Волоцкий Т., Смирнов Я.,
An Accessibility Driven Evolutionary Transit Network Design Approach in the Multi-agent Simulation Environment
Procedia Computer Science, Vol. 136, pp. 499-510 (год публикации - 2018)
10.1016/j.procs.2018.08.255
11.
Ланцева А.А., Иванов С.В.
Assessment of pedestrian flow volumes through public transport modelling
Procedia Computer Science, Vol. 136, pp. 463-471. (год публикации - 2018)
10.1016/j.procs.2018.08.265
12.
Ингилевич В.Д.,Иванов С.В.
Crime rate prediction in the urban environment using social factors
Procedia Computer Science, Vol. 136, pp. 472-478. (год публикации - 2018)
10.1016/j.procs.2018.08.261
13.
Симонов А.О., Лебин А.Э., Щербак Б.Д., Загарских А.С., Карсаков А.С.
Multi-agent crowd siimulation on large areas with utility-based behavior models: Sochi Olympic Park Station use case
Procedia Computer Science, Vol. 136, pp. 453-462 (год публикации - 2018)
10.1016/j.procs.2018.08.266
14.
Голубев К.А., Загарских А.С. Карсаков А.С.
A framework for a multi-agent traffic simulation using combined behavioural models
Procedia Computer Science, Vol. 136, pp. 443-452 (год публикации - 2018)
10.1016/j.procs.2018.08.267
15.
Шаламов В.В., Ефимова В.А., Муравьёв С.Б., Фильченков А.А.
Reinforcement-based Method for Simultaneous Clustering Algorithm Selection and its Hyperparameters Optimization
Procedia Computer Science, Vol.136, pp. 144-153. (год публикации - 2018)
10.1016/j.procs.2018.08.247
16.
Абдрашитова Ю.С., Забашта А.С., Фильченков А.А.
Spanning of Meta-Feature Space for Travelling Salesman Problem
Procedia Computer Science, Vol.136, pp.174-182. (год публикации - 2018)
10.1016/j.procs.2018.08.250
17. Буздалов М.В. Make Evolutionary Multiobjective Algorithms Scale Better with Advanced Data Structures: Van Emde Boas Tree for Non-Dominated Sorting Lecture Notes in Computer Science (год публикации - 2018)
18.
Ваганов Д.А., Гулева В.Ю., Боченина К.О.
Social Media Group Structure and Its Goals: Building an Order
Studies in Computational Intelligence, Vol 813, pp.473-483. (год публикации - 2018)
10.1007/978-3-030-05414-4_3
19. Абубакиров А.Р., Никитин Н.О., Калюжная А.В. Model for credit scoring on a base of behavioural and macroeconomic predictors 2018 IEEE Northwest Russia Conference on Mathematical Methods in Engineering and Technology (ММEТ NW 2018) (год публикации - 2018)
20. Сигова М.В.,Ключников И.К., Затевахина А.В., Лобанова И.А. Outlook for the development of self-adjusting models for forecasting prices in financial markets. Proceedings of the 32th International Business Information Management Association Conference (год публикации - 2018)
21. Сигова М.В., Ключников И.К., Затевахина А.В., Ключников О.И. Approaches to evaluating the function of prediction of decentralized applications. Proceedings of the 32th International Business Information Management Association Conference (год публикации - 2018)
22. Гажевски Л.Ж., Сучевски К., Холыст Я.А. Multiple propagation paths enhance locating the source of diffusion in complex networks Physica A: Statistical Mechanics and its Applications (год публикации - 2018)
Публикации
1.
Чолоневски Я., Сенкевич Я., Лебан Г., Холыст Я.А.
Modelling of temporal fluctuation scaling in online news network with independent cascade model
Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Vol. 523. P. 129-144 (год публикации - 2019)
10.1016/j.physa.2019.02.035
2. Чунаев П., Нужденко И., Боченина К. Community Detection in Attributed Social Networks: a Unified Weight-Based Model and Its Regimes IEEE International Conference on Data Mining Workshops 2019.The Ninth IEEE ICDM Workshop on Data Mining in Networks (November 8, 2019, Beijing, China) (год публикации - 2019)
3.
Деева И.
Computational Personality Prediction Based on Digital Footprint of A Social Media User
Procedia Computer Science, Vol. 156. P. 185-193 (год публикации - 2019)
10.1016/j.procs.2019.08.194
4.
Григорьев А., Северюхина О., Деревицкий И.
Anomaly Detection Using Adaptive Suppression
Procedia Computer Science, Vol. 156. P. 274-282 (год публикации - 2019)
10.1016/j.procs.2019.08.203
5.
Калинин А., Ваганов Д., Боченина К.
Improving statistical relational learning with graph embeddings for socio-economic data retrieval
Procedia Computer Science, Vol. 156. P. 235-244 (год публикации - 2019)
10.1016/j.procs.2019.08.199
6.
Ходорченко М.
Distant supervision and knowledge transfer for domain-oriented text classification in online social networks
Procedia Computer Science, Vol. 156. P. 166-175 (год публикации - 2019)
10.1016/j.procs.2019.08.192
7.
Лысенко А., Шиков Е., Боченина К.
Temporal point processes for purchase categories forecasting
Procedia Computer Science, Vol. 156. P. 255-263 (год публикации - 2019)
10.1016/j.procs.2019.08.201
8.
Масляев М., Хватов А., Калюжная А.
Data-Driven Partial Derivative Equations Discovery with Evolutionary Approach
Lecture Notes in Computer Science, Computational Science ICCS 2019. Vol. 11540. Springer, Cham. P. 635-641 (год публикации - 2019)
10.1007/978-3-030-22750-0_61
9.
Муравьев С., Антипов Д., Буздалова А., Фильченков А.
Efficient Computation of Fitness Function for Evolutionary Clustering
Mendel, Vol. 25. N1. P. 87-94 (год публикации - 2019)
10.13164/mendel.2019.1.087
10. Першуткин А., Духанов А., Гладилин П. An Approach to Terrain Trafficability Evaluation Based on Neural Network for Emergency Decision Support Systems The 13th IEEE International Conference Application of Information and Communication Technologies (AICT) Conference Proceedings, P. 270-275 (год публикации - 2019)
11.
Петухов А., Заикин О., Боченина К.
Analysis of the geospatial activity profiles of bank customers
Procedia Computer Science, Vol. 156. P. 245-254 (год публикации - 2019)
10.1016/j.procs.2019.08.200
12.
Утеуов А.
Topic model for online communities’ interests prediction
Procedia Computer Science, Vol. 156. P. 204-213 (год публикации - 2019)
10.1016/j.procs.2019.08.196
13.
Сафиулин И., Бутаков Н., Александров Д., Насонов Д.
Ensemble-based method of answers retrieval for domain specific questions from text-based documentation
Procedia Computer Science, Vol. 156. P. 158-165 (год публикации - 2019)
10.1016/j.procs.2019.08.191
14.
Шахова М., Загарских А.
Dynamic Difficulty Adjustment with a simplification ability using neuroevolution
Procedia Computer Science, Vol. 156. P. 395-403 (год публикации - 2019)
10.1016/j.procs.2019.08.219
15.
Щепин Н., Загарских А.
Building behavioral AI using trust and reputation model based on mask model
Procedia Computer Science, Vol. 156. P. 387-394 (год публикации - 2019)
10.1016/j.procs.2019.08.216
16.
Шиков Е., Боченина К.
Forecasting Purchase Categories by Transactional Data: A Comparative Study of Classification Methods
Lecture Notes in Computer Science, Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 11538 LNCS, P. 249-262 (год публикации - 2019)
10.1007/978-3-030-22744-9_19
17.
Сигова М., Долбежкин В., Кольцов А.
Objective contradictions in the integration of social networks, payments services and distributed ledger technology
Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence: Applications and Innovations (IC-AIAI 2019, Vrdnik Banja, Serbia, 30 September-4 October 2019), P. 10-14 (год публикации - 2019)
10.1109/IC-AIAI.2019.00009
18.
Симонов А., Загарских А., Федоров В.
Applying Behavior characteristics to decision-making process to create believable game AI
Procedia Computer Science, Vol. 156. P. 404-413 (год публикации - 2019)
10.1016/j.procs.2019.08.222
19.
Ставинова Е., Боченина К.
Forecasting of foreign trips by transactional data: a comparative study
Procedia Computer Science, Vol. 156. P. 225-234 (год публикации - 2019)
10.1016/j.procs.2019.08.198
20.
Томп Д., Муравьев С., Фильченков А., Парфенов В.
Meta-learning Based Evolutionary Clustering Algorithm
Lecture Notes in Computer Science, International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning IDEAL 2019. Vol. 11871. Springer, Cham. P. 502-513 (год публикации - 2019)
10.1007/978-3-030-33607-3_54
21.
Ваганов Д., Калинин А., Боченина К.
On Inferring Monthly Expenses of Social Media Users: Towards Data and Approaches
Studies in Computational Intelligence, Complex Networks and Their Applications VIII. COMPLEX NETWORKS 2019. Vol. 881. Springer, Cham. P. 854-865 (год публикации - 2020)
10.1007/978-3-030-36687-2_71
22.
Забашта А., Фильченков А.
Active Dataset Generation for Meta-learning System Quality Improvement
Lecture Notes in Computer Science, International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning IDEAL 2019. Vol. 11871. Springer, Cham. P. 394-401. (год публикации - 2019)
10.1007/978-3-030-33607-3_43
23.
Заикин О., Петухов А., Боченина К.
Bank Branch Network Optimization Based on Customers Geospatial Profiles
Lecture Notes in Computer Science, On the Move to Meaningful Internet Systems: OTM 2019 Conferences. Vol. 11877. Springer, Cham. P. 201-208 (год публикации - 2019)
10.1007/978-3-030-33246-4_13
24.
Заикин О., Деревицкий И., Боченина К., Холыст Я.
Optimizing Spatial Accessibility of Company Branches Network with Constraints
International Conference on Computational Science. Lecture Notes in Computer Science, Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 11537 LNCS, с. 332-345 (год публикации - 2019)
10.1007/978-3-030-22741-8_24
25. Деревицкий И., Северюхина О., Боченина К. Clustering interest graphs for customer segmentation problems Sixth International Conference on Social Networks Analysis, Management and Security (SNAMS2019) (год публикации - 2019)
26. Качальский И., Забашта А., Фильченков А., Корнеев Г. Generating Datasets for Classification Task and Predicting Best Classifiers with Conditional Generative Adversarial Networks Conference proceedings of ICAAI 2019 (год публикации - 2019)
27. Лысенко А., Шиков Е., Боченина К. Combination of individual and group patterns for time-sensitive purchase recommendation Proceedings of MoST-Rec Workshop CIKM 2019 (Beijin, China, 2019) (год публикации - 2019)
28. Ключников И., Сигова М., Ключникова А. Big data in digital-banks Proceedings of the 33rd International Business Information Management Association Conference, IBIMA 2019: Education Excellence and Innovation Management through Vision 2020, P. 9594-9601 (год публикации - 2019)
29. Сигова М., Ключников И., Васильев С., Затевахина А. The impact of the digitization of the financial industry on the modeling and pricing of financial assets International Journal of Risk Assessment and Management (год публикации - 2019)
Публикации
1.
Чунаев П.В.
Community detection in node-attributed social networks: A survey
Computer Science Review, 2020. – Т. 37. – С. 100286. (год публикации - 2020)
10.1016/j.cosrev.2020.100286
2.
Чунаев П.В.
Interpolation by generalized exponential sums with equal weights
Journal of Approximation Theory, 2020. – С. 105397. (год публикации - 2020)
10.1016/j.jat.2020.105397
3.
Деревицкий И.В., Когтиков Н.С., Лис М.Х., Каи В., Онг М.
Risk-based AED placement - singapore case
Lecture Notes in Computer Science, 2020. – С. 577-590 (год публикации - 2020)
10.1007/978-3-030-50423-6_43
4.
Ваганов Д.А.,Бардина М.Г., Гулева В.Ю.
From Generality to Specificity: On Matter of Scale in Social Media Topic Communities
Lecture Notes in Computer Science, 2020. – С. 305-318. (год публикации - 2020)
10.1007/978-3-030-50423-6_23
5.
Калинин А.М., Ваганов Д.А., Боченина К.О.
Discovering patterns of customer financial behavior using social media data
Social Network Analysis and Mining, 2020. – Т. 10. – №. 1. – С. 1-14. (год публикации - 2020)
10.1007/s13278-020-00690-3
6.
Северюхина О.А., Кесарев С.А., Боченина К.О., Бухановский А.В., Лис М.Х., Слоот П.М.А.
Large-scale forecasting of information spreading
Journal of Big Data, 2020. – Т. 7. – №. 1. – С. 1-17. (год публикации - 2020)
10.1186/s40537-020-00350-5
7.
Горски П.Ж., Боченина К.О., Холыст Я.А., Д'Суза Р.
Homophily Based on Few Attributes Can Impede Structural Balance
PHYSICAL REVIEW LETTERS, Volume 125, Issue 7, Номер статьи 078302 (год публикации - 2020)
10.1103/PhysRevLett.125.078302
8.
Егоров А.Г., Сохин Т.Р., Бутаков Н.А.
Towards a Retrospective One-Class Oriented Approach to Parents Detection in Social Media
2020 27th Conference of Open Innovations Association (FRUCT), Номер статьи 9211021, Страницы 54-60 (год публикации - 2020)
10.23919/FRUCT49677.2020.9211021
9.
Кудинов С.А., Смирнов Е.В., Дунаенко С.С.
Using multi-agent simulation to predict natural crossing points for pedestrians and choose locations for mid-block crosswalks
Geo-Spatial Information Science, 2020. – С. 1-13. (год публикации - 2020)
10.1080/10095020.2020.1847003
10.
Буздалов М.В., Мишра С.
If unsure, shuffle: deductive sort is Θ(MN3), but O(MN2) in expectation over input permutations
GECCO 2020 - Proceedings of the 2020 Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2020. – С. 516-523. (год публикации - 2020)
10.1145/3377930.3390246
11.
Аткиссон K., Горски П.Д., Джексон М, Холыст Я.А., Д'Суза Р.
Why understanding multiplex social network structuring processes will help us better understand the evolution of human behavior
Evolutionary anthropology, 2020. – Т. 29. – №. 3. – С. 102-107. (год публикации - 2020)
10.1002/evan.21850
12.
Мишра С., Буздалов М.В., Сенвар Р.
Time complexity analysis of the dominance degree approach for non-dominated sorting
GECCO 2020 Companion - Proceedings of the 2020 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, 2020. – С. 169-170. (год публикации - 2020)
10.1145/3377929.3389900
13.
Буздалов М.В., Мишра С.
Filter Sort Is Ω(N3) in the Worst Case
Lecture Notes in Computer Science, 2020-С.675-685 (год публикации - 2020)
10.1007/978-3-030-58115-2_47
14.
Суриков А.Г., Егорова Е.В.
Alternative method sentiment analysis using emojis and emoticons
Procedia Computer Science, 2020. – Т. 178. – С.182-193 (год публикации - 2020)
10.1016/j.procs.2020.11.020
15.
Йедрзейевски А., Торуниевска Й., Сучецки К., Заикин О.С., Холыст Я.А.
Spontaneous symmetry breaking of active phase in coevolving nonlinear voter model
Physical Review E (год публикации - 2020)
10.1103/PhysRevE.102.042313
16.
Чолониевски, Й., Сиенкиевицз, Й., Дретник, Н., Лебан, Г., Тхелвалл, М., Холыст, Й.A.
A calibrated measure to compare fluctuations of different entities across timescales
Scientific Reports, 2020. – Т. 10. – №. 1. – С. 1-16 (год публикации - 2020)
10.1038/s41598-020-77660-4
17.
Бардина М.Г., Ваганов Д.А., Гулева В.Ю.
Socio-demographic features meet interests: on subscription patterns and attention distribution in online social media
Procedia Computer Science, 2020. – Т. 178. – С.162-171 (год публикации - 2020)
10.1016/j.procs.2020.11.018
18.
Саитов И.А., Полевая Т.А., Фильченков А.А.
Dermoscopic attributes classification using deep learning and multi-task learning
Procedia Computer Science, 2020. – Т. 178. – С.328-336 (год публикации - 2020)
10.1016/j.procs.2020.11.034
19.
Чунаев П.В., Градов Т.А., Боченина К.О.
Community detection in node-attributed social networks: How structure-attributes correlation affects clustering quality
Procedia Computer Science, 2020. – Т. 178. – С.355-364 (год публикации - 2020)
10.1016/j.procs.2020.11.037
20.
Бойцов А.А., Гладилин П.Е.
Separating real-world photos from computer graphics: comparative study of classification algorithms
Procedia Computer Science, 2020. – Т. 178. – С.320-327 (год публикации - 2020)
10.1016/j.procs.2020.11.046
21. Гладышева Е.А., Деревицкий И.В., Северюхина О.А. A trust and relevance-based Point-Of-Interest recommendations method with inaccessible user location Procedia Computer Science, 2020. – Т. 178. – С.153-161 (год публикации - 2020)
22.
Замиралов А., Ходорченко М.А., Насонов Д.А.
Detection of housing and utility problems in districts through social media texts
Procedia Computer Science, 2020. – Т. 178. – С.213-223 (год публикации - 2020)
10.1016/j.procs.2020.11.023
23.
Мережников М.В., Хватов А.А.
Closed-form algebraic expressions discovery using combined evolutionary optimization and sparse regression approach
Procedia Computer Science, 2020. – Т. 178. – С.424-433 (год публикации - 2020)
10.1016/j.procs.2020.11.044
24.
Деева И.Ю., Андрющенко П.Д., Калюжная А.В., Бухановский А.В.
Bayesian Networks-based personal data synthesis
ACM International Conference Proceeding Series, 2020. – С. 6-11 (год публикации - 2020)
10.1145/3411170.3411243
25. Сигова М.В., Конюхов С., Соляр E. Banks needs for predictive analytics and predictive models in cost management system Proceedings of the 36th International Business Information Management Association Conference, IBIMA 2020 (год публикации - 2021)
26. Гладилин П.Е., Левина П.В. Method for analyzing the location, assortment and success of outlets based on transactional data ACM (год публикации - 2021)
27. Волоха В.Д., Гладилин П.Е. Identifying user interests and habits using object detection and semantic segmentation models Lecture Notes in Computer Science (год публикации - 2021)
28. Суриков А.Г., Егорова Е.В. Emotional analysis of Russian texts using emojis in social networks Lecture Notes in Computer Science (год публикации - 2021)
29. Кудинов С.А., Антонов А.С., Ильина Е.Р. Specifying spatial and temporal characteristics of increased activity of users of e-participation services Communications in Computer and Information Science (год публикации - 2021)