Вы здесь ▸ Экспертиза ▸
Мои публикации
Здесь собраны мои публикации. Точнее, большинство из них. Статьи в журналах и сборниках конференций, доклады, презентации, отчеты, авторские свидетельства и др.
1.
Иванов В.К.
Экспериментальное обоснование критериев количественной оценки инновационности объекта Статья в сборнике
Источник: Единое цифровое пространство научных знаний: проблемы и решения: сборник научных трудов, С. 423-438, Москва; Берлин: Директ-Медиа, 2021, ISBN: 978-54-4991-905-2.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: additive criterion, data warehouse, innovation, innovation index, search query, utility function, аддитивный критерий, инновационность, поисковый запрос, функция полезности, хранилище данных
@inproceedings{V.K.Ivanov15,
title = {Экспериментальное обоснование критериев количественной оценки инновационности объекта},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/44q944J6XsaXZA},
isbn = {978-54-4991-905-2},
year = {2021},
date = {2021-03-30},
urldate = {2021-03-30},
booktitle = {Единое цифровое пространство научных знаний: проблемы и решения: сборник научных трудов},
pages = {423-438},
publisher = {Москва; Берлин: Директ-Медиа},
abstract = {Представлены результаты экспериментов, подтверждающие основные идеи предлагаемого подхода к определению инновационности объектов. Этот подход основан на предположении об адекватности отображения жизненного цикла продуктов, описания которых размещены в различных хранилищах данных. Предложенная формальная модель позволяет вычислить количественное значение аддитивного оценочного критерия инновационности объектов. Критерий включает в себя показатели новизны, востребованности и имплементируемости продуктов и/или технологий. Их значения вычисляются на основе данных об объектах и частотных характеристик доступа к ним, взятых в ретроспективе. Представленные данные экспериментов дают возможность оценить корректность принятого подхода. Так, получены сходные тренды изменения показателей для различных объектов, нормирующих функций и источников данных. Отмечена цикличность изменения показателей в течение значимого периода. Это является отражением типичной ситуации падения спроса после достижения его максимума, следствием чего может быть улучшение конструкции, технологии использования, эксплуатационных характеристик объекта. Эксперименты показали совпадение оценки объектов с помощью вычисленных показателей с экспертными оценками тех же объектов. Использование многих источников информации об объектах для сбора исходных данных позволяет получить более адекватные значения. Предлагаемое использование таких методов, как теория свидетельств, дает возможность обоснованно выполнить комбинирование отличающихся результатов.
Experimental Justification of the Object Innovativeness Quantitative Evaluation Criteria
The paper presents the results of the experiments that were conducted to confirm the main ideas of the proposed approach to determining the objects innovativeness. This approach assumed that the product life cycle of whose descriptions are placed in different data warehouses is adequate. The proposed formal model allows us to calculate the quantitative value of the additive evaluation criterion of objects innovativeness. The criterion includes indicators of novelty, demand, and implementability of products or technologies. Their values are calculated based on data about objects and frequency characteristics of access to them taken retrospectively. The obtained experimental data make it possible to evaluate the adopted approach correctness. Thus, similar trends of changes in indicators for various objects, normalizing functions, and data sources were obtained. The cyclical nature of indicators values over a significant period is noted. This reflects a typical situation when falling demand after reaching its maximum, and then may result in an improvement in the design, technology of use, and operational characteristics of the object. Experiments have shown that evaluating objects using calculated indicators coincide with expert estimates of the same objects. Using many sources of information about objects to collect source data allows you to get more adequate values. The proposed use of evidence theory makes it possible to combine different results more reasonably.},
keywords = {additive criterion, data warehouse, innovation, innovation index, search query, utility function, аддитивный критерий, инновационность, поисковый запрос, функция полезности, хранилище данных},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
Представлены результаты экспериментов, подтверждающие основные идеи предлагаемого подхода к определению инновационности объектов. Этот подход основан на предположении об адекватности отображения жизненного цикла продуктов, описания которых размещены в различных хранилищах данных. Предложенная формальная модель позволяет вычислить количественное значение аддитивного оценочного критерия инновационности объектов. Критерий включает в себя показатели новизны, востребованности и имплементируемости продуктов и/или технологий. Их значения вычисляются на основе данных об объектах и частотных характеристик доступа к ним, взятых в ретроспективе. Представленные данные экспериментов дают возможность оценить корректность принятого подхода. Так, получены сходные тренды изменения показателей для различных объектов, нормирующих функций и источников данных. Отмечена цикличность изменения показателей в течение значимого периода. Это является отражением типичной ситуации падения спроса после достижения его максимума, следствием чего может быть улучшение конструкции, технологии использования, эксплуатационных характеристик объекта. Эксперименты показали совпадение оценки объектов с помощью вычисленных показателей с экспертными оценками тех же объектов. Использование многих источников информации об объектах для сбора исходных данных позволяет получить более адекватные значения. Предлагаемое использование таких методов, как теория свидетельств, дает возможность обоснованно выполнить комбинирование отличающихся результатов.
Experimental Justification of the Object Innovativeness Quantitative Evaluation Criteria
The paper presents the results of the experiments that were conducted to confirm the main ideas of the proposed approach to determining the objects innovativeness. This approach assumed that the product life cycle of whose descriptions are placed in different data warehouses is adequate. The proposed formal model allows us to calculate the quantitative value of the additive evaluation criterion of objects innovativeness. The criterion includes indicators of novelty, demand, and implementability of products or technologies. Their values are calculated based on data about objects and frequency characteristics of access to them taken retrospectively. The obtained experimental data make it possible to evaluate the adopted approach correctness. Thus, similar trends of changes in indicators for various objects, normalizing functions, and data sources were obtained. The cyclical nature of indicators values over a significant period is noted. This reflects a typical situation when falling demand after reaching its maximum, and then may result in an improvement in the design, technology of use, and operational characteristics of the object. Experiments have shown that evaluating objects using calculated indicators coincide with expert estimates of the same objects. Using many sources of information about objects to collect source data allows you to get more adequate values. The proposed use of evidence theory makes it possible to combine different results more reasonably.
Experimental Justification of the Object Innovativeness Quantitative Evaluation Criteria
The paper presents the results of the experiments that were conducted to confirm the main ideas of the proposed approach to determining the objects innovativeness. This approach assumed that the product life cycle of whose descriptions are placed in different data warehouses is adequate. The proposed formal model allows us to calculate the quantitative value of the additive evaluation criterion of objects innovativeness. The criterion includes indicators of novelty, demand, and implementability of products or technologies. Their values are calculated based on data about objects and frequency characteristics of access to them taken retrospectively. The obtained experimental data make it possible to evaluate the adopted approach correctness. Thus, similar trends of changes in indicators for various objects, normalizing functions, and data sources were obtained. The cyclical nature of indicators values over a significant period is noted. This reflects a typical situation when falling demand after reaching its maximum, and then may result in an improvement in the design, technology of use, and operational characteristics of the object. Experiments have shown that evaluating objects using calculated indicators coincide with expert estimates of the same objects. Using many sources of information about objects to collect source data allows you to get more adequate values. The proposed use of evidence theory makes it possible to combine different results more reasonably.
2.
Иванов В.К.
Экспериментальная проверка модели оценки инновационности объекта Статья в журнале
Источник: Вестник Тверского государственного технического университета. Серия «Технические науки», том 8, № 4, С. 54-63, 2020.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: additive criterion, data warehouse, innovation, innovation index, search query, utility function, аддитивный критерий, инновационность, поисковый запрос, функция полезности, хранилище данных
@article{V.K.Ivanov11,
title = {Экспериментальная проверка модели оценки инновационности объекта},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/dLU-ISv_EMMz8w},
year = {2020},
date = {2020-11-30},
urldate = {2020-11-30},
journal = {Вестник Тверского государственного технического университета. Серия «Технические науки»},
volume = {8},
number = {4},
pages = {54-63},
publisher = {ТвГТУ},
abstract = {В статье рассматривается подход к количественной оценке инновационности продуктов и технологий. Результаты такой оценки могут быть использованы при создании хранилища данных для описаний объектов со значительным инновационным потенциалом. Модель расчета индекса инноваций основана на понятиях новизны, актуальности и имплементируемости объекта. Даны формальные определения этих показателей и описана методика их расчета. Используются нечеткие методы для обработки (неполной) информации из многочисленных источников и для получения вероятностных оценок инноваций. Представлены экспериментальные данные проверки модели, в том числе расчеты локальных критериев и глобального аддитивного оценочного критерия. Установлены цикличность динамических изменений показателей, их взаимозависимость, некоторые общие особенности продвижения продуктов. Полученные экспериментальные данные согласуются с экспертными оценками исследуемых продуктов. Анализ локальных критериев, использованных в исследовании, дает основание утверждать о правильном использовании аддитивной n-мерной функции полезности. Адекватность предположений и формальных выражений, которые используются в вычислительных алгоритмах отбора информации для размещения в хранилище данных, подтверждается.
Experimental check of model of object innovation evaluation
The article discusses the approach for evaluating the innovation index of the products and technologies. The evaluation results can be used to create a warehouse of the object descriptions with significant innovation potential. The model of innovation index computation is based on the concepts of novelty, relevance, and implementability of the object. Formal definitions of these indicators are given and a methodology for their calculation are described. The fuzzy methods to coprocess (incomplete) data from numerous sources and to obtain probabilistic innovation assessments are used. The experimental data of the model check including the calculations of local criteria and global additive evaluation criterion are presented. The cyclical nature of dynamic changes in indicators, their interdependence was established, some general features of the products promotion were found. The obtained experimental data are consistent with expert estimates of the products under study. The analysis of the local criteria used in the research gives grounds to assert the correct use of the additive ndimensional utility function. The adequacy of assumptions and formal expressions that are used in computational algorithms for selection information for data warehouse is confirmed. },
keywords = {additive criterion, data warehouse, innovation, innovation index, search query, utility function, аддитивный критерий, инновационность, поисковый запрос, функция полезности, хранилище данных},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
В статье рассматривается подход к количественной оценке инновационности продуктов и технологий. Результаты такой оценки могут быть использованы при создании хранилища данных для описаний объектов со значительным инновационным потенциалом. Модель расчета индекса инноваций основана на понятиях новизны, актуальности и имплементируемости объекта. Даны формальные определения этих показателей и описана методика их расчета. Используются нечеткие методы для обработки (неполной) информации из многочисленных источников и для получения вероятностных оценок инноваций. Представлены экспериментальные данные проверки модели, в том числе расчеты локальных критериев и глобального аддитивного оценочного критерия. Установлены цикличность динамических изменений показателей, их взаимозависимость, некоторые общие особенности продвижения продуктов. Полученные экспериментальные данные согласуются с экспертными оценками исследуемых продуктов. Анализ локальных критериев, использованных в исследовании, дает основание утверждать о правильном использовании аддитивной n-мерной функции полезности. Адекватность предположений и формальных выражений, которые используются в вычислительных алгоритмах отбора информации для размещения в хранилище данных, подтверждается.
Experimental check of model of object innovation evaluation
The article discusses the approach for evaluating the innovation index of the products and technologies. The evaluation results can be used to create a warehouse of the object descriptions with significant innovation potential. The model of innovation index computation is based on the concepts of novelty, relevance, and implementability of the object. Formal definitions of these indicators are given and a methodology for their calculation are described. The fuzzy methods to coprocess (incomplete) data from numerous sources and to obtain probabilistic innovation assessments are used. The experimental data of the model check including the calculations of local criteria and global additive evaluation criterion are presented. The cyclical nature of dynamic changes in indicators, their interdependence was established, some general features of the products promotion were found. The obtained experimental data are consistent with expert estimates of the products under study. The analysis of the local criteria used in the research gives grounds to assert the correct use of the additive ndimensional utility function. The adequacy of assumptions and formal expressions that are used in computational algorithms for selection information for data warehouse is confirmed.
Experimental check of model of object innovation evaluation
The article discusses the approach for evaluating the innovation index of the products and technologies. The evaluation results can be used to create a warehouse of the object descriptions with significant innovation potential. The model of innovation index computation is based on the concepts of novelty, relevance, and implementability of the object. Formal definitions of these indicators are given and a methodology for their calculation are described. The fuzzy methods to coprocess (incomplete) data from numerous sources and to obtain probabilistic innovation assessments are used. The experimental data of the model check including the calculations of local criteria and global additive evaluation criterion are presented. The cyclical nature of dynamic changes in indicators, their interdependence was established, some general features of the products promotion were found. The obtained experimental data are consistent with expert estimates of the products under study. The analysis of the local criteria used in the research gives grounds to assert the correct use of the additive ndimensional utility function. The adequacy of assumptions and formal expressions that are used in computational algorithms for selection information for data warehouse is confirmed.
3.
Ivanov V.K., Palyukh B.V., Sotnikov A.N.
Additive Criteria to Evaluate Relevance of Innovative Objects in Data Warehouse Статья в журнале
Источник: Lobachevskii Journal of Mathematics, том 41, № 12, С. 2535–2541, 2020, ISSN: 1995-0802.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: additive criterion, additive independence, data warehouse, genetic algorithm, innovation, innovation index, partial criterion, search query, utility function
@article{V.K.Ivanov12,
title = {Additive Criteria to Evaluate Relevance of Innovative Objects in Data Warehouse},
author = {Ivanov V.K. and Palyukh B.V. and Sotnikov A.N.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/atOSEIgY7P6F_Q},
doi = {10.1134/S199508022012015X },
issn = {1995-0802},
year = {2020},
date = {2020-11-30},
urldate = {2020-11-30},
journal = {Lobachevskii Journal of Mathematics},
volume = {41},
number = {12},
pages = {2535–2541},
abstract = {The article discusses some aspects of warehousing object descriptions having significant innovation potential. The procedure for selecting such descriptions consists of two consecutive phases. The first phase involves generating effective search queries with a special genetic algorithm (GAP). In the second phase, the model developed determines the index of innovativeness of an object archetype. Meanwhile the values of additive selection criteria are calculated. In the former case, the criterion is a fitness function of GAP. In the latter case, the criterion is the index of innovativeness. The purpose of the article is to justify the additive criterion applicability for calculating the value of the GAP fitness function. The article describes general conditions of applying additive evaluation criteria and shows how these conditions are met for the GAP fitness function. The analysis of the partial criteria gives grounds to assert their additive independence and, therefore, the correct use of additive n-dimensional utility function. Some additional reasons for applying additive criterion are also given. In general, the article proposes a unified approach to generating global assessment criteria and the relevance of unified formal structure is shown. The models presented in the article are used to develop adequate computational algorithms for the developed data warehouse support system. },
keywords = {additive criterion, additive independence, data warehouse, genetic algorithm, innovation, innovation index, partial criterion, search query, utility function},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
The article discusses some aspects of warehousing object descriptions having significant innovation potential. The procedure for selecting such descriptions consists of two consecutive phases. The first phase involves generating effective search queries with a special genetic algorithm (GAP). In the second phase, the model developed determines the index of innovativeness of an object archetype. Meanwhile the values of additive selection criteria are calculated. In the former case, the criterion is a fitness function of GAP. In the latter case, the criterion is the index of innovativeness. The purpose of the article is to justify the additive criterion applicability for calculating the value of the GAP fitness function. The article describes general conditions of applying additive evaluation criteria and shows how these conditions are met for the GAP fitness function. The analysis of the partial criteria gives grounds to assert their additive independence and, therefore, the correct use of additive n-dimensional utility function. Some additional reasons for applying additive criterion are also given. In general, the article proposes a unified approach to generating global assessment criteria and the relevance of unified formal structure is shown. The models presented in the article are used to develop adequate computational algorithms for the developed data warehouse support system.
4.
Иванов В.К., Думина Д.С., Семенов Н.А.
К вопросу о реализации генетического алгоритма для решения задач поиска тематической информации в интернете Статья в сборнике
Источник: Международный научно-технический конгресс «Интеллектуальные системы и информационные технологии - 2020». «IS&IT’20». Труды конгресса. Секция 1 «Эволюционное моделирование», С. 17-28, Таганрог, 2020, ISBN: 978-56-0436-899-2.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: additive function, fitness function, genetic algorithm, relevance, search query, weight factor, аддитивный критерий, весовой коэффициент, генетический алгоритм, поисковый запрос, релевантность, фитнес-функция
@inproceedings{V.K.Ivanov13,
title = {К вопросу о реализации генетического алгоритма для решения задач поиска тематической информации в интернете},
author = {Иванов В.К. and Думина Д.С. and Семенов Н.А.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/wYjDcfkpmMg4Zw},
isbn = {978-56-0436-899-2},
year = {2020},
date = {2020-00-01},
urldate = {2020-00-01},
booktitle = {Международный научно-технический конгресс «Интеллектуальные системы и информационные технологии - 2020». «IS&IT’20». Труды конгресса. Секция 1 «Эволюционное моделирование»},
volume = {1},
pages = {17-28},
publisher = {Таганрог},
abstract = {В статье представлено возможное решение задачи выбора способа аналитического определения весовых коэффициентов для аддитивной фитнес-функции генетического алгоритма. Этот генетический алгоритм является основой эволюционного процесса, формирующего в поисковой системе устойчивую и эффективную популяцию запросов для получения высоко релевантных результатов. Приведено формальное описание фитнес-функции алгоритма, которая представляет собой взвешенную сумму трех неоднородных критериев.
V.K. Ivanov, D.S. Dumina, N.A. Semenov. On the Impletmentation of a Genetic Algorithm for Solving Problems of Searching for Thematic Information on the Internet
A possible solution to the problem of choosing a method for the weight factors analytical determination for the genetic algorithm additive fitness function is presented. This genetic algorithm is the evolutionary process basis, which forms a stable and effective queries population in the search engine to obtain highly relevant results. A fitness function formal description, which is a weighted sum of three heterogeneous criteria is given.},
keywords = {additive function, fitness function, genetic algorithm, relevance, search query, weight factor, аддитивный критерий, весовой коэффициент, генетический алгоритм, поисковый запрос, релевантность, фитнес-функция},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
В статье представлено возможное решение задачи выбора способа аналитического определения весовых коэффициентов для аддитивной фитнес-функции генетического алгоритма. Этот генетический алгоритм является основой эволюционного процесса, формирующего в поисковой системе устойчивую и эффективную популяцию запросов для получения высоко релевантных результатов. Приведено формальное описание фитнес-функции алгоритма, которая представляет собой взвешенную сумму трех неоднородных критериев.
V.K. Ivanov, D.S. Dumina, N.A. Semenov. On the Impletmentation of a Genetic Algorithm for Solving Problems of Searching for Thematic Information on the Internet
A possible solution to the problem of choosing a method for the weight factors analytical determination for the genetic algorithm additive fitness function is presented. This genetic algorithm is the evolutionary process basis, which forms a stable and effective queries population in the search engine to obtain highly relevant results. A fitness function formal description, which is a weighted sum of three heterogeneous criteria is given.
V.K. Ivanov, D.S. Dumina, N.A. Semenov. On the Impletmentation of a Genetic Algorithm for Solving Problems of Searching for Thematic Information on the Internet
A possible solution to the problem of choosing a method for the weight factors analytical determination for the genetic algorithm additive fitness function is presented. This genetic algorithm is the evolutionary process basis, which forms a stable and effective queries population in the search engine to obtain highly relevant results. A fitness function formal description, which is a weighted sum of three heterogeneous criteria is given.
5.
Иванов В.К.
Некоторые результаты экспериментальной проверки модели количественной оценки инновационности объекта Статья в журнале
Источник: Информация и инновации, том 15, № 3, С. 27–36, 2020.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: additive criterion, data warehouse, innovation, innovation index, search query, utility function, аддитивный критерий, инновационность, поисковый запрос, функция полезности, хранилище данных
@article{V.K.Ivanov14,
title = {Некоторые результаты экспериментальной проверки модели количественной оценки инновационности объекта},
author = {Иванов В.К. },
url = {https://disk.yandex.ru/i/49fIoBECHvb0DA},
doi = {10.31432/1994-2443-2020-15-3-27-36},
year = {2020},
date = {2020-00-01},
urldate = {2020-00-01},
journal = {Информация и инновации},
volume = {15},
number = {3},
pages = {27–36},
abstract = {В статье представлены результаты экспериментов, которые были проведены для подтверждения основных идей предлагаемого подхода к определению инновационности объектов. Этот подход основан на предположении об адекватности отображения жизненного цикла продуктов, описания которых размещены в различных хранилищах данных. Предложенная формальная модель позволяет вычислить количественное значение аддитивного оценочного критерия инновационности объектов. Полученные данные экспериментов дают возможность оценить корректность принятого подхода.
Some Results of Experimental Check of The Model of the Object Innovativeness Quantitative Evaluation
The paper presents the results of the experiments that were conducted to confirm the main ideas of the proposed approach to determining the objects innovativeness. This approach assumed that the product life cycle of whose descriptions are placed in different data warehouses is adequate. The proposed formal model allows us to calculate the quantitative value of the additive evaluation criterion of objects innovativeness. The obtained experimental data make it possible to evaluate the adopted approach correctness.},
keywords = {additive criterion, data warehouse, innovation, innovation index, search query, utility function, аддитивный критерий, инновационность, поисковый запрос, функция полезности, хранилище данных},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
В статье представлены результаты экспериментов, которые были проведены для подтверждения основных идей предлагаемого подхода к определению инновационности объектов. Этот подход основан на предположении об адекватности отображения жизненного цикла продуктов, описания которых размещены в различных хранилищах данных. Предложенная формальная модель позволяет вычислить количественное значение аддитивного оценочного критерия инновационности объектов. Полученные данные экспериментов дают возможность оценить корректность принятого подхода.
Some Results of Experimental Check of The Model of the Object Innovativeness Quantitative Evaluation
The paper presents the results of the experiments that were conducted to confirm the main ideas of the proposed approach to determining the objects innovativeness. This approach assumed that the product life cycle of whose descriptions are placed in different data warehouses is adequate. The proposed formal model allows us to calculate the quantitative value of the additive evaluation criterion of objects innovativeness. The obtained experimental data make it possible to evaluate the adopted approach correctness.
Some Results of Experimental Check of The Model of the Object Innovativeness Quantitative Evaluation
The paper presents the results of the experiments that were conducted to confirm the main ideas of the proposed approach to determining the objects innovativeness. This approach assumed that the product life cycle of whose descriptions are placed in different data warehouses is adequate. The proposed formal model allows us to calculate the quantitative value of the additive evaluation criterion of objects innovativeness. The obtained experimental data make it possible to evaluate the adopted approach correctness.
6.
Ivanov V.K., Palyukh B.V., Sotnikov A.N.
Efficiency of Genetic Algorithm For Subject Search Queries Статья в журнале
Источник: Lobachevskii Journal of Mathematics, том 37, № 3, С. 244–254, 2016, ISSN: 1995-0802, (Ivanov V.K., Palyukh B.V., Sotnikov A.N. Efficiency of Genetic Algorithm For Subject Search Queries. Lobachevskii Journal of Mathematics, 2016, Vol. 37, No. 3, pp. 244–254. Pleiades Publishing, Ltd., 2016.).
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: convergence, data centre, fitness function, genetic algorithm, innovation index, population, ranking, relevance, search precision, search query
@article{101_b0a4bd11-a8c6-4980-875a-9f7caf882815,
title = {Efficiency of Genetic Algorithm For Subject Search Queries},
author = {Ivanov V.K. and Palyukh B.V. and Sotnikov A.N.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/DWS1H4M7CMLXxQ},
doi = {10.1134/S1995080216030124},
issn = {1995-0802},
year = {2016},
date = {2016-09-29},
urldate = {2025-01-21},
journal = {Lobachevskii Journal of Mathematics},
volume = {37},
number = {3},
pages = {244–254},
publisher = {Pleiades Publishing, Ltd.},
abstract = {<p>The article presents and generalizes the results on some performance indicators of genetic algorithm developed by authors and applied to effective search queries and selection of relevant results after document subject search. It is shown that the developed technology expands opportunities of semantic search and increases the number of the found relevant results. In particular, we made an effort to show the ability of the developed algorithm to achieve the neighborhood of the fitness function in a finite number of steps, to provide higher precision of search in comparison with the well-known search engines of the Internet as well as to provide the acceptable semantic relevance of the found documents.</p>},
note = {Ivanov V.K., Palyukh B.V., Sotnikov A.N. Efficiency of Genetic Algorithm For Subject Search Queries. Lobachevskii Journal of Mathematics, 2016, Vol. 37, No. 3, pp. 244–254. Pleiades Publishing, Ltd., 2016.},
keywords = {convergence, data centre, fitness function, genetic algorithm, innovation index, population, ranking, relevance, search precision, search query},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
<p>The article presents and generalizes the results on some performance indicators of genetic algorithm developed by authors and applied to effective search queries and selection of relevant results after document subject search. It is shown that the developed technology expands opportunities of semantic search and increases the number of the found relevant results. In particular, we made an effort to show the ability of the developed algorithm to achieve the neighborhood of the fitness function in a finite number of steps, to provide higher precision of search in comparison with the well-known search engines of the Internet as well as to provide the acceptable semantic relevance of the found documents.</p>
7.
Ivanov V.K., Palyukh B.V., Sotnikov A.N.
Intelligent subject search support in science and education Статья в сборнике
Источник: Innovative Information Technologies : Materials of the III International scientific-рractical conference I2T-2014. Part 2. Innovative Information Technologies in Science, С. 34-40, Москва, 2014, ISSN: 2303-9728, (Ivanov V.K., Palyukh B.V., Sotnikov A.N. Intelligent subject search support in science and education // Innovative Information Technologies : Materials of the III International scientific-рractical conference I2T-2014. Part 2. Innovative Information Technologies in Science. – M., 2014. - P. 34-40.).
Ссылки | BibTeX | Метки: data centre, data mining, data warehouse, education, filtering, fitness, genetic algorithm, innovation, innovation index, population, ranking, relevance, science, search, search query
@inproceedings{107_4f8d4848-dc2d-4155-afcb-561453cc4b27,
title = {Intelligent subject search support in science and education},
author = {Ivanov V.K. and Palyukh B.V. and Sotnikov A.N.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/jLPLFrgAkYz6dg},
issn = {2303-9728},
year = {2014},
date = {2014-04-29},
urldate = {2025-01-23},
booktitle = {Innovative Information Technologies : Materials of the III International scientific-рractical conference I2T-2014. Part 2. Innovative Information Technologies in Science},
pages = {34-40},
publisher = {Москва},
note = {Ivanov V.K., Palyukh B.V., Sotnikov A.N. Intelligent subject search support in science and education // Innovative Information Technologies : Materials of the III International scientific-рractical conference I2T-2014. Part 2. Innovative Information Technologies in Science. – M., 2014. - P. 34-40.},
keywords = {data centre, data mining, data warehouse, education, filtering, fitness, genetic algorithm, innovation, innovation index, population, ranking, relevance, science, search, search query},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
8.
Ivanov V.K., Palyukh B.V., Sotnikov A.N.
Approaches to the Intelligent Subject Search Статья в сборнике
Источник: Federated Conference on Computer Science and Information Systems (FedCSIS'2014) (September 7-10, 2014. Warsaw, Poland). Annals of Computer Science and Information Systems. Volume 3. Position Papers, С. 13-20, Warszawa: PTI, 2014, (Ivanov V.K., Palyukh B.V., Sotnikov A.N. Approaches to the Intelligent Subject Search // Federated Conference on Computer Science and Information Systems (FedCSIS'2014) (September 7-10, 2014. Warsaw, Poland). Annals of Computer Science and Information Systems. Volume 3. Position Papers, DOI 10.15439/978-83-60810-57-6. - Warsawa, 2014. - P. 13-20).
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: data centre, data mining, data warehouse, education, filtering, fitness, genetic algorithm, innovation, innovation index, population, ranking, relevance, science, search, search query
@inproceedings{108_1f69f485-7466-46d2-8628-a25cbfc5e063,
title = {Approaches to the Intelligent Subject Search},
author = {Ivanov V.K. and Palyukh B.V. and Sotnikov A.N.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/8CvNhqvF1S45gQ},
doi = {10.15439/978-83-60810-57-6},
year = {2014},
date = {2014-01-23},
urldate = {2025-01-23},
booktitle = {Federated Conference on Computer Science and Information Systems (FedCSIS'2014) (September 7-10, 2014. Warsaw, Poland). Annals of Computer Science and Information Systems. Volume 3. Position Papers},
pages = {13-20},
publisher = {Warszawa: PTI},
abstract = {<p>This article presents main results of the pilot study of approaches to the subject information search based on automated semantic processing of mass scientific and technical data. The authors focus on technology of building and qualification of search queries with the following filtering and ranking of search data. Software architecture, specific features of subject search and research results application are considered.</p>},
note = {Ivanov V.K., Palyukh B.V., Sotnikov A.N. Approaches to the Intelligent Subject Search // Federated Conference on Computer Science and Information Systems (FedCSIS'2014) (September 7-10, 2014. Warsaw, Poland). Annals of Computer Science and Information Systems. Volume 3. Position Papers, DOI 10.15439/978-83-60810-57-6. - Warsawa, 2014. - P. 13-20},
keywords = {data centre, data mining, data warehouse, education, filtering, fitness, genetic algorithm, innovation, innovation index, population, ranking, relevance, science, search, search query},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
<p>This article presents main results of the pilot study of approaches to the subject information search based on automated semantic processing of mass scientific and technical data. The authors focus on technology of building and qualification of search queries with the following filtering and ranking of search data. Software architecture, specific features of subject search and research results application are considered.</p>
9.
Иванов В.К.
Использование генетического алгоритма для фильтрации результатов тематического поиска документов Статья в сборнике
Источник: Высокие технологии, исследования, образование, финансы : сб. статей Шестнадцатой междунар. науч.-практ. конф. "Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности и экономике". – Санкт-Петербург, С. 21-26, СПб, 2013, (Иванов В.К. Использование генетического алгоритма для фильтрации результатов тематического поиска документов // Высокие технологии, исследования, образование, финансы : сб. статей Шестнадцатой междунар. науч.-практ. конф. "Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности и экономике". – Санкт-Петербург, 2013. - С. 21-26.).
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: crossover, data centre, filtering, fitness, genetic algorithm, mutation, population, ranking, relevancy, search query, selection, генетический алгоритм, мутация, поисковый запрос, популяция, приспособленность, ранжирование, релевантность, селекция, скрещивание, фильтрация
@inproceedings{111_8ac6894c-d80b-4f53-8eca-2df599f70725,
title = {Использование генетического алгоритма для фильтрации результатов тематического поиска документов},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/q_VjU9JS6U2VpQ},
year = {2013},
date = {2013-12-30},
urldate = {2025-01-24},
booktitle = {Высокие технологии, исследования, образование, финансы : сб. статей Шестнадцатой междунар. науч.-практ. конф. "Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности и экономике". – Санкт-Петербург},
pages = {21-26},
publisher = {СПб},
abstract = {<p>В статье представлены основные особенности предложенного автором подхода к организации поисковых запросов и фильтрации результатов поиска документов, основанного на использовании идей генетических алгоритмов. Описываются основные шаги модифицированного генетического алгоритма, предлагаются решения, учитывающие специфику поисковых процедур. Обсуждаемый подход является частью исследований проекта интеллектуальной системы информационной поддержки инноваций в науке и образовании.</p><p>The article represents the main features of the proposed approach to organization of search queries and filtering of documents search results. This approach based on the genetic algorithms and describes the main steps of the modified genetic algorithm, proposed solutions, tailored to the search procedures. The considered algorithm is one of the elements of an intelligent system of information support of innovation in science and education.</p>},
note = {Иванов В.К. Использование генетического алгоритма для фильтрации результатов тематического поиска документов // Высокие технологии, исследования, образование, финансы : сб. статей Шестнадцатой междунар. науч.-практ. конф. "Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности и экономике". – Санкт-Петербург, 2013. - С. 21-26.},
keywords = {crossover, data centre, filtering, fitness, genetic algorithm, mutation, population, ranking, relevancy, search query, selection, генетический алгоритм, мутация, поисковый запрос, популяция, приспособленность, ранжирование, релевантность, селекция, скрещивание, фильтрация},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
<p>В статье представлены основные особенности предложенного автором подхода к организации поисковых запросов и фильтрации результатов поиска документов, основанного на использовании идей генетических алгоритмов. Описываются основные шаги модифицированного генетического алгоритма, предлагаются решения, учитывающие специфику поисковых процедур. Обсуждаемый подход является частью исследований проекта интеллектуальной системы информационной поддержки инноваций в науке и образовании.</p><p>The article represents the main features of the proposed approach to organization of search queries and filtering of documents search results. This approach based on the genetic algorithms and describes the main steps of the modified genetic algorithm, proposed solutions, tailored to the search procedures. The considered algorithm is one of the elements of an intelligent system of information support of innovation in science and education.</p>
Я подготовил довольно много печатных материалов. И, готовя к публикации очередной материал, я каждый раз помнил основное правило — публиковать результаты работы. Не писал текст для того, чтобы написать статью или отчет. Поэтому мне трудно найти свои работу, которая вызывала бы у меня чувство неловкости.
Также отмечу, что писал и сейчас пишу довольно медленно. Для серьезных статей хорошо, если получается одна страница в день. Многократно правлю текст, пытаясь точнее передать свою мысль. Не всегда удаётся, но стараюсь. И, как правило, начинаю с плана предполагаемых структуры и содержания. Помогает.
Результаты см. выше.