Полное описание

Блохин, Никита Владимирович. Построение векторного представления отраслей экономики с помощью графовых нейронных сетей = Construction of a vector representation of economic activities using graph neural networks / Н. В. Блохин, С. В. Макрушин. - DOI 10.18127/j20700814-202305-02. - Текст : непосредственный // Информационно-измерительные и управляющие системы : международный научно-технический журнал. - 2023. - Т. 21, N 5. - С. 7-15. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2070-0814.

ГРНТИ	УДК
06.35.51	330.4:004.032.26
28.23.37	004.85
28.23.25

Рубрики:
Нейронные сети -- Применение в экономике
Машинное обучение

Кл.слова (ненормированные): ОКВЭД -- отраслевая принадлежность -- графовые нейронные сети -- нейронные сети -- нейросеть -- эмбеддинги -- GCN
Аннотация: При решении различных прикладных экономических задач описание отраслевой принадлежности является одним из ключевых параметров моделей, и его точное и емкое описание может существенно повлиять на качество решения задачи. На данный момент в России основным инструментом описания отраслевой принадлежности является общероссийский классификатор видов экономической деятельности (ОКВЭД). ОКВЭД является иерархическим классификатором, использующим для определения вида экономической деятельности прежде всего процесс производства. В то же время анализ взаимосвязей между компаниями может дать более полное представление о функционировании конкретной отрасли или позиционировании отраслей относительно друг друга. Современные методы анализа сетей позволяют создать инструментарий, дающий более емкое определение близости отраслей. В частности, для этого можно использовать методы векторного представления (эмбеддинга) узлов сети в пространстве большой размерности.
Цель статьи - разработать модель для построения векторных представлений графа классификатора видов экономической деятельности, в которых объединена информация о графе иерархической структуры ОКВЭД и информация о сети взаимосвязей большого числа реальных компаний - представителей данных отраслей.
Предложен авторский подход к построению графа кодов экономической деятельности с учетом информации о связях между компаниями. Для узлов данного графа построены векторные представления (эмбеддинги) с применением современных технологий графовых сверточных нейронных сетей. Продемонстрирован подход к использованию полученных эмбеддингов для решения прикладной экономической задачи. Полученные в работе эмбеддинги могут быть использованы в моделях машинного обучения в качестве признаков, которые характеризуют отраслевую принадлежность компаний, для получения более высокого качества решения прикладных экономических задач.
Доп. точки доступа:
Макрушин, Сергей Вячеславович


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -713662-651876)

Шифр в сводном ЭК: ce5247a3143e9b532170abfe7bcf76ee

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽