Приложение
для AndroidПолное описание
Автоматизация оценки темперамента пользователей онлайн социальной сети / В. Д. Олисеенко, А. О. Хлобыстова, А. А. Корепанова, Т. В. Тулупьева. - DOI 10.31857/S2686954323601471. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал. - 2023. - Т. 514, № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. - С. 235-241. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2686-9543.
| ГРНТИ | УДК | |
| 04.41.31 | 316.472.4:004 | |
| 28.23.25 | 004.85-049.8 |
Рубрики:
Социальные сети
Машинное обучение -- Применение
Кл.слова (ненормированные): PEN -- темперамент -- машинное обучение -- предсказание -- онлайн социальные сети -- оценки выраженности -- личностные особенности
Аннотация: В работе рассматривается вопрос автоматизации предсказания результатов теста “PEN” (тест на темперамент) по численным характеристикам, извлеченным из аккаунтов пользователей одной из популярных русскоязычной онлайн социальной сети. Целью работы является автоматизация оценки выраженности личностных особенностей пользователей онлайн социальной сети путем сопоставления результатов прохождения теста и контента, размещаемого самим пользователем в своем аккаунте онлайн социальной сети при помощи методов машинного обучения. Результатом работы является построение классификаторов на основе моделей CatBoost и случайного леса для предсказания характеристик экстраверсии-интроверсии и нейротизма. Теоретическая ценность результата лежит в разработке подхода построения исследования в области автоматизации оценки выраженности личностных особенностей человека. Практическая значимость заключается в разработке программного модуля для создания автоматизированной системы оценки выраженности личностных особенностей человека по онлайн социальным сетям.
Доп. точки доступа:
Олисеенко, В.Д.
Хлобыстова, А.О.
Корепанова, А.А.
Тулупьева, Т.В.
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): -064448-672594)
Шифр в сводном ЭК: 738a62836dc2954ebf4a6de8e75280b0
Мягкие вычисления и измерения : монография / под ред. С. В. Прокопчиной. Т. 3 : Модели и методы / А. Л. Тулупьев [и др.], 2017. - 299 с. - Текст : непосредственный.Проблемы информатизации. - Журнал, 2001г. № 3. - Текст : непосредственный.Абрамов М.В. Социоинженерные атаки: социальные сети и оценки защищенности пользователей : монография / М. В. Абрамов, Т. В. Тулупьева, А. Л. Тулупьев; под общей редакцией Р. М. Юсупова, 2018. - 267 с. - Текст : непосредственный.Анализ защищённости групп пользователей информационной системы от социоинженерных атак : принцип и программная реализация / А. А. Азаров, М. В. Абрамов, Т. В. Тулупьева, А. Л. Тулупьев. - Текст : непосредственный // Компьютер. инструменты в образовании. - СПб. - 2015. - № 4. - с. 52--59Возможности и опыт применения компьютерных инструментов в анализе цифровых следов студентов-пользователей социальной сети / Т. В. Тулупьева, А. В. Суворова, А. А. Азаров [и др.]. - Текст : непосредственный // Компьютер. инструменты в образовании. - СПб. - 2015. - № 5. - с. 3--13Тулупьева Т.В. Лекции по основам технологий деловой коммуникации : учебник / Т. В. Тулупьева, 2019. - 161, [2] с. (Введено оглавление). - Текст : непосредственный.Корепанова А. А. Применение случайного леса в выборе метода восстановления возраста пользователя социальной сети / А. А. Корепанова, М. В. Абрамов. - Текст : непосредственный // Искусств. интеллект и принятие решений / "Информатика и управление", федеральный исследовательский центр (Москва). - Москва. - 2021. - N 2.- С.66-77.Автоматизация оценки темперамента пользователей онлайн социальной сети / В. Д. Олисеенко, А. О. Хлобыстова, А. А. Корепанова, Т. В. Тулупьева. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал / Российская академия наук. - Москва : Российская академия наук, 2023. - Т. 514 № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.- С.235-241
Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал. - Журнал выходит с 2020г. - Текст : непосредственный.Автоматизация оценки темперамента пользователей онлайн социальной сети / В. Д. Олисеенко, А. О. Хлобыстова, А. А. Корепанова, Т. В. Тулупьева. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал / Российская академия наук. - Москва : Российская академия наук, 2023. - Т. 514 № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.- С.235-241
Колесин И.Д. Математические модели социальной самоорганизации : специальность 05.13.18 "Математическое моделирование,численные методы и комплексы программ" : диссертация на соискание ученой степени д-ра физ.-мат. наук / И. Д. Колесин, 2010. - 32 с. - Текст : непосредственный.Abe S. Support vector machines for pattern classification / S. Abe, 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Безопасность виртуальных социальных сред в информационном обществе / Г. А. Монахова, Д. Н. Монахов, В. В. Донцов, Г. Б. Прончев, 2013. - 192 с. - Текст : непосредственный.Искусственный интеллект. Применения в CIM. Гл.11.Управляющие экспертные системы. Базы данных и базы знаний в УЭС. - 32 c. - Текст : непосредственный.Калинин И.А. Управление социальной сферой предприятия в ходе экономической реформы : специальность 08.00.05 "Экономика и управление народным хозяйством (по отраслям и сферам деятельности в т.ч.:теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда; экономика народонаселения и демография; экономика природопользования; землеустройство и др." : автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. экон. наук / И. А. Калинин, 1994. - 21 с. - Текст : непосредственный.Advances in machine learning / SpringerLink (Online service), 2009 r=on-line. - Текст : электронный.ACM Transactions on Computational Logic / Association for computing machinery (New York, NY), Association for computing machinery (New York, NY). - Журнал выходит с 2000г. r=on-line. - Текст : непосредственный.Maher M.L. Motivated reinforcement learning / M. L. Maher, K. Merrick, 2009 r=on-lineФедотов В.Х. Стратегия конструирования интеллектуальных информационных систем / В. Х. Федотов, Н. В. Новожилова, 2008. - 487 с. - Текст : непосредственный.Emmert-Streib F. Information theory and statistical learning / F. Emmert-Streib, M. Dehmer, 2009 r=on-line. - Текст : электронный.Леонтьев В.П. Социальные сети: в контакте, facebook и другие / В. П. Леонтьев, 2012. - 255 с. - Текст : непосредственный.Ehrenburg H.H. A finite automation learning system using genetic programming / H. H. Ehrenburg, H. A.N.van Maanen, 1994. - 38 p. - Текст : непосредственный.Machine learning for multimodal interaction / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Adaptive agents and multi-agent systems II / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Learning theory / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Холмогоров В. Социальные сети. Добавь Интернет в друзья / В. Холмогоров, 2012. - 310 с. - Текст : непосредственный.Николенко С.И. Самообучающиеся системы / С. И. Николенко, А. Л. Тулупьев, 2009. - 287 с. - Текст : непосредственный.Костин Р.А. Социологический анализ влияния виртуальных сетевых сообществ и сети Интернет на социальную активность молодежи (на примере Санкт-Петербурга) : монография / Р. А. Костин, Е. Д. Невесенко, 2017. - 153 с. - Текст : непосредственный.
Показать все результаты| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
 |  |
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
 |  |
Ших К. Эра Facebook. Как использовать возможности социальных сетей для развития вашего бизнеса / К. Ших, 2010. - 295 с. - Текст : непосредственный.Безопасность виртуальных социальных сред в информационном обществе / Г. А. Монахова, Д. Н. Монахов, В. В. Донцов, Г. Б. Прончев, 2013. - 192 с. - Текст : непосредственный.Социальные медиа vs читальный зал. - Текст : непосредственный // Университетская книга : Ежемес.журн. - м. : Логос, 2013. - N 5. - с. 43-49Библиотеки в соцмедиа: куда двигаться дальше?. - Текст : непосредственный // Университетская книга : Ежемес.журн. - м. : Логос, 2013. - N 7/8. - с. 56-57Леонтьев В.П. Социальные сети: в контакте, facebook и другие / В. П. Леонтьев, 2012. - 255 с. - Текст : непосредственный.Холмогоров В. Социальные сети. Добавь Интернет в друзья / В. Холмогоров, 2012. - 310 с. - Текст : непосредственный.Костин Р.А. Социологический анализ влияния виртуальных сетевых сообществ и сети Интернет на социальную активность молодежи (на примере Санкт-Петербурга) : монография / Р. А. Костин, Е. Д. Невесенко, 2017. - 153 с. - Текст : непосредственный.
Кеннеди Д. Жесткий SMM. Выжать из соцсетей максимум / Д. Кеннеди, К. Уэлш-Филлипс, 2017. - 343 с. (Введено оглавление). - Текст : непосредственный.Губанов Д.А. Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства / Д. А. Губанов, Д. А. Новиков, А. Г. Чхартишвили, 2018. - 223 с. - Текст : непосредственный.Пискорски М. Аккаунт : переводное издание / М. Пискорски ; Пер. Н. Н. Бокарева, 2018. - 406, [1] с. - Текст : непосредственный.Трищенко Д.А. Интернет-продвижение: сайт и социальные сети : монография / Д. А. Трищенко, 2018. - 168 с. - Текст : непосредственный.Васильев А.В. Культура коммуникаций в условиях информационной глобализации : монография / А. В. Васильев, Э. Д. Коркия, А. К. Мамедов, 2019. - 155 с. - Текст : непосредственный.Теория сетевых войн / под редакцией Д. А. Новикова. Вып. 3 : Социальные сети и деструктивный контент / А. Г. Остапенко [и др.], 2018. - 274 с. - Текст : непосредственный.Социальные сети как инфраструктура межличностного общения цифрового поколения: трансформация фреймов коммуникации / А. П. Глухов [и др.]; науч. ред. И. П. Кужелева-Саган, 2017. - 219 с. - Текст : непосредственный.Левина Л.Т. Социальные сети для ржавых чайников : [одноклассники, ВКонтакте, Фейсбук, Инстаграм, Твиттер, Вотсап, Вайбер, регистрируемся, общаемся, обмениваемся фото и видео, учимся различать рекламу и защищаться от мошенников] / Л. Т. Левина, О. Бойкова, 2018. - 207 с. - Текст : непосредственный.Подлазов А.В. Модифицированная модель роста социальной сети / А. В. Подлазов, 2017. - 16 с. - Текст : непосредственный.Рассел М. Data Mining : извлечение информации из Facebook, Twitter, Linkedin, Instagram, Github / М. Рассел, М. Классен; перевод с английского А. Киселев, 2020. - 459 с. - Текст : непосредственный.
Показать все результаты| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
 |  |
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
 |  |
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
 |  |
Безопасность виртуальных социальных сред в информационном обществе / Г. А. Монахова, Д. Н. Монахов, В. В. Донцов, Г. Б. Прончев, 2013. - 192 с. - Текст : непосредственный.Коваленко Д.М. Деструктивные управляющие воздействия в социальных информационных сетях: риск-модели атак и противоборства / Д. М. Коваленко, 2012. - 16 с. - Текст : непосредственный.Леонтьев В.П. Социальные сети: в контакте, facebook и другие / В. П. Леонтьев, 2012. - 255 с. - Текст : непосредственный.Холмогоров В. Социальные сети. Добавь Интернет в друзья / В. Холмогоров, 2012. - 310 с. - Текст : непосредственный.Костин Р.А. Социологический анализ влияния виртуальных сетевых сообществ и сети Интернет на социальную активность молодежи (на примере Санкт-Петербурга) : монография / Р. А. Костин, Е. Д. Невесенко, 2017. - 153 с. - Текст : непосредственный.
Кеннеди Д. Жесткий SMM. Выжать из соцсетей максимум / Д. Кеннеди, К. Уэлш-Филлипс, 2017. - 343 с. (Введено оглавление). - Текст : непосредственный.Symeonidis P. Recommender Systems for Location-based Social Networks / P. Symeonidis, D. Ntempos, Y. Manolopoulos, 2014 r=on-line. - Текст : электронный.Зверева О.М. Управление сетями коммуникаций в социальных и экономических системах, обладающих свойством аутопоэза / О. М. Зверева, 2017. - 20 с. - Текст : непосредственный.Губанов Д.А. Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства / Д. А. Губанов, Д. А. Новиков, А. Г. Чхартишвили, 2018. - 223 с. - Текст : непосредственный.Пискорски М. Аккаунт : переводное издание / М. Пискорски ; Пер. Н. Н. Бокарева, 2018. - 406, [1] с. - Текст : непосредственный.Фальконе Я.И. Методы прогнозирования распространения и защиты от информационных угроз в социальных сетях на основе случайных ветвящихся процессов : автореф. дис. .. канд. техн. наук: 05.13.19 / Я. И. Фальконе, 2018. - 13 с. - Текст : непосредственный.Шварцкопф Е.А. Риск-модели социальных информационных сетей для общения в динамике их роста и межсетевой диффузии деструктивного контента : автореф. дис. .. канд. техн. наук: 05.13.19 / Е. А. Шварцкопф, 2018. - 16 с. - Текст : непосредственный.Соколова Е.С. Деструктивные твиты в сети социальных закладок: риск-модели распространения, восприятия и выявления : автореф. дис. .. канд. техн. наук: 05.13.19 / Е. С. Соколова, 2018. - 16 с. - Текст : непосредственный.Теория сетевых войн / под редакцией Д. А. Новикова. Вып. 3 : Социальные сети и деструктивный контент / А. Г. Остапенко [и др.], 2018. - 274 с. - Текст : непосредственный.Чесноков В.О. Алгоритмическое и программное обеспечение анализа графов ближайшего окружения для выявления ботов и определения неуказанных атрибутов пользователей социальных сетей : специальность 05.13.11 - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук / В. О. Чесноков, 2018. - 17 с. - Текст : непосредственный.
Показать все результаты| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
| |
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
 |  |
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
| |
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
| |
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
| |
Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления. - Журнал, 2023г. Т.514 2 ("Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения"). - Текст : непосредственный.Автоматизация оценки темперамента пользователей онлайн социальной сети / В. Д. Олисеенко, А. О. Хлобыстова, А. А. Корепанова, Т. В. Тулупьева. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал / Российская академия наук. - Москва : Российская академия наук, 2023. - Т. 514 № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.- С.235-241
Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления. - Журнал, 2023г. Т.514 2 ("Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения"). - Текст : непосредственный.Семенов, Алексей Львович. Искусственный интеллект в обществе / А. Л. Семенов. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал. - Москва : Российская академия наук, 2023. - Т. 514 № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.- С.6-19Филимонова, Ольга Александровна. Калибровка вероятностей с применением теории нечетких множеств на примере улучшения ранней диагностики рака / О. А. Филимонова, А. Г. Овсянников, Н. В. Бирюкова. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал. - Москва : Российская академия наук, 2023. - Т. 514 № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.- С.20-27Оптимизация физико-информированных нейронных сетей для решения нелинейного уравнения Шредингера / И. А. Чупров, Ц. Гао, Д. С. Ефременко [и др.]. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал. - Москва : Российская академия наук, 2023. - Т. 514 № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.- С.28-38Нейросетевой подход к классификации акустических сигналов с использованием информационных признаков / П. В. Лысенко, И. А. Насонов, А. А. Галяев, Л. М. Берлин. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал. - Москва : Российская академия наук, 2023. - Т. 514 № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.- С.39-48Егоров Е.А. Исследование влияния адаптивной спектральной нормализации на качество генеративных моделей и стабильность их обучения / Е. А. Егоров, А. И. Рогачев. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал. - Москва : Российская академия наук, 2023. - Т. 514 № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.- С.49-59Васильев Р.Л. Нейросетевое обучение метрик: сравнение функций потерь / Р. Л. Васильев, А. Г. Дьяконов. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал. - Москва : Российская академия наук, 2023. - Т. 514 № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.- С.60-71Фанасков В.С. Спектральные нейронные операторы / В. С. Фанасков, И. В. Оселедец. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал / Российская академия наук. - Москва : Российская академия наук, 2023. - Т. 514 № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.- С.72-79Константинов, Андрей Владимирович. Новый вычислительно простой метод для реализации нейронных сетей с жесткими ограничениями на выходные данные / А. В. Константинов, Л. В. Уткин. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал / Российская академия наук. - Москва : Российская академия наук, 2023. - Т. 514 № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.- С.80-90Сорока А.Г. Оптимизация маршрутов большой размерности с использованием глубоких нейронных сетей / А. Г. Сорока, А. В. Мещеряков. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал / Российская академия наук. - Москва : Российская академия наук, 2023. - Т. 514 № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.- С.91-98Данилова, Марина Юрьевна. Методы, использующие градиентный клиппинг, для задач стохастической оптимизации с тяжелым шумом / М. Ю. Данилова. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал / Российская академия наук. - Москва : Российская академия наук, 2023. - Т. 514 № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.- С.99-108Хватов А.А. О задаче устойчивого поиска дифференциальных уравнений / А. А. Хватов, Р. В. Титов. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал / Российская академия наук. - Москва : Российская академия наук, 2023. - Т. 514 № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.- С.109-117Медведев А.В. Эффективное обучение графовых сетей на многомерных многослойных представлениях табличных данных / А. В. Медведев, А. Г. Дьяконов. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал / Российская академия наук. - Москва : Российская академия наук, 2023. - Т. 514 № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.- С.118-125Техники сжатия активаций слоев и градиентов для распределенного обучения моделей искусственного интеллекта / М. И. Рудаков, А. Н. Безносиков, Я. А. Холодов, А. В. Гасников. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал / Российская академия наук. - Москва : Российская академия наук, 2023. - Т. 514 № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.- С.126-137Зотова Г.А. Нейросетевой подход в задаче предвидения аномалий процентных ставок под воздействием коррелированных шумов / Г. А. Зотова, П. П. Лукьянченко. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал / Российская академия наук. - Москва : Российская академия наук, 2023. - Т. 514 № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.- С.150-157Зуев С.В. Статистическое онлайн-обучение в рекуррентных и прямого распространения квантовых нейронных сетях / С. В. Зуев. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал / Российская академия наук. - Москва : Российская академия наук, 2023. - Т. 514 № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.- С.177-186Баркоды как резюме топологии функций потерь / С. А. Баранников, А. А. Коротин, Д. А. Оганесян [и др.]. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал / Российская академия наук. - Москва : Российская академия наук, 2023. - Т. 514 № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.- С.196-211Афанасьев С.В. SpiderNet: полносвязная сверточная нейронная сеть для обнаружения мошенничества / С. В. Афанасьев, А. А. Смирнова, Д. М. Котерева. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал / Российская академия наук. - Москва : Российская академия наук, 2023. - Т. 514 № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.- С.225-234Автоматизация оценки темперамента пользователей онлайн социальной сети / В. Д. Олисеенко, А. О. Хлобыстова, А. А. Корепанова, Т. В. Тулупьева. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал / Российская академия наук. - Москва : Российская академия наук, 2023. - Т. 514 № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.- С.235-241Диагностика тяжести симптомов депрессии при помощи объяснимого искусственного интеллекта / С. Шалилех, А. О. Копцева, Т. И. Шишковская [и др.]. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал / Российская академия наук. - Москва : Российская академия наук, 2023. - Т. 514 № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.- С.242-249
Показать все результатыЗаказ фрагмента документа ₽