name: Анализ и прогнозирование технологических тенденций на основе обработки разнородных данных из открытых источников
keyword_list: интеллектуальный анализ данных машинное обучение обработка естественного язык библиометрический анализ анализ технологии
abstract: Целью исследования является повышение точности анализа и прогнозирования технологических тенденций (АПТТ) за счет разработки алгоритмов, методов и средств поиска, сбора, и обработки данных из открытых источников. В итоге получены следующие результаты.
  1. Выполнен систематический обзор существующих методов интеллектуального анализа данных (ИАД) для АПТТ. Рассмотрены полные тексты 50 публикаций из Scopus. В результате выявлены главные точки зрения на перспективные технологии, наиболее распространенные типы источников данных и методы ИАД, и также недостатки в существующих исследованиях АПТТ.
  2. Разработан метод ранжирования веб-ссылок на основе сбора и анализа данных результатов из поисковой системы Google и выбора лучшего веб-сайта цифровой библиотеки открытого доступа (arxiv.org). В качестве примера выполнен анализ для области Компьютерных наук. На основе алгоритма автоматического сбора данных были собраны более 182,500 статей из arxiv.org в периоде 1994-2018. Результаты анализа показали, что наиболее важными и популярными исследовательскими областями являются Машинное обучение, Компьютерное зрение и распознавание образов, и Искусственный интеллект.
  3. Разработан метод прогноза тренда терминов с применением ансамбля нейросетевых моделей. В результате прогноза выявлены важные тематики исследования: Машинное обучение, Обучение с подкреплением, Рекуррентная нейронная сеть, Свёрточная нейронная сеть, как основные направления исследований в области Компьютерных наук в трёхлетний период 2019-2021гг.
  4. Разработан метод идентификации тематик исследования и прогноза их эволюции с применением алгоритма ранжирования статей, метода извлечения значимых ключевых слов, и регрессии Гауссовского процесса. На основе анализа данных 10,017 статей из платформы WoS были выявлены 20 ключевых слов восходящего тренда в области Искусственный интеллект. Мера F1 для оценки точности прогноза составляет около 76%.
  5. Разработан метод анализа 45,973 патентных заявок с помощью алгоритма извлечения значимых ключевых слов и операции матричного умножения, которая предназначена для создания матриц совпадения ключевых слов и кодов CPC. На основании кластеризации сетей совпадения ключевых слов и кодов CPC получено всего 22 практические технологические отрасли. В результате были обнаружены 19 из 22 предсказанных технологических трендов в наборе 25 истинных технологических трендов. Ввиду этого мера F1 предложенного метода идентификации и прогнозирования тенденции технологий составляет около 81%, что свидетельствует о надежности предложенного метода.
  6. Разработаны методы идентификации и прогнозирования появляющихся технологических тенденций на основе обработки данных веб-новостей, фондовых рынков, и патентов. В результате анализа были выявлены 16 (для Samsung) и 7 (для Tesla) разработанных практических технологических отраслей, в которых эти предприятия ведут разработки. В итоге точность (precision) полученного прогноза составляет около 93.8% (для патентов Samsung) и 85.7% (для патентов Tesla). Таким образом, это свидетельствует о надежности предложенного метода.
  7. Разработана программная система для АПТТ, которая состоит из 4 основных модулей: (1) модуль анализа научных статей; (2) модуль анализа патентов; (3) модуль анализа технологических веб-новостей;  (4) модуль прогноза цен на акции.
chairman_dissertation_council.name: Сергей
chairman_dissertation_council.surname: Фоменков
chairman_dissertation_council.patronymic: Алексеевич
chairman_dissertation_council.position: профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: L-8796-2015
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 55912374600
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Александр
organization_supervisor.surname: Навроцкий
organization_supervisor.patronymic: Валентинович
organization_supervisor.position: ректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 20.19.15
rubrics.name: Библиографическое описание источников информации
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 28.23.29
rubrics.name: Программная реализация интеллектуальных систем
rubrics.code: 20.53.19
rubrics.name: Средства обработки и поиска информации
oecds.code: 02.03.IU
oecds.name: ENGINEERING, MECHANICAL
speciality_codes.name: Системный анализ, управление и обработка информации
speciality_codes.code: 2.3.1.
supervisors.fio: Кравец Алла Григорьевна
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Управление в социальных и экономических системах
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Уткин Лев Владимирович
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Клышинский Эдуард Станиславович
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Системы автоматизации проектирования (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ФГБОУ ВО "ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ", ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ, ВОЛГГТУ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"
protection_organization.ogrn: 1023403440818
protection_organization.supervisor_name: АЛЕКСАНДР
protection_organization.supervisor_surname: НАВРОЦКИЙ
protection_organization.supervisor_patronymic: ВАЛЕНТИНОВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: ФГБОУ ВО "ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ", ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ, ВОЛГГТУ
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"
author_organization.ogrn: 1023403440818
author_organization.supervisor_name: АЛЕКСАНДР
author_organization.supervisor_surname: НАВРОЦКИЙ
author_organization.supervisor_patronymic: ВАЛЕНТИНОВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения