name: Кластеризация в обогащенных признаками сетях с использованием подхода восстановления данных
keyword_list: кластеризация сообщества в графах восстановление данных
abstract: Объект исследования: Методы генерации молекулярных структур.
  Цель работы: Разработка новых генеративных моделей молекулярных структур для задач условной генерации, оптимизации молекулярных свойств и обучения распределению.
  Методы исследования, кроме используемых приборов и аппаратуры: Методы машинного обучения; методы теории вероятности; методы математического анализа.
  Достигнутые результаты:
  1. Разработана иерахическая графовая генеративная модель для молекулярных структур.
  2. Исследовано применение предложенной иерархической графовой модели к задачам обучения распределению и оптимизации молекулярных свойств.
  3. Разработана модель запутанного условного состязательного автокодировщика для условной генерации молекулярных структур.
  4. Разработан метод обучения вариационных автокодировщиков с детерминированным декодированием.
  5. Исследовано применение метода обучения вариационных автокодировщиков с детерминированным декодированием для задачи оптимизации молекулярных свойств. 
  Новизна:
  1. Предложено использование критерия наименьших квадратов для кластерного анализа в обогащенных признаками сетях.  
   2. На основе Пифагорова разложения квадратичного разброса данных, предложен метод локальной оптимизации SEFNAC для последовательного обнаружения сообществ в сетях, обогащенных признаками; метод автоматически определяет число кластеров.
   3. Предложены два подхода к весам связи между вершинами: суммируемость и несуммируемость.  Версия SEFNAC для несуммируемости оказывается вполне конкурентоспособной, причем работает значительно быстрее, чем оригинальная версия.
   4. Для несуммируемой версии критерия наименьших квадратов предложен очень быстрый метод чередующейся минимизации KEFRiN, аналогичный популярному методу к-средних и эффективно борющийся с так называемым «проклятием размерности», присущим данной проблеме.
   5. Предложена трансформация признаковых данных в формат матриц связи. Для трансформированных данных предложены алгоритмы локальной оптимизации ICESi и экспериментально обоснована их эффективность.
   6. Разработана платформа и математическое обеспечение для проведения вычислительных экспериментов по тестированию и сравнению алгоритмов выявления сообществ в обогащенных признаками сетях, которая и использовалась в экспериментах. 
  Внедрение: Разработанные программы расположены в общедоступной платформе GitHub.
  Эффективность: Предложенные методы выявления сообществ в сетях, обогащенных признаками, существенно дополняют имеющиеся подходы, являясь во многих случаях наиболее эффективными по критерию воспроизведения скрытого разбиения сети на сообщества, что подтверждено всесторонним вычислительным экспериментом.
  Область применения: Разработанный аналог метода к-средних для выявления сообществ в обогащенных признаками сетях может быть использован в будущих разработках прикладных систем сетевого анализа.
chairman_dissertation_council.name: Николай
chairman_dissertation_council.surname: Верещагин
chairman_dissertation_council.patronymic: Константинович
chairman_dissertation_council.position: Профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор физико-математических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: L-9806-2016
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 7005187259
chairman_dissertation_council.rinc_id: 54
chairman_dissertation_council.url: https://www.hse.ru/staff/vereshchagin
chairman_dissertation_council.orcid: 0000-0002-7386-979X
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Вадим
organization_supervisor.surname: Радаев
organization_supervisor.patronymic: Валерьевич
organization_supervisor.position: Первый проректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 28.17.19
rubrics.name: Математическое моделирование
rubrics.code: 27.43.51
rubrics.name: Применение теоретико-вероятностных и статистических методов
oecds.code: 01.02.ET
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
speciality_codes.name: Теоретические основы информатики
speciality_codes.code: 05.13.17
supervisors.fio: Миркин Б.Г.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Теоретические основы информатики
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
protection_organization.short_name: НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", НИУ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ, НИУ ВШЭ, ВШЭ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ"
protection_organization.ogrn: 1027739630401
protection_organization.supervisor_name: НИКИТА
protection_organization.supervisor_surname: АНИСИМОВ
protection_organization.supervisor_patronymic: ЮРЬЕВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", НИУ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ, НИУ ВШЭ, ВШЭ
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ"
author_organization.ogrn: 1027739630401
author_organization.supervisor_name: НИКИТА
author_organization.supervisor_surname: АНИСИМОВ
author_organization.supervisor_patronymic: ЮРЬЕВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения