Статья: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ОБЩЕСТВЕННОГО МНЕНИЯ ПО ЛОНГИТЮДНЫМ ДАННЫМ ВЫСОКОЙ ГРАНУЛЯРНОСТИ: МОДЕЛЬ АБЕЛЬСОНА, РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ И АНСАМБЛИ МОДЕЛЕЙ (2025)

Читать онлайн

Рассматривается задача прогнозирования динамики общественного мнения на лонгитюдных данных высокой гранулярности, добытых из социальной сети ВКонтакте. Данная задача была предложена участникам Хакатона «УБС Challenge’2024» как одного из досуговых мероприятий XX Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС), проводившейся в г. Новочеркасске в 2024 году. Настоящая работа посвящена подробному описанию проведенного Хакатона и решений, предложенных его участниками. Для выборки из

Ключевые фразы: модели социального влияния, искусственный интеллект, социальные сети, центральность по собственному вектору, АНСАМБЛИ МОДЕЛЕЙ
Автор (ы): Бузиков Максим Эмонайевич (Buzikov M. E.), Петелина Юлия Александровна (Petelina Y. A.), Красоткин Семён Александрович (Krasotkin S. A.), Рыжов Максим Сергеевич (Ryzhov M. S.), Козицин Иван Владимирович (Kozitsin I. V.)
Журнал: УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ СИСТЕМАМИ: СБОРНИК ТРУДОВ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Математика
УДК
519.7. Математическая кибернетика
Для цитирования:
БУЗИКОВ М. Э., ПЕТЕЛИНА Ю. А., КРАСОТКИН С. А., РЫЖОВ М. С., КОЗИЦИН И. В. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ОБЩЕСТВЕННОГО МНЕНИЯ ПО ЛОНГИТЮДНЫМ ДАННЫМ ВЫСОКОЙ ГРАНУЛЯРНОСТИ: МОДЕЛЬ АБЕЛЬСОНА, РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ И АНСАМБЛИ МОДЕЛЕЙ // УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ СИСТЕМАМИ: СБОРНИК ТРУДОВ. 2025. № 115
Текстовый фрагмент статьи
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.