| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Малашков, В. Б. | - |
| dc.contributor.author | Шульдова, С. Г. | - |
| dc.contributor.author | Лапицкая, Н. В. | - |
| dc.date.accessioned | 2022-03-17T06:07:12Z | - |
| dc.date.available | 2022-03-17T06:07:12Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | - |
| dc.identifier.citation | Малашков, В. Б. Применение методов машинного обучения для анализа научных публикаций и оценка их эффективности / В. Б. Малашков, С. Г. Шульдова, Н. В. Лапицкая // Актуальные проблемы науки XXI века. – 2021. – №1(10). – С. 5–10. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46776 | - |
| dc.description.abstract | В статье рассмотрены методы машинного обучения, используемые для анализа научных публикаций с целью определения перспективных научных направлений или детектирования сообществ ученых. Осуществлена их программная реализация, а также выполнена оценка эффективности с точки зрения качества кластеризации. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | Минский инновационный университет | ru_RU |
| dc.subject | публикации ученых | ru_RU |
| dc.subject | машинное обучение | ru_RU |
| dc.subject | научные публикации | ru_RU |
| dc.subject | оценка эффективности | ru_RU |
| dc.subject | кластеризация | ru_RU |
| dc.subject | цитирование | ru_RU |
| dc.subject | publication | ru_RU |
| dc.subject | citation | ru_RU |
| dc.subject | graph | ru_RU |
| dc.subject | clustering | ru_RU |
| dc.subject | presentation | ru_RU |
| dc.subject | method | ru_RU |
| dc.subject | analysis | ru_RU |
| dc.title | Применение методов машинного обучения для анализа научных публикаций и оценка их эффективности | ru_RU |
| dc.title.alternative | Application of machine learning methods for analysis of scientific publications and rating of their efficiency | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| local.description.annotation | The article discusses machine learning methods that are used to analyze scientific publications for the definition of hopeful scientific research or the detection of communities of scientists. Their software implementation has been carried out, and their efficiency has been assessed in terms of the quality of clustering. | - |
| Appears in Collections: | Публикации в изданиях Республики Беларусь
|
