| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Евдокимов, В. Г. | - |
| dc.contributor.author | Навроцкий, А. А. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-05-02T07:51:13Z | - |
| dc.date.available | 2025-05-02T07:51:13Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Евдокимов, В. Г. Адаптивная фильтрация многомерных данных для оптимизации бизнес-решений на основе нелинейных метрик взаимозависимости признаков = Adaptive filtering of multidimensional data for business decision optimization based on nonlinear metrics of feature interdependence / В. Г. Евдокимов, А. А. Навроцкий // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XI Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23–24 апреля 2025 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2025. – С. 424–429. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59670 | - |
| dc.description.abstract | В статье предлагается концептуально новый подход к адаптивной фильтрации
многомерных данных, основанный на переходе от представления данных в форме традиционного гиперкуба
к сферической геометрии гиперсферы и обратно. Предложенный метод потенциально может позволить
эффективно идентифицировать и исключать взаимозависимые параметры путем анализа их геометрических
свойств в сферическом пространстве. Рассматриваются теоретические основы идеи, математический аппарат
для оценки нелинейных зависимостей между признаками и потенциальные преимущества данного подхода в
различных задачах бизнес-аналитики. Обсуждаются перспективы практической реализации и адаптации
метода для конкретных предметных областей. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | многомерные данные | en_US |
| dc.subject | фильтрация данных | en_US |
| dc.subject | бизнес-аналитика | en_US |
| dc.subject | сферическая геометрия | en_US |
| dc.title | Адаптивная фильтрация многомерных данных для оптимизации бизнес-решений на основе нелинейных метрик взаимозависимости признаков | en_US |
| dc.title.alternative | Adaptive filtering of multidimensional data for business decision optimization based on nonlinear metrics of feature interdependence | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | The article proposes a conceptually new approach to adaptive filtering of multidimensional data, based on the transition from data representation in the form of a traditional hypercube to the spherical geometry of a hypersphere and back. The method allows to effectively identify and exclude interdependent parameters by analyzing their geometric properties in spherical space. The theoretical foundations of the idea, mathematical apparatus for evaluating nonlinear dependencies between features, and potential advantages of this approach in various business analytics tasks are considered. The prospects for practical implementation and adaptation of the method for specific subject areas are discussed. | en_US |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2025)
|
