• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Аспирантский семинар: Метод формирования многокритериальной стратификации и его верификация

Мероприятие завершено

Место: Факультет компьютерных наук, Кочновский проезд, д. 3, ауд. 205
Время: 6 октября, 18:30 – 20:00 

Доклад состоится в рамках научно-исследовательского семинара аспирантской школы по компьютерным наукам.

Тема: Метод формирования многокритериальной стратификации и его верификация
Докладчик: Михаил Орлов

В докладе рассматривается метод многокритериального ранжирования, называемый нами линейной стратификацией. Метод основан на параметрической модели страт, согласно которой ранжирование получается сверткой критериев с весами, а страты — разбиением на группы объектов вдоль оси взвешенного критерия. Веса и разбиение подбираются автоматически таким образом, чтобы объекты из одной страты находились как можно компактнее на оси общего критерия. Формулируется оптимизационная задача относительно параметров модели — весов и разбиения, приводится алгоритм ее решения.

Предлагаемый метод применяется в задаче оценки научного вклада ученого. Рассматриваются три подхода к измерению уровня научных результатов и три соответствующие стратификации. Первый подход использует таксономию предметной области, т. е. иерархическую структуру понятий; ранг ученого получается исходя из уровней таксономии, в которые он внес заметный вклад. Другие два подхода используют показатели цитируемости и уровень профессиональных заслуг. В первом подходе стратификация получается непосредстенно из таксономического ранга, в двух других — применением метода линейной стратификации к совокупности критериев.

Анализируемая выборка состоит из 30 известных ученых в области машинного обучения и анализа данных. Показатели цитирования и заслуг были получены из открытых источников, таких как базы цитирования и персональные веб-сайты ученых. Показывается, что три полученные стратификации являются слабо коррелированными. Это говорит в пользу того, что цитирование, заслуги и уровень результатов следует рассматривать в качестве разных аспектов общего понятия научного вклада и любой разумный метод оценки научного вклада должен включать все три аспекта.