структура алгебраическое байесовской сети. Аннотация. Третичная структура алгебраической байесовской сети (АБС) требуется для построения как случайного минимального графа смежности, так и всего множества минимальных графов смежности. Помимо этого она требуется для нахождения лучшей или оптимальной вторичной структуры для заданной первичной структуры АБС. Целью работы является формирование четко определенного понятия третичной структуры АБС и связанных с ней объектов на основе синтеза существующих подходов, а также исследование их свойств. Рассмотрены все существующие подходы к определению понятий «клика», «множество клик» и «граф клик», а также классификация клик максимального графа смежности. Построена единая терминологическая база для описания сопутствующих объектов, удовлетворяющая критериям неизбыточности и полноты систематизации. Третичная полиструктура определена как семейство графов, построенных над подмножествами множества сужений максимального графа смежности, ребра которых соответствуют тем или иным родственным отношениям, определенным в статье. Третичная структура определена как ориентированный граф, ребра которого проведены от родительских вершин к сыновьем, а вершинами являются сужения максимального графа смежности на веса ребер и вершин, а также на пустой вес (родительский граф над расширенным множеством значимых клик). Ключевые слова: алгебраические байесовские сети, третичная структура, машинное обучение, вероятностно-графические модели систем знаний, глобальная структура.

Mining: применение методов интеллектуального анализа данных в задачах социального компьютинга. Аннотация. В работе предложено новое направление исследованийинтеллектуальный поиск маркеров (Predictor Mining), возникшее на пересечении интеллектуального анализа данных (Data Mining) и социального компьютинга (Social Computing). Сущность предлагаемого подхода состоит в автоматизированном формировании банка маркеров, характеризующих исследуемую предметную область, а затем интерпретировании полученных показателей с помощью методов социального компьютинга. В качестве примеров областей исследований, где может быть применен интеллектуальный поиск маркеров, рассмотрены задачи выявления особенностей формирования протестных настроений пользователей Интернет, вычисления количественных характеристик социальнозначимого поведения, а также изучение специфики формирования ценностей и стратегий поведения пользователей крупнейших социальных сетей. Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных, интеллектуальный поиск маркеров, социальный компьютинг, информатика.

No abstract

А.А., Тулупьев А.Л. Алгоритм выявления ацикличности первичной структуры алгебраической байесовской сети по ее четвертичной структуре. Аннотация. Алгебраические байесовские сети (АБС) относятся к классу логико-вероятностных графических моделей систем знаний с неопределенностью, которые позволяются использовать интервальные оценки вероятности для представления не-определенности в знаниях. Одним из наиболее важных условий работы АБС является отсутствие циклов в их вторичной структуре. Первичная структура, над которой можно построить ациклическую АБС, называется ациклической. Цель работы -предложить алгоритм выявления ацикличности первичной структуры на основе анализа четвертич-ной структуры АБС, а также оценка сложности этого алгоритма. В работе сформулиро-ван алгоритм выявления ацикличности, доказана его корректность, оценена его слож-ность и предложен ряд способов, направленных на ускорение работы этого алгоритма. Ключевые слова: алгебраические байесовские сети, четвертичная структура, вероят-ностные графические модели систем знаний, глобальная структура, ацикличность пер-вичной структуры.Filchenkov A.A., Tulupyev A.L. Algorithm for detection of algebraic Bayesian network primary structure acyclicity based on its quaternary structure. Abstract. Algebraic Bayesian networks (ABN) belong to a class of logical and probabilistic graphical models of systems of knowledge with uncertainty. ABN allows to use interval probability estimates to represent uncertainty in knowledge. One of the most important conditions for ABN performance capability is the absence of cycles in its secondary structure. The primary structure, on which an acyclic ABN can be synthesized, is called acyclic primary structure. The goal of the work is to propose an algorithm for detection of the primary structure acyclicity on the basis of analysis of the quaternary structure of the ABN, as well as evaluation of the algorithm complexity. The algorithm for acyclicity detection is formulated, its correctness is proven, its complexity is estimated and a number of improvements for the acceleration of this algorithm are proposed.

No abstract