Незнанов Алексей Андреевич
Факультет компьютерных наук
Профессиональные интересы
Должности
- Доцент — Факультет компьютерных наук, Департамент анализа данных и искусственного интеллекта
- Доцент — Факультет компьютерных наук, Департамент программной инженерии
Био
- · Начал работать в НИУ ВШЭ в 2008 году.
- · Научно-педагогический стаж: 9 лет.
Образование
- 2011 · Ученое звание: Доцент
- 2005 · Кандидат наук: Московский энергетический институт, специальность 05.13.11 «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей», тема диссертации: Методы и программные средства различения расположения фрагментов графовых моделей систем
- 2002 · Магистратура: Московский энергетический институт (технический университет), Институт автоматики и вычислительной техники, специальность «Прикладная математика и информатика», квалификация «Магистр математики. Преподаватель высшей школы.»
- 2000 · Бакалавриат: Московский энергетический институт (технический университет), специальность «Прикладная математика и информатика», квалификация «Бакалавр»
Опыт работы
- · Международная лаборатория интеллектуальных систем и структурного анализа.
- · Старший научный сотрудник.
- · Департамент анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.
- · Доцент.
- · Федеральное государственное бюджетное учреждение «Федеральный научно-клинический центр детской гематологии, онкологии и иммунологии имени Дмитрия Рогачева» Минздрава России.
- · Заведующий информационно-аналитическим отделом.
- · Отделение прикладной математики и информатики НИУ ВШЭ.
- · Доцент. Зам. зав. отделением. Читал курсы «Практикум на ЭВМ», «Базы данных и экспертные системы», «Объектно-ориентированные CASE-технологии», «Распределённые вычисления».
- · Институт автоматики и вычислительной техники МЭИ (ТУ).
- · Ассистент. Читал курсы «Распределённые информационные системы и базы данных», «Теория графов и комбинаторика», «Проектирование программного обеспечения автоматизированных систем». Занимался научной работой.
- · Факультет инноваций и высоких технологий МФТИ.
- · Доцент. Поставил и читал курсы «Проектирование взаимодействия с пользователем», «Распределённые информационные системы (клиент-серверные приложения)».
- · Институт технологии, экономики и предпринимательства МЭИ (ТУ).
- · Старший преподаватель. Поставил и читал курс «Управление организационными изменениями».
- · Институт автоматики и вычислительной техники МЭИ (ТУ).
- · Младший научный сотрудник.
- · OOO «Фирма Перспектива».
- · Программист.
Награды и поощрения
- · Благодарственное письмо ректора НИУ ВШЭ (сентябрь 2021)
- · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (апрель 2019)
- · Почетная грамота Высшей школы экономики (декабрь 2015)
- · Благодарность Высшей школы экономики (ноябрь 2013)
- · Надбавка за академическую работу (2021–2022, 2017–2018, 2016–2017, 2014–2015, 2013–2014, 2012–2013, 2011–2012)
- · Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2019–2021)
- · Лучший преподаватель — 2020, 2016, 2011
- · Группа высокого профессионального потенциала (кадровый резерв НИУ ВШЭ)Категория "Будущие профессора" (2011–2012)Категория "Новые преподаватели" (2009–2010)
Гранты и проекты
- — · на соискание учёной степени кандидата наук
Идентификаторы исследователя
- ORCID:
0000-0001-9106-2298 - ResearcherID:
D-9584-2014 - SPIN РИНЦ:
3446-1703 - Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=ezWeReQAAAAJ
- Scopus AuthorID:
55329014600
Публикации (70)
Выделение, генерация и визуализация семейств транзитивных графов степени 4 по характеристикам симметрии и структурной сложности
2012 · ARTICLE · ru
Рассматривается задача классификации семейств связных транзитивных графов степени 4 (ТГС4) на основе характеристик симметрии (строения группы автоморфизмов) и информации обо всех ТГС4 с числом вершин до 30. Предлагается один из вариантов классификации и конкретные бесконечные и конечные семейства, покрывающие все ТГС4 до 30 вершин, с возможностью расширения состава семейств с ростом числа вершин ТГС4. Построен генератор бесконечных и конечных семейств на основе данной классификации, позволяющий строить представителей семейств ТГС4 с заданными характеристиками симметрии и выбором симметричной визуализации их диаграмм.
Программное средство для имитационного моделирования с помощью графовых моделей
2012 · ARTICLE · ru
Рассмотрены текущая реализация и перспективы развития оригинального программного средства G-IPS Ultimate, предназначенного для имитационного моделирования (в том числе систем реального времени). Модель системы задается с помощью набора решающих графов специального вида, которые позволяют строить нечеткие модели систем.
Модели времени в имитационном моделировании
2012 · ARTICLE · ru
Рассмотрены основные подходы к решению классических задач имитационного моделирования и модели времени: дискретно-событийное и непрерывное моделирование, а также моделирование Монте-Карло. Обсуждаются их основные положения, преимущества, недостатки и конкретные реализации. На основе проведенного исследования показано место оригинального программного средства G-IPS Ultimate в ряду других программных продуктов для решения учебных и прикладных задач имитационного моделирования.
Новые программные средства разработки данных, поддерживающие методологию Cordiet
2012 · CHAPTER · ru
Рассматривается реализация оригинального программного средства разработки данных (Data Mining), основанного на методологии итеративного исследования сложно структурированных данных (включая тексты на естественном языке) под управлением онтологий. Описывается архитектура, проектные решения и опыт применения прототипа системы «Cordiet DMS».
Human-Centered Text Mining: A New Software System
2012 · CHAPTER · en
In this paper we introduce a novel human-centered data mining software system which was designed to gain intelligence from unstructured textual data. The architecture takes its roots in several case studies which were a collaboration between the Amsterdam-Amstelland Police, GasthuisZusters Antwerpen (GZA) hospitals and KU Leuven. It is currently being implemented by bachelor and master students of Moscow Higher School of Economics. At the core of the system are concept lattices which can be used to interactively explore the data. They are combined with several other complementary statistical data analysis techniques such as Emergent Self Organizing Maps and Hidden Markov Models.
CORDIET - Healthcare: Extracting knowledge from electronic patient record data
2012 · CHAPTER · en
In this paper we propose the software system CORDIET-Helthcare which we are currently developing in collaboration with the Katholieke Universiteit Leuven, Moscow Higher School of Economics and the GZA-hospital group located in Antwerp. The main aim of this system is to offer healthcare management staff a user-friendly and powerful data analysis environment. Using state of the art techniques from computer science and mathematics we show how CORDIET-Helthcare can be used to gain insight in existing care processes and reveal actionable knowledge which can be used to improve the current way of working.
Human-Centered Text Mining: A New Software System
2012 · CHAPTER · en
The models of time in simulation
2012 · ARTICLE · en
The major approaches to solving the classical problems of simulation and the models of time are considered, viz., discreteevent and continuous modeling, as well as MonteCarlo modeling. Their main propositions, advantages, shortcomings, and concrete realizations are discussed. On the basis of the conducted research, the place of the original software tool GIPS Ultimate is shown in a series of other software products for the solution of applied simulation problems.
A System for Knowledge Discovery in Big Dynamical Text Collections
2012 · CHAPTER · en
Software system Cordiet-FCA is presented, which is designed for knowledge discovery in big dynamic data collections, including texts in natural language. Cordiet-FCA allows one to compose ontology-controlled queries and outputs concept lattice, implication bases, association rules, and other useful concept-based artifacts. Efficient algorithms for data preprocessing, text processing, and visualization of results are discussed. Examples of applying the system to problems of medical diagnostics, criminal investigations are considered.
Human-centered text mining: A new software system
2012 · ARTICLE · en
In this paper we introduce a novel human-centered data mining software system which was designed to gain intelligence from unstructured textual data. The architecture takes its roots in several case studies which were a collaboration between the Amsterdam-Amstelland Police, GasthuisZusters Antwerpen (GZA) hospitals and KU Leuven. It is currently being implemented by bachelor and master students of Moscow Higher School of Economics. At the core of the system are concept lattices which can be used to interactively explore the data. They are combined with several other complementary statistical data analysis techniques such as Emergent Self Organizing Maps and Hidden Markov Models.
Курсы (10)
-
Научно-исследовательский семинар "Математические методы анализа процессов в программной инженерии"
2025/2026 · Бакалавриат · рус
-
Научно-исследовательский семинар «Экосистема языка Rust»
2025/2026 · Бакалавриат · рус
-
Онтологии и семантические технологии · 2 раза
2025/2026, 2024/2025 · Магистратура / Маго-лего · рус
-
Проектирование баз данных · 3 раза
2025/2026, 2024/2025, 2023/2024 · Магистратура / Маго-лего · рус
-
Разработка цифровых интерактивных продуктов
2024/2025 · Магистратура / Маго-лего · рус
-
Data management in intelligent systems
2022/2023 · Бакалавриат · Анг
-
Data and Service Engineering for Automating Business Processes
2021/2022 · Магистратура · Анг
-
Научно-исследовательский семинар "Социология деловой сферы"
2021/2022 · Магистратура · рус
-
Теория баз данных
2021/2022 · Бакалавриат · рус
-
Управление знаниями и адаптивные информационные системы в образовании
2021/2022 · Магистратура · рус