DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Мальцева Светлана Валентиновна

Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 772-95-90 | 23760
Публикаций
72
Языков
1
Наград
14
Конференций
0
Профиль Публикации (72) Курсы (4)

Профессиональные интересы

интернетматематическое моделирование07-306 Проблемно-ориентированные алгоритмы и системы07-311 Анализ и моделирование средств создания и поддержки проблемно-07-326 Сервисно-ориентированные системы07-351 Проблемно-ориентированные базы данных07-361 Принципы построения электронных социальных систем, сетей и оказания услуг; вычислительные эксперименты на моделях социальных процессов07-911 Теоретические основы электронных социальных систем, сетей и услуг07-913 Теоретические основы электронных образовательных систем, сетей и услуг07-931 Автоматические и автоматизированные системы проектирования, моделирования и сопровождения07-941 Извлечение знаний, базы данных и базы знаний50.00.00 Автоматика. Вычислительная техника

Должности

  • Профессор-исследователь — Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова, Департамент компьютерной инженерии

Био

  • · Начала работать в НИУ ВШЭ в 2005 году.
  • · Научно-педагогический стаж: 42 года.

Образование

  • 2005 · Ученое звание: Профессор
  • 2005 · Доктор наук: специальность 05.13.12 «Системы автоматизации проектирования»
  • 1988 · Ученое звание: Доцент
  • 1981 · Кандидат наук
  • 1973 · Специалитет: Московский институт электронного машиностроения, факультет: автоматика и телемеханика, специальность «Электронные вычислительные машины», квалификация «Инженер-электрик»

Опыт работы

  • · 1968 – 2005: гг. Московский институт электронного машиностроения, ассистент, доцент, профессор
  • · 2005 – н.в.: НИУ ВШЭ, профессор

Награды и поощрения

  • · Благодарность Высшей школы экономики (январь 2021)
  • · Благодарственное письмо ректора НИУ ВШЭ (июнь 2019)
  • · Почетная грамота Высшей школы экономики (апрель 2019)
  • · Благодарственное письмо проректора НИУ ВШЭ (июль 2018)
  • · Благодарственное письмо ректора НИУ ВШЭ (июль 2018)
  • · Знак отличия "За безупречную службу городу Москве" XL лет (октябрь 2017)
  • · Почетная грамота Высшей школы экономики (апрель 2016)
  • · Почетный работник высшего профессионального образования Российской Федерации (ноябрь 2012)
  • · Благодарность Высшей школы экономики (август 2009)
  • · Благодарность Высшей школы экономики (июль 2009)
  • · Надбавка за академическую работу (2017–2018, 2016–2017, 2015–2016, 2014–2015)
  • · Надбавка за публикацию в журнале из Списка А (и приравненном к нему научном издании) (2024–2025, 2023–2024)
  • · Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2019–2020, 2018–2019)
  • · Лучший преподаватель — 2018

Гранты и проекты

  • — · IBM Faculty Award 2013
  • — · Грант РФФИ 16-07-01027 - Исследование эволюционной динамики социальных сетей на основе моделирования условно-текстурированной ресурсной среды
  • — · Грант РФФИ 20-07-00651 - Исследование устойчивости распределенных децентрализованных цифровых систем на основе моделей динамики социальных сетей

Идентификаторы исследователя

Публикации (72)

Маркетинговая аналитика в сфере электронного бизнеса на основе больших данных

2015 · ARTICLE · ru

Высокая скорость изменений в бизнесе и необходимость ориентации на потребителя делают критическими требования к скорости и точности решений, принимаемых на основе маркетинговой аналитики. Рассмотрены новые возможности, предоставляемые технологиями больших данных, позволяющие совершить качественный прорыв в этом направлении. Рассмотрены наиболее важные направления применения технологий больших данных в области маркетинговой аналитики для сферы электронной коммерции. Даны подробные рекомендации по применению методов анализа для задач сегментации потребителей, рекомендательных сервисов и сентиментного анализа.

PDF ↗

Большие Данные и дизайн организации

2015 · ARTICLE · ru

Большие Данные изменили привычные представления о роли информации в организации, открыв новые возможности управления и создав условия для появления новых бизнес-моделей, основанных на использовании информации как ценного актива. Одновременно Большие Данные требуют изменения методов управления информацией, создания условий для интеграции этой новой концепции с целями и задачами предприятия.

PDF ↗

Double Layer Interval Graph Model: The Universal Tool for Data Driven Market Analysis and Forecasting

2015 · ARTICLE · en

This scientific work is dedicated to the development, improvement and application of double layer interval weighted graphs (DLIG) for non-stationary time series forecasting. This model appears to be the universal and easy-to-use tool for modeling the non-stationary time series and forecasting. We observe the double layer version of the model because it’s the most representative way in the sense of main idea though you can add several layers more for different purposes. The first layer of the graph is based on empirical fluctuations of system and displays the most potential fluctuations of the system at the time of system training. The second layer of the graph as a superstructure of the first layer displays the degree of modeling error and it’s connected with the first layer nodes by edges. The second layer is the way of supervised training implementation with the aim of error minimization.

DOI ↗ PDF ↗

Application of the Nonlinear Oscillations Theory to the Study of Non-equilibrium Financial Market

2015 · CHAPTER · en

The research deals with the construction, implementation and analysis of the model of non-equilibrium financial market using econophysical approach and the theory of nonlinear oscillations. We used scaled variation of supply and demand prices and elasticity of these two variables as dynamic variables in the simulation of the nonequilibrium financial market. View of the dynamical variables data was determined on the strength of econophysical prerequisites using the model of hydrodynamic type. As a result, we found that non-equilibrium market can be described with a good degree of accuracy with oscillator models with nonlinear rigidity and self-oscillating system with inertial self-excitation. The most important states of model of oscillation non-equilibrium model of the market were found, including the appearance of chaos and its mechanisms.

PDF ↗

Дата-центры и активы предприятия

2015 · ARTICLE · ru

Центр обработки данных (ЦОД, Дата-центр) и активы предприятия. Взаимосвязь и взаимовлияние. Цель статьи, дать четкое представление о том, как дата-центр может оказывать влияние на активы компании и их конечную стоимость, и также дать представление о том, что дата-центр, сам по себе, в составе предприятия, также является важным активом, а в некоторых бизнес-моделях, дата-центр – это ключевой актив компании. Отталкиваясь от определений слова «активы» и «дата-центр» в настоящей статье рассмотрены варианты участия дата-центра в бизнесе предприятии и его влияния на конечную стоимость компании через стоимость активов компании.

PDF ↗

The Nonlinear Differential Dynamics of Interdependent Branches of Industry

2015 · ARTICLE · en

Nonlinear differential dynamic model of the relation between the branches of production was proposed. Mathematically, this model is expressed as a system of first-order ODE. Dynamic variables of the model – the value of the output of each branch of production. Each differential equation of the system includes independent growth and diminution of finished goods; growth and decline of production related to the production of allied industries. Two models were proposed: a model with Malthusian products growth (model with no restrictions on the amount of product), the model with the Verhulst limiting of the growth of output. The equilibrium points of dynamical systems, system stability were determined as well as the qualitative analysis of dynamic systems was made

PDF ↗

Double layer interval graph model: The universal tool for data driven market analysis and forecasting

2015 · CHAPTER · en

This scientific work is dedicated to the development, improvement and application of double layer interval weighted graphs (DLIG) for non-stationary time series forecasting. This model appears to be the universal and easy-to-use tool for modeling the non-stationary time series and forecasting. We observe the double layer version of the model because it's the most representative way in the sense of main idea though you can add several layers more for different purposes. The first layer of the graph is based on empirical fluctuations of system and displays the most potential fluctuations of the system at the time of system training. The second layer of the graph as a superstructure of the first layer displays the degree of modeling error and it's connected with the first layer nodes by edges. The second layer is the way of supervised training implementation with the aim of error minimization.

PDF ↗

Моделирование распространения влияния в сетевом сообществе

2014 · ARTICLE · ru

Показана возможность применения графовых моделей при моделировании информационно-ресурсного потенциала сетевого сообщества с учётом диалектики его двойственного представления. Рассмотрены графовые модели сетевого сообщества как совокупности информационных ресурсов, множества аккаунтов пользователей, а также объединённая модель. Описаны варианты развития гипотез распространения маршрутов влияния в моделях управления на графах.

PDF ↗

Model-based Monitoring and Analysis of the Network Community Dynamics in a Textured State Space

2014 · CHAPTER · en

The basic model of a network community as a dynamic system is suggested. Evolutionary platform concept and its development by the “black box” principle are described. Evolutionary progress and also different types of the network community motion order in a state space are considered. Such system categories as a “space between the texture layers” and “evolution rate” are determined. Different metrics related to the network community graph features are analyzed. Experiments are conducted on the basis of the data, imported from the Twitter Network using NodeXL software.

PDF ↗

Crisis Forecasting in Ask and Bid Prices Formation Systems in Case of Precious Metals

2014 · CHAPTER · en

We proposed the nonlinear dynamic model of the formation of the market prices of precious metals based on the econophysic considerations. This model is a system of three ordinary differential equations relating the time dependence of elasticity, variations of bid and ask prices; it is similar to the Lorenz system. The areas of the dynamic stochasticity in experimental data were found with the comparing of the experimental and the theoretical ask and bid prices. These areas are the precursors of the crisis mode in the form of dynamic chaos.

PDF ↗

Курсы (4)