DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Зуева Мария Михайловна

Факультет компьютерных наук

Профиль на hse.ru ↗ тел.: 27319
Публикаций
1
Языков
1
Наград
0
Конференций
0
Профиль Публикации (1) Курсы (3)

Профессиональные интересы

машинное обучениеинтерпретируемое машинное обучениеглубокое обучениеанализ формальных понятийобработка естественного языка

Должности

  • Преподаватель — Факультет компьютерных наук, Департамент анализа данных и искусственного интеллекта
  • Стажер-исследователь — Факультет компьютерных наук, Международная лаборатория интеллектуальных систем и структурного анализа

Био

  • · Начала работать в НИУ ВШЭ в 2025 году.
  • · Научно-педагогический стаж: 8 месяцев.

Образование

  • 2024 · Магистратура: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", специальность «Прикладная математика и информатика», квалификация «Магистр»
  • 2021 · Бакалавриат: Российский университет дружбы народов, специальность «Физика», квалификация «Бакалавр»

Опыт работы

  • · 2023-стажер-исследователь в Международной лаборатории интеллектуальных систем и струткрного анализа

Идентификаторы исследователя

Публикации (1)

Clustering with Stable Pattern Concepts

2024 · CHAPTER · en

Clustering aims at finding disjoint groups of similar objects in data and is one major task in Machine Learning. It is also gaining more attention in Formal Concept Analysis community in these last years. This paper proposes an original approach to the clustering of complex data based on Formal Concept Analysis (FCA) and Pattern Structures. Stable concepts are considered as cluster candidates and the SOFIA algorithm is used to discover the set of stable concepts in linear time. Then an algorithm inspired by a rare itemset mining algorithm is designed to build a clustering with good properties, i.e., high internal cohesion within a cluster and high external separation between the clusters. Some interestingness measures allowing us to choose the best clustering are discussed. Finally the present approach is compared to some other well-known algorithms such as KMeans, DBScan, and Optic.

PDF ↗

Курсы (3)