Участник:Vokov/Публикации

Материал из MachineLearning.

Текущая версия

Список публикаций К. В. Воронцова

1. Воронцов К. В., Кобзева Н. В. Численные методы обработки данных для высокоэффективной жидкостной хроматографии // Информационные проблемы клинической токсикологии. — Москва, 1993.
2. Воронцов К. В. Распознавание компонентов смеси химических веществ по спектральным данным // Математические методы распознавания образов: 6-ая Всеросс. конф: Тез. докл. Москва, 1993.
3. Дагаев В. Н., Казачков В. И., Григоревская З. П Воронцов К. В. Решение задач распознавания и классификации в клинической токсикологии // Математические методы распознавания образов: 6-ая Всеросс. конф: Тез. докл. Москва, 1993.
4. Воронцов К. В. Качество восстановления зависимостей по эмпирическим данным // Математические методы распознавания образов: 7-ая Всерос. конф. Тезисы докл. — Пущино, 1995. — С. 24–26.
5. Новосельцев В. Н., Боголюбский Ю. А., Воронцов К. В. Синтез математических моделей и методов распознавания при решении задач прогнозирования в токсикологии // Математические методы распознавания образов: 7-ая Всеросс. конф.: Тез. докл. Пущино, 1995.
6. Воронцов К. В. Предварительная обработка данных для решения специального класса задач распознавания // ЖВМ и МФ. — 1995. — Т. 35, N° 10. — С. 1565–1575.
7. Воронцов К. В. О синтезе проблемно-ориентированных базисов в задачах распознавания // Математические методы распознавания образов: 8-ая Всеросс. конф.: Тез. докл. М. 1997. С. 28–29.
8. Воронцов К. В. О проблемно-ориентированной оптимизации базисов задач распознавания // ЖВМ и МФ. — 1998. — Т. 38, N° 5. — С. 870–880.
9. Рудаков К. В., Воронцов К. В. О методах оптимизации и монотонной коррекции в алгебраическом подходе к проблеме распознавания // Доклады РАН. — 1999. — Т. 367, N° 3. — С. 314–317.
10. Воронцов К. В. Эффективные алгоритмы синтеза монотонных корректирующих операций // Математические методы распознавания образов: 9-ая Всеросс. конф.: Докл. М. 1999. С. 23–25.
11. Воронцов К. В. Язык описания алгоритмических суперпозиций SDL // Математические методы распознавания образов: 9-ая Всеросс. конф.: Докл. М. 1999. С. 158–160.
12. Воронцов К. В. Оптимизационные методы линейной и монотонной коррекции в алгебраическом подходе к проблеме распознавания // ЖВМ и МФ. — 2000. — Т. 40, N° 1. — С. 166–176.
13. Воронцов К. В. Язык и среда для описания и исследования алгоритмических суперпозиций // Искусственный Интеллект. — 2000. — N° 2. — С. 36–41.
14. Рудаков К. В., Воронцов К. В. Применение алгебраического подхода в имитационном моделировании клиентских сред // Математические методы распознавания образов: 10-ая Всеросс. конф.: Докл. М. 2001. С. 292–295.
15. Янпольский М. М., Воронцов К. В. Распознавание инвестиционных стратегий участников биржевых торгов // Математические методы распознавания образов: 10-ая Всеросс. конф.: Докл. М. 2001. С. 183–185.
16. Воронцов К. В. Оценка качества монотонного решающего правила вне обучающей выборки // Интеллектуализация обработки информации: Тезисы докл. — Симферополь, 2002. — С. 24–26.
17. Рудаков К. В., Воронцов К. В., Чехович Ю. В. Информационные методы анализа сложных систем // Математические модели сложных систем и междисциплинарные исследования: Тез. докл. ВЦ РАН, М. 2002, С. 9.
18. Воронцов К. В. Имитационное моделирование реальных биржевых торгов // ИММОД-2003: 1-ая Всеросс. конф.: Докл. — СПб., 2003. — С. 25–29.
19. Воронцов К. В. О комбинаторном подходе к оценке качества обучения алгоритмов // Математические методы распознавания образов: 11-ая Всеросс. конф.: Докл. М. 2003. С. 47–49.
20. Воронцов К. В., Елисеев С. В. Сравнительный анализ монотонной и выпуклой коррекции в задачах классификации // Математические методы распознавания образов: 11-ая Всеросс. конф.: Докл. М. 2003. С. 83–84.
21. Воронцов К. В. Комбинаторные оценки качества обучения по прецедентам // Доклады РАН. 2004. Т. 394 №2. С. 175–178
22. Воронцов К. В. Обзор современных исследований по проблеме качества обучения алгоритмов // Таврический вестник информатики и математики. Симф. 2004. №1. С. 5–24
23. Воронцов К. В. Комбинаторный подход к повышению качества логических классификаторов // Интеллектуализация обработки информации: Тезисы докл. Симферополь. 2004. С. 44.
24. Вальков А. С., Воронцов К. В., О быстрых алгоритмах синтеза плоских представлений метрических конфигураций // Искусственный Интеллект, Донецк, 2004. №2 С. 43–48.
25. Воронцов К. В. Комбинаторные обоснования обучаемых алгоритмов // ЖВМ и МФ. 2004. Т.44, №11. С. 2099–2112.
26. Воронцов К. В. Комбинаторный подход к оценке качества обучаемых алгоритмов // Математические вопросы кибернетики / под ред. О.Б.Лупанова. 2004. Вып. 13 С. 5–36.
27. Баринова О. В., Вальков А. С., Воронцов К. В., Громов С. А., Ефимов А. Н., Чехович Ю. В. Система прогнозирования потребительского спроса Goods4Cast // Математические методы распознавания образов: 12-ая Всеросс. конф.: Докл. М. 2005. С. 258–260.
28. Воронцов К. В., Кочедыков Д. А., Ивахненко А. А. Система кредитного скоринга на основе логических алгоритмов классификации // Математические методы распознавания образов: 12-ая Всеросс. конф.: Докл. М. 2005. С. 349–353.
29. Воронцов К. В., Романов М. Ю., Ументаев С. А., Кругов А. Е. Алгоритмы динамического обучения принятию решений в задаче формирования инвестиционного портфеля // Математические методы распознавания образов: 12-ая Всеросс. конф.: Докл. М. 2005. С. 423–426.
30. Воронцов К. В., Каневский Д. Ю. Коэволюционный метод обучения алгоритмических композиций // Таврический вестник информатики и математики. Симф. 2005. — №2. — С. 51–66.
31. Воронцов К. В., Егорова Е. В. Динамически адаптируемые композиции алгоритмов прогнозирования // Искусственный Интеллект, Донецк, 2006. №2. С. 277–280.
32. Воронцов К. В., Ивахненко А. А. Эмпирические оценки локальной функции роста в задачах поиска логических закономерностей // Искусственный Интеллект, Донецк, 2006. №2. С. 281–284.
33. Воронцов К. В., Лексин В. А., Рудаков К. В., Ефимов А. Н. Выявление и визуализация метрических структур на множествах пользователей и ресурсов Интернет // Искусственный Интеллект, Донецк, 2006. №2. С. 285–288.
34. Воронцов К. В., Колосков А. О. Профили компактности и выделение опорных объектов в метрических алгоритмах классификации // Искусственный Интеллект, Донецк, 2006. №2. С. 30–33.
35. Воронцов К. В. О композициях дипольных классификаторов // Интеллектуализация обработки информации: Тезисы докл. Симферополь. 2006. С. 38–40.
36. Воронцов К. В., Егорова Е. В. О динамически адаптируемых композициях алгоритмов прогнозирования // Интеллектуализация обработки информации: Тезисы докл. Симферополь. 2006. С. 40–42.
37. Воронцов К. В., Ивахненко А. А. Обобщающая способность логических закономерностей // Интеллектуализация обработки информации: Тезисы докл. Симферополь. 2006. С. 42–44.
38. Воронцов К. В., Кочедыков Д. А. О поиске оптимальных сочетаний управляющих параметров в логических алгоритмах классификации // Интеллектуализация обработки информации: Тезисы докл. Симферополь. 2006. С. 117–118.
39. Воронцов К. В., Колосков А. О. Профиль компактности и отбор опорных объектов в алгоритме ближайшего соседа // Интеллектуализация обработки информации: Тезисы докл. Симферополь. 2006. С. 44–46.
40. Воронцов К. В., Лексин В. А., Рудаков К. В., Ефимов А. Н. О метрических структурах на множествах пользователей и ресурсов Интернет // Интеллектуализация обработки информации: Тезисы докл. Симферополь. 2006. С. 46–48.
41. Vorontsov K. V., Kanevskiy D. Yu. Cooperative Coevolutionary Ensemble Learning // Multiple Classifier Systems: 7th International Workshop, Prague, Czech Republic, May 23–25, 2007. Lecture Notes in Computer Science, 2007. Pp. 469–478.
42. Воронцов К. В., Слабая вероятностная аксиоматика и надёжность эмпирических предсказаний // Математические методы распознавания образов: 13-ая Всеросс. конф.: Докл. М.: МАКС Пресс, 2007. С. 21–25.
43. Воронцов К. В., Ивахненко А. А. Верхние оценки переобученности и профили разнообразия логических закономерностей // Математические методы распознавания образов: 13-ая Всеросс. конф.: Докл. М.: МАКС Пресс, 2007. С. 33–37.
44. Воронцов К. В., Кочедыков Д. А., Ивахненко А. А. Применение логических алгоритмов классификации в задачах кредитного скоринга и управления риском кредитного портфеля банка // Математические методы распознавания образов: 13-ая Всеросс. конф.: Докл. М.: МАКС Пресс, 2007. С. 484–488.
45. Воронцов К. В., Венжега А. В., Ументаев С. А., Орлов А. А. Проблема переобучения при отборе признаков в линейной регрессии с фиксированными коэффициентами // Математические методы распознавания образов: 13-ая Всеросс. конф.: Докл. М.: МАКС Пресс, 2007. С. 90–93.
46. Воронцов К. В., Лексин В. А. Анализ клиентских сред: выявление скрытых профилей и оценивание сходства клиентов и ресурсов // Математические методы распознавания образов: 13-ая Всеросс. конф.: Докл. М.: МАКС Пресс, 2007. С. 488–491.
47. Воронцов К. В., Ульянов Ф. М. Проблема переобучения функций близости при построении алгоритмов вычисления оценок // Математические методы распознавания образов: 13-ая Всеросс. конф.: Докл. М.: МАКС Пресс, 2007. С. 105–108.
48. Воронцов К. В., Кузнецов М. Р., Туркин П. Ю., Дьяконов А. Г., Ивахненко А. А., Сиваченко Е. А. Прогнозирование результатов хирургического лечения атеросклероза на основе анализа клинических и иммунологических данных // Математические методы распознавания образов: 13-ая Всеросс. конф.: Докл. М.: МАКС Пресс, 2007. С. 537–540.
49. Воронцов К. В., Инякин А. С., Лисица А. В. Система эмпирического измерения качества алгоритмов классификации // Математические методы распознавания образов: 13-ая Всеросс. конф.: Докл. М.: МАКС Пресс, 2007. С. 577–581.
50. Vorontsov K. V. Combinatorial probability and the tightness of generalization bounds // Pattern Recognition and Image Analysis. 2008. Vol. 18, no. 2. Pp. 243–259
51. Воронцов К. В., Цюрмасто П. А. Анализ сходства алгоритмов классификации в оценках обобщающей способности // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2008): Тезисы докл. — Симферополь: КНЦ НАН Украины, 2008. С. 232–234.
52. Воронцов К. В., Ивахненко А. А. Мета-обучение критериев информативности логических закономерностей // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2008): Тезисы докл. — Симферополь: КНЦ НАН Украины, 2008. С. 52–54.
53. Воронцов К. В., Инякин А. С., Стрижов В. В., Чехович Ю. В. MachineLearning.ru — информационно-аналитический ресурс по проблемам машинного обучения и интеллектуального анализа данных // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2008): Тезисы докл. — Симферополь: КНЦ НАН Украины, 2008. С. 56–58.
54. Воронцов К. В., Инякин А. С., Лисица А. В., Романов М. Ю., Стрижов В. В., Хачай М. Ю., Чехович Ю. В. Распределенная вычислительная система «Полигон алгоритмов классификации» // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2008): Тезисы докл. — Симферополь: КНЦ НАН Украины, 2008. С. 54–56.
55. Воронцов К. В., Ахуньянов И. Х. Метод опорных векторов с неотрицательными коэффициентами и его применения // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2008): Тезисы докл. — Симферополь: КНЦ НАН Украины, 2008. С. 18–19.
56. Воронцов К. В., Каневский Д. Ю., Кудинов П. Ю. Прогнозирование с несимметричной функцией потерь при наличии стохастического тренда // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2008): Тезисы докл. — Симферополь: КНЦ НАН Украины, 2008. С. 113–115.
57. Воронцов К. В., Лебедева И. Е. Об одном методе статистически обоснованного сравнения временных рядов доходности паевых инвестиционных фондов // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2008): Тезисы докл. — Симферополь: КНЦ НАН Украины, 2008. С. 58–59.
58. Vorontsov K. V. On the influence of similarity of classifiers on the probability of overfitting // Pattern Recognition and Image Analysis: new information technologies (PRIA-9-2008): Nizhni Novgorod, Russian Federation, 2008. Vol 2. Pp. 303–306.
59. Vorontsov K. V., Leksin V. A. The overfitting in probabilistic latent semantic models // Pattern Recognition and Image Analysis: new information technologies (PRIA-9-2008): Nizhni Novgorod, Russian Federation, 2008. Vol 1. Pp. 393–396.
60. Vorontsov K. V. Splitting and Similarity Phenomena in the Sets of Classifiers and Their Effect on the Probability of Overfitting // Pattern Recognition and Image Analysis, 2009, Vol. 19, No. 3, pp. 412–420.
61. Воронцов К. В. Точные оценки вероятности переобучения // Международная конференция «Современные проблемы математики, механики и их приложений», посвященная 70-летию ректора МГУ академика В. А. Садовничего, Москва, 30 марта-2 апреля 2009. С. 355.
62. Воронцов К. В. Методы машинного обучения, основанные на индукции правил // Труды семинара «Знания и онтологии ELSEWHERE 2009», ассоциированного с 17-й международной конференцией по понятийным структурам ICCS-17, Москва, 21-26 июля, Высшая школа экономики, С. 57–71.
63. Воронцов К. В. Комбинаторный подход к проблеме переобучения // Математические методы распознавания образов: 14-ая Всеросс. конф.: Докл. М.: МАКС Пресс, 2009. С. 18–21.
64. Воронцов К. В., Иванов М. Н. Отбор эталонов, основанный на минимизации функционала полного скользящего контроля // Математические методы распознавания образов: 14-ая Всеросс. конф.: Докл. М.: МАКС Пресс, 2009. С. 119-122.
65. Воронцов К. В., Ивахненко А. А., Инякин А. С., Лисица А. В., Минаев П. Ю. «Полигон» — распределённая система для эмпирического анализа задач и алгоритмов классификации // Математические методы распознавания образов: 14-ая Всеросс. конф.: Докл. М.: МАКС Пресс, 2009. С. 503–506.
66. Воронцов К. В. Точные оценки вероятности переобучения // Доклады РАН, 2009, Т. 429. №1. С. 15–18.
67. Vorontsov K. V. Tight Bounds for the Probability of Overfitting // Doklady Mathematics, 2009, Vol. 80, No. 3, pp. 793–796.
68. Воронцов К. В., Рудаков К. В., Чехович Ю. В. О теоретико-множественных ограничениях и комбинаторной теории переобучения для алгоритмов классификации // Труды МФТИ, 2009 Т. 1. № 4. С. 148–163.
69. Vorontsov K. V. Exact Combinatorial Bounds on the Probability of Overfitting for Empirical Risk Minimization // Pattern Recognition and Image Analysis, 2010, Vol. 20, No. 3, pp. 269–285.
70. Воронцов К. В., Решетняк И. М. Точные комбинаторные оценки обобщающей способности онлайнового обучения // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2010): Докл. Москва: МАКС Пресс, 2010. С. 24–27.
71. Воронцов К.В., Лисица А.В., Ивахненко А.А., Инякин А.С., Синцова В.В. Системы тестирования алгоритмов машинного обучения: MLcomp, TunedIt и Полигон // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2010): Докл. Москва: МАКС Пресс, 2010. С. 157–60.
72. Vorontsov K. V., Ivahnenko A. A., Reshetnyak I. M. Generalization bound based on the splitting and connectivity graph of the set of classifiers // Pattern Recognition and Image Analysis: new information technologies (PRIA-10): Sankt-Peterburg, Russian Federation, 2010.
73. Vorontsov K. V., Ivahnenko A. A. Tight Combinatorial Generalization Bounds for Threshold Conjunction Rules // Lecture Notes on Computer Science. 4th International Conference on Pattern Recognition and Machine Intelligence (PReMI’11), Russia, Moscow, June 27–July 1, 2011. Pp 66–73.
74. Spirin N. V., Vorontsov K. V. Learning to Rank with Nonlinear Monotonic Ensemble // Lecture Notes on Computer Science. 10th International Workshop on Multiple Classifier Systems (MCS-10). Naples, Italy, June 15–17, 2011. Pp. 16–25.
75. Воронцов К. В. Комбинаторная теория переобучения: результаты, приложения и открытые проблемы // Математические методы распознавания образов: 15-ая Всеросс. конф.: Докл. М.: МАКС Пресс, 2011. С. 40–43.
76. Воронцов К. В., Махина Г. А. Принцип максимизации зазора для монотонного классификатора ближайшего соседа // Математические методы распознавания образов: 15-ая Всеросс. конф.: Докл. М.: МАКС Пресс, 2011. С. 64–67.
77. Ивахненко А. А., Воронцов К.В. Критерии информативности пороговых логических правил с поправкой на переобучение порогов // Математические методы распознавания образов: 15-ая Всеросс. конф.: Докл. М.: МАКС Пресс, 2011. С. 48–51.
78. Махина Г. А., Воронцов К.В. О восстановлении частично заданных монотонных булевых функций по критерию полного скользящего контроля // Дискретная математика и её приложения: 11-й международный семинар. Москва, 18-23 июня 2012. М.: Мехмат МГУ, 2012.
79. Животовский Н. К., Воронцов К. В. Критерии точности комбинаторных оценок обобщающей способности // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2012): Докл. — Москва: Торус Пресс, 2012. С. 25–28.
80. Соколов Е. А., Воронцов К. В. Минимизация вероятности переобучения для композиций линейных классификаторов низкой размерности // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2012): Докл. — Москва: Торус Пресс, 2012. С. 82–85.
81. Воронцов К. В., Потапенко А. А. Робастные разреженные вероятностные тематические модели // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2012): Докл. — Москва: Торус Пресс, 2012. С. 605–608.
82. Иванов М. Н., Воронцов К. В. Применение монотонного классификатора ближайшего соседа в задаче категоризации текстов // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2012): Докл. — Москва: Торус Пресс, 2012. С. 621–624.
83. Воронцов К. В., Потапенко А. А. Регуляризация, робастность и разреженность вероятностных тематических моделей // Компьютерные исследования и моделирование 2012 Т. 4, №12. С 693–706.
84. Целых В. Р., Воронцов К. В. Критерии согласия для разреженных дискретных распределений и их применение в тематическом моделировании // Машинное обучение и анализ данных. 2012. T. 1, № 4. C. 437-447.
85. Воронцов К. В., Чехович Ю. В. Интеллектуальный анализ данных в задачах моделирования транспортных потоков // Введение в математическое моделирование транспортных потоков: Учебное пособие / Издание 2-е, испр. и доп. А.В. Гасников и др. Под ред. А.В. Гасникова. — М.: МЦНМО, 2013. С. 226–249.
86. Potapenko A. A., Vorontsov K. V. Robust PLSA Performs Better Than LDA // 35th European Conference on Information Retrieval, ECIR-2013, Moscow, Russia, 24–27 March 2013. — Lecture Notes in Computer Science (LNCS), Springer Verlag-Germany, 2013. Pp. 784–787.
87. Воронцов К. В., Потапенко А. А. Модификации EM-алгоритма для вероятностного тематического моделирования // Машинное обучение и анализ данных. — 2013. — T. 1, № 6. — С. 657–686.
88. Воронцов К. В., Фрей А. И., Соколов Е. А. Вычислимые комбинаторные оценки вероятности переобучения // Машинное обучение и анализ данных. — 2013. — T. 1, № 6. — С. 734–743.
89. Воронцов К. В. Аддитивная регуляризация тематических моделей // Математические методы распознавания образов: 16-ая Всеросс. конф.: Докл. М.: МАКС Пресс, 2013. С. 88.
90. Воронцов К. В. Аддитивная регуляризация тематических моделей коллекций текстовых документов // Доклады РАН. 2014. — Т. 455., №3. 268–271
91. Vorontsov K. V. Additive Regularization for Topic Models of Text Collections // Doklady Mathematics. 2014, Pleiades Publishing, Ltd. — Vol. 89, No. 3, pp. 301–304.
92. Воронцов К. В. Потапенко А. А. Регуляризация вероятностных тематических моделей для повышения интерпретируемости и определения числа тем // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог» (Бекасово, 4–8 июня 2014 г.) Вып.13 (20). М: Изд-во РГГУ, 2014. C.676–687.
93. Воронцов К. В., Потапенко А. А., Фрей А. И., Апишев М. А., Дойков Н. В., Шапулин А. В., Чиркова Н. А. Многокритериальные и многомодальные вероятностные тематические модели коллекций текстовых документов // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2014): Тезисы докл. — Москва: Торус Пресс, 2014. С. 198–199.
94. Успенский В. М., Воронцов К. В., Целых В. Р., Бунаков В. А., Ефимова И. В., Полежаев В. А. Информационный анализ электрокардиосигналов для диагностики многих заболеваний внутренних органов по одной электрокардиограмме // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2014): Тезисы докл. — Москва: Торус Пресс, 2014. С. 172–173.
95. Vorontsov K. V., Potapenko A. A. Tutorial on Probabilistic Topic Modeling: Additive Regularization for Stochastic Matrix Factorization // AIST'2014, Analysis of Images, Social networks and Texts. — Springer International Publishing Switzerland, 2014. Communications in Computer and Information Science (CCIS). Vol. 436. pp. 29–46.
96. Vorontsov K. V., Potapenko A. A. Additive Regularization of Topic Models // Machine Learning. Special Issue “Data Analysis and Intelligent Optimization with Applications”: Volume 101, Issue 1 (2015), Pp. 303-323. Русский перевод
97. Uspenskiy V. M., Vorontsov K. V., Tselykh V. R., Bunakov V. A. Information Function of the Heart: Discrete and Fuzzy Encoding of the ECG-Signal for Multidisease Diagnostic System // in Advances in Mathematical and Computational Tools in Metrology and Testing X (vol.10), Series on Advances in Mathematics for Applied Sciences, vol. 86, World Scientific, Singapore (2015) pp 377-384.
98. Vorontsov K. V., Potapenko A. A., Plavin A. V. Additive Regularization of Topic Models for Topic Selection and Sparse Factorization // The Third International Symposium On Learning And Data Sciences (SLDS 2015). April 20-22, 2015. Royal Holloway, University of London, UK. Springer International Publishing Switzerland 2015, A. Gammerman et al. (Eds.): SLDS 2015, LNAI 9047, pp. 193–202, 2015.
99. Vorontsov K. V., Frei O. I., Apishev M. A., Romov P. A., Suvorova M. A. BigARTM: Open Source Library for Regularized Multimodal Topic Modeling of Large Collections // AIST’2015, Analysis of Images, Social Networks and Texts. Springer International Publishing Switzerland, 2015. Communications in Computer and Information Science (CCIS), pp. 370–384.
100. Воронцов К. В., Фрей А. И., Ромов П. А., Янина А. О., Суворова М. А., Апишев М. А. BigARTM: библиотека с открытым кодом для тематического моделирования больших текстовых коллекций // Аналитика и управление данными в областях с интенсивным использованием данных. XVII Международная конференция DAMDID/RCDL’2015, Обнинск, 13-16 октября 2015. — НИЯУ МИФИ Обнинск, 2015. — С.28–36.
101. Vorontsov K. V., Frei O. I., Apishev M. A., Romov P. A., Suvorova M. A., Yanina A. O. Non-Bayesian Additive Regularization for Multimodal Topic Modeling of Large Collections // Proceedings of the 2015 Workshop on Topic Models: Post-Processing and Applications, October 19, 2015, Melbourne, Australia. ACM, New York, NY, USA. pp. 29–37.
102. Швец М. Ю., Зухба А. В., Воронцов К. В. Построение монотонного классификатора для задач медицинской диагностики // Математические методы распознавания образов: 17-ая Всеросс. конф.: Докл. М.: Торус, 2015. С. 42–43.
103. Целых В. Р., Воронцов К. В., Успенский В. М. Сравнение информационного анализа электрокардиосигналов и анализа вариабельности сердечного ритма как методов диагностики заболеваний внутренних органов // Математические методы распознавания образов: 17-ая Всеросс. конф.: Докл. М.: Торус, 2015. С. 218–219.
104. Воронцов К. В., Фрей А. И., Апишев М. А., Дойков Н. В., Суворова М. А. Регуляризация тематических моделей в библиотеке с открытым кодом BigARTM // Математические методы распознавания образов: 17-ая Всеросс. конф.: Докл. М.: Торус, 2015. С. 222–223.
105. Плавин А. В., Потапенко А. А., Воронцов К. В. Энтропийный регуляризатор отбора тем в вероятностных тематических моделях // Математические методы распознавания образов: 17-ая Всеросс. конф.: Докл. М.: Торус, 2015. С. 228–229.
106. Чиркова Н. А., Айсина Р. М., Воронцов К. В. Иерархическая аддитивно регуляризованная тематическая модель научной конференции // Математические методы распознавания образов: 17-ая Всеросс. конф.: Докл. М.: Торус, 2015. С. 230–231.
107. Apishev M., Koltcov S., Koltsova O., Nikolenko S., Vorontsov K. Mining Ethnic Content Online with Additively Regularized Topic Models. Computación y Sistemas, Vol. 20, No. 3, 2016, pp. 387–403.
108. Apishev M., Koltcov S., Koltsova O., Nikolenko S., Vorontsov K. Additive Regularization for Topic Modeling in Sociological Studies of User-Generated Texts. Advances in Computational Intelligence, 15th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2016, Cancún, Quintana Roo, Mexico, October 23–29, 2016. Proceedings, Part I. Lecture Notes in Artificial Intelligence, Volume 10061, pp. 166–181.
109. Янина А. О., Воронцов К. В. Мультимодальные тематические модели для разведочного поиска в коллективном блоге // Машинное обучение и анализ данных. 2016. T.2. №2. С.173-186.
110. Chirkova N. A., Vorontsov K. V. Additive Regularization for Hierarchical Multimodal Topic Modeling // Journal Machine Learning and Data Analysis. 2(2), pp. 187-200. 2016.
111. Целых В. Р., Шишковец С. С., Усков М. О., Воронцов К. В. Аддитивная регуляризация наивного байесовского классификатора // Управление развитием крупномасштабных систем, MLSD-2016. 414-417.
112. Жариков И. Н., Ишкина Ш. Х., Воронцов К. В. Статистические тесты однородности символьных последовательностей для информационного анализа электрокардиосигналов // Управление развитием крупномасштабных систем, MLSD-2016. C.375-377.
113. Апишев М. А., Кольцов С. Н., Кольцова О. Ю., Николенко С. И., Воронцов К. В. Аддитивная регуляризация тематических моделей для поиска этничного дискурса в социальных медиа // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2016): Тезисы докл. — Москва: Торус Пресс, 2016. С.170–171.
114. Чиркова Н. А., Воронцов К. В. Аддитивная регуляризация мультимодальных иерархических тематических моделей // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2016): Тезисы докл. — Москва: Торус Пресс, 2016. С.182–183.
115. Янина А. О., Воронцов К. В. Мультимодальные тематические модели для разведочного поиска в коллективном блоге // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2016): Тезисы докл. — Москва: Торус Пресс, 2016. С.186–187.
116. Воронцов К. В. Обзор вероятностных тематических моделей // Автоматическая обработка текстов на естественном языке и анализ данных: учеб. пособие / Большакова Е.И., Воронцов К.В., Ионов М.И., Клышинский Э.С., Лукашевич Н.В. — М.: Изд-во НИУ ВШЭ, 2017. — 272 с.
117. Воронцов К. В. Аддитивная регуляризация тематических моделей последовательного текста // Математические методы распознавания образов: 18-ая Всеросс. конф.: Докл. М.: Торус, 2017.
118. Potapenko A. A., Popov A. S., Vorontsov K. V. Interpretable probabilistic embeddings: bridging the gap between topic models and neural networks // Filchenkov A., Pivovarova L., Žižka J. (eds) Artificial Intelligence and Natural Language. AINL 2017, St. Petersburg, Russia, September 20-23, 2017. — Communications in Computer and Information Science, vol 789. Springer, Cham, 2017. — pp 167-180.
119. Kochedykov D., Apishev M., Golitsyn L., Vorontsov K. Fast and Modular Regularized Topic Modelling // Proceeding Of The 21st Conference Of FRUCT (Finnish-Russian University Cooperation in Telecommunications) Association. The seminar on Intelligence, Social Media and Web (ISMW). Helsinki, Finland, November 6-10, 2017. Pp.182–193.
120. Ianina A., Golitsyn L., Vorontsov K. Multi-objective topic modeling for exploratory search in tech news // Filchenkov A., Pivovarova L., Žižka J. (eds) Artificial Intelligence and Natural Language. AINL 2017, St. Petersburg, Russia, September 20-23, 2017. — Communications in Computer and Information Science, vol 789. Springer, Cham, 2018. — pp 181–193.
121. Alekseev V. A., Bulatov V. G., Vorontsov K. V. Intra-Text Coherence as a Measure of Topic Models Interpretability // Computational Linguistics and Intellectual Technologies. Dialogue 2018. Pp. 1-13.
122. Belyy A. V., Seleznova M. S., Sholokhov A. K., Vorontsov K. V. Quality Evaluation and Improvement for Hierarchical Topic Modeling // Computational Linguistics and Intellectual Technologies. Dialogue 2018. Pp. 110-123.
123. Skachkov N. A., Vorontsov K. V. Improving topic models with segmental structure of texts // Computational Linguistics and Intellectual Technologies. Dialogue 2018. Pp. 652-661.
124. Янина А. О., Воронцов К. В. Тематический информационный поиск // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2018): Тезисы докл. — Москва: Торус Пресс, 2018. С.146–147.
125. Жариков И. Н., Апишев М. А., Воронцов К. В. Гиперграфовые многомодальные вероятностные тематические модели транзакционных данных // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2018): Тезисы докл. — Москва: Торус Пресс, 2018. С.148–149.
126. Karabulatova I., Vorontsov K. Digital linguistical migrationology: the possibilities of artificial intelligence in the study of migration processes // Proceedings of 2nd World congress in real and virtual mode «East-west: the intersection of cultures», Kyoto Sangyo University, October 2–6, 2019. Vol.2, Pp. 760–765.
127. Soboleva D., Vorontsov K. Three-stage question answering system with sentence ranking // Proceedings of 3rd Workshop «Computational linguistics and language science», vol. 4, Pp. 18–25.
128. Ianina A., Vorontsov K. Regularized Multimodal Hierarchical Topic Model for Document-by-Document Exploratory Search // Proceeding Of The 25th Conference Of FRUCT (Finnish-Russian University Cooperation in Telecommunications) Association. The seminar on Intelligence, Social Media and Web (ISMW). Helsinki, Finland, November 5-8, 2019. Pp.131–138.
129. Eremeev M., Vorontsov K. Lexical Quantile-Based Text Complexity Measure // Proceedings of Recent Advances in Natural Language Processing, Varna, Bulgaria, Sep 2–4 2019. Pp. 270–275.
130. Еремеев М. А., Воронцов К. В. Квантильный подход к оцениванию когнитивной сложности текста // Математические методы распознавания образов. 2019.
131. Янина А. О., Воронцов К. В. Регуляризованные мультимодальные иерархические тематические модели для разведочного поиска документов по документам // Математические методы распознавания образов. 2019.
132. Сухарева А.В., Воронцов К.В. Построение полного набора тем вероятностных тематических моделей. Интеллектуальные системы: теория и приложения. Том 3, выпуск 4, 2019. С.7–23.
133. Egorov E., Nikitin F., Goncharov A., Alekseev V., Vorontsov K. Topic Modelling for Extracting Behavioral Patterns from Transactions Data // IC-AIAI 2019.
134. Bulatov V., Egorov E., Veselova E., Polyudova D., Alekseev V., Goncharov A., Vorontsov K. TopicNet: Making Additive Regularisation for Topic Modelling Accessible // Proceedings of the 12th Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2020), Marseille, 11–16 May 2020. Pp. 6745–6752.
135. Apishev M., Vorontsov K. Learning Topic Models with Arbitrary Loss // 26th Conference of Open Innovations Association (FRUCT). 2020. Pp. 30–37.
136. Eremeev M. A., Vorontsov K. V. Quantile-based approach to estimating cognitive text complexity // Computational Linguistics and Intellectual Technologies. Dialogue 2020. Pp. 241–254.
137. Feldman D. G., Sadekova T. R., Vorontsov K. V. Combining Facts, Semantic Roles and Sentiment Lexicon in A Generative Model for Opinion Mining // Computational Linguistics and Intellectual Technologies. Dialogue 2020. Pp. 268–283.
138. Veselova E., Vorontsov K. Topic Balancing with Additive Regularization of Topic Models // Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Student Research Workshop, July 5 - July 10, 2020. Pp. 59–65.
139. Ianina A., Vorontsov K. Hierarchical Interpretable Topical Embeddings for Exploratory Search and Real-Time Document Tracking. International Journal of Embedded and Real-Time Communication Systems (IJERTCS) Vol.11, Issue 4, 2020. 19p.
140. Irkhin I. A., Bulatov V. G., Vorontsov K. V. Additive regularization of topic models with fast text vectorization // Computer Research and Modeling, 2020, 12(6), Pp.1515–1528 (Ирхин И. А., Булатов В. Г., Воронцов К. В. Аддитивная регуляризация тематических моделей с быстрой векторизацией текста // Компьютерные исследования и моделирование, Т.12, №6, 2020. С.1515-1528).
141. Irkhin I. A., Vorontsov K. V. Convergence of the algorithm of additive regularization of topic models // Trudy Instituta Matematiki i Mekhaniki UrO RAN, 2020, 26(3), Pp.56–68 (Ирхин И. А., Воронцов К. В. Сходимость алгоритма аддитивной регуляризации тематических моделей // Труды Института математики и механики УрО РАН. Т.26, №3, 2020. С. 56—68).
142. Воронцов К. В. Десять открытых проблем вероятностного тематического моделирования // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-13): Тезисы докл. — Москва: РАН, 2020. С.208–210.
143. Воронцов К. В., Игловиков В. И., Стрижов В. В., Устюжанин А. Е., Хританков А. С. Проблемы проведения экспериментов и воспроизводимости исследований в науках о данных // Труды МФТИ. 2021. Том 13, № 2. С.100–108.
144. Ishkina S. K., Vorontsov K. V. Sharpness Estimation of Combinatorial Generalization Ability Bounds for Threshold Decision Rules // Automation and Remote Control, 2021, 82(5), Pp.863–876 (Ишкина Ш. Х., Воронцов К. В. Исследование завышенности оценок переобучения пороговых решающих правил // Автоматика и телемеханика, № 5, 2021. C. 151-168).
145. Alekseev V., Egorov E., Vorontsov K., Goncharov A., Nurumov K., Buldybayev T. TopicBank: Collection of coherent topics using multiple model training with their further use for topic model validation // Data and Knowledge Engineering, 2021. V.135, 101921.
146. Воронцов К. В. Задачи и методы понимания естественного языка для мониторинга медиа-пространства // Математические методы распознавания образов, тезисы докладов. — М.: Российская академия наук, 2021. С.362–367.
147. Крыжановская С. Ю., Власов А. В., Еремеев М. А., Воронцов К. В. Полуавтоматическая суммаризация тематических подборок научных публикаций: задачи и подходы // Математические методы распознавания образов, тезисы докладов. — М.: Российская академия наук, 2021. С.333–338.
148. Герасименко Н. А., Чернявский А. С., Никифорова М. А., Никитин М. Д., Воронцов К. В. Инкрементные тематические модели с аддитивной регуляризацией для выделения трендовых научных тем // Математические методы распознавания образов, тезисы докладов. — М.: Российская академия наук, 2021. С.344–349.
149. Рамазанова А., Янина А. О., Воронцов К. В. Нейронные тематические модели для рекомендации статей // Математические методы распознавания образов, тезисы докладов. — М.: Российская академия наук, 2021. С.350–355.
150. Сердюк Ю. А., Воронцов К. В. Реализация EM-алгоритма для аддитивно регуляризованных тематических моделей на GPU // Математические методы распознавания образов, тезисы докладов. — М.: Российская академия наук, 2021. С.356–361.
151. Алексеев В. А., Воронцов К. В. Банк тем: сбор интерпретируемых тем с помощью множественного обучения тематических моделей и их дальнейшее использование для оценки качества тематических моделей // Математические методы распознавания образов, тезисы докладов. — М.: Российская академия наук, 2021. С.313–318.
152. Скачков Н. А., Воронцов К. В. Улучшение качества машинного перевода с использованием обратной модели // Математические методы распознавания образов, тезисы докладов. — М.: Российская академия наук, 2021. С.308–312.
153. Хрыльченко К. Я., Воронцов К. В. Оптимизация весов модальностей в тематических моделях транзакционных данных // Математические методы распознавания образов, тезисы докладов. — М.: Российская академия наук, 2021. С.339–343.
154. Скачков Н. А., Воронцов К. В. Улучшение качества машинного перевода с использованием обратной модели // Автоматика и телемеханика. 2022, №12, С.31–43.
155. Хрыльченко К. Я., Воронцов К. В. Оптимизация весов модальностей в тематических моделях транзакционных данных // Автоматика и телемеханика. 2022, №12, С.44–62.
156. Скачков Н. А., Воронцов К. В. Упорядочивание гипотез в моделях перевода с использованием человеческой разметки // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-14): Тезисы докл. — Москва: РАН, 2022. С.345–349.
157. Крыжановская С. Ю., Воронцов К. В. Технология полуавтоматической суммаризации тематических подборок научных статей // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-14): Тезисы докл. — Москва: РАН, 2022. С.371–376.
158. Герасименко Н. А., Чернявский А. С., Никифорова М. А., Никитин М. Д., Воронцов К. В. Инкрементное обучение тематических моделей с аддитивной регуляризацией для выявления трендовых научных тем // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-14): Тезисы докл. — Москва: РАН, 2022. С.365–370.
159. Герасименко Н. А., Чернявский А. С., Никифорова М. А., Воронцов К. В. Трансформерная языковая модель ruSciBERT для векторизации и обработки научных текстов на русском языке // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-14): Тезисы докл. — Москва: РАН, 2022. С.150–153.
160. Герасименко Н. А., Чернявский А. С., Никифорова М. А., Никитин М. Д., Воронцов К. В. Инкрементальное обучение тематических моделей для поиска трендовых тем в научных публикациях // Доклады российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления, 2022, том 508, C.106–108
161. Герасименко Н. А., Потапова П. С., Янина А. О., Воронцов К. В. Применение вероятностного тематического моделирования в четырёх задачах разведочного информационного поиска // Информационный бюллетень РБА, 2022, №98, С.43–48.
162. Grishanov A., Ianina A., Vorontsov K. Multiobjective Evaluation of Reinforcement Learning Based Recommender Systems // Proceedings of the 16th ACM Conference on Recommender Systems. 2022. Pp. 622–627.
163. Vorontsov K. V. Rethinking Probabilistic Topic Modeling from the Point of View of Classical Non-Bayesian Regularization // Data Analysis and Optimization, Springer, 2023. Pp. 397–422. (по-русски)
164. Gerasimenko N., Chernyavskiy A., Nikiforova M., Ianina A., Vorontsov K. Incremental Topic Modeling for Scientific Trend Topics Extraction // Computational Linguistics and Intellectual Technologies. Dialogue 2023. Pp. 88–103.
165. Veselov A. S., Eremeev M. A., Vorontsov K. V. Estimating cognitive text complexity with aggregation of quantile-based models // Computational Linguistics and Intellectual Technologies. Dialogue 2023. Pp. 525-538.
166. Rink O., Lobachev V., Vorontsov K. Detecting Human Values and Sentiments in Large Text Collections with a Context-Dependent Information Markup: A Methodology and Math // 16th International Conference Social Computing and Social Media, SCSM 2024, Held as Part of the 26th HCI International Conference, HCII 2024, Washington, DC, USA, June 29–July 4, 2024, Proceedings, Part I. Lecture Notes in Computer Science. Vol.14703. Pp.372–383.
167. Sytnik A., Chernikova P., Vorontsov K., Bazlutckaia M. Digital Publics and the Ukraine Dilemma: Topic Modelling of the Cumulative Twitter Discussion // 16th International Conference Social Computing and Social Media, SCSM 2024, Held as Part of the 26th HCI International Conference, HCII 2024, Washington, DC, USA, June 29–July 4, 2024, Proceedings, Part III. Lecture Notes in Computer Science. Vol.14703. Pp.190–207.
168. Ishkina Sh. Kh., Vorontsov K. V., Davletbaev A. Ya., Miroshnichenko V. P. Application of the combinatorial generalization ability estimates in planning tracer testing studies in oil and gas fields // Artificial Intelligence and Decision Making, 2024, no. 1, 68–78.
169. Воронцов К. В. Антропоцентрическая система представления знаний в будущей человеко-машинной цивилизации. Цифровая дидактика: сборник статей по материалам Всероссийского педагогического форума (28–29 марта 2024, Пермь) С.29–33.
170. Воронцов К. В. Мастерская знаний: большие языковые модели для поиска и систематизации научной информации // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-15): Тезисы докл., 2024.
171. Скачков Н.А., Воронцов К. В. Метод маскировки входа для обучения моделей перевода // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-15): Тезисы докл., 2024.
172. Герасименко Н.А., Ватолин А.С., Янина А.О., Воронцов К.В. SciRus: легкий и мощный мультиязычный энкодер для научных текстов // Доклады Российской Академии Наук. Математика, информатика, процессы управления, 2024, том 520, С.??–??.
173. Ватолин А.С., Герасименко Н.А., Янина А.О., Воронцов К.В. RuSciBench: открытый бенчмарк для оценки семантических векторных представлений научных текстов на русском и английском языках // Доклады Российской Академии Наук. Математика, информатика, процессы управления, 2024, том 520, С.??–??.
174. Rink O.L., Vorontsov K.V., Shabelskaya N.K. Uncovering positivism, negativism, and conflict in large text collections. Material values and the code of “noble maidens” // Материалы международного научного форума «Медиа в современном мире. Петербургские чтения» 2024, 18–20 апреля 2024 года. 2024. С.137–139.
175. Vorontsov K.V., Gladchenko I.A., Lobachev V.A., Mamontova A.V., Rink O.L., Shabelskaya N.K. Developing an Open Interdisciplinary Classifier of Human Values by means of Annotating Multi-fragments // Bulletin of St. Petersburg University. International relations. In Russian (in print)
176. Maysuradze A., Rink O., Fedorov A., Tabachenkov A., Vorontsov K. Does annotating multi-spans improve classification in large text collections? 2024ICSAI (China & IEEE). Lecture Notes in Computer Science series (in print)

См. также

Список публикаций К. В. Воронцова на английском языке