title: Prediction of document attributes in document management system
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ашихмин Илья Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Чуриков Никита Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Churikov Nikita
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Добрынин Владимир Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Dobrynin Vladimir Iurevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:11:19Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:11:19Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 031429
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/10851
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной выпускной квалификационной работе представлено решение задач рекомендации исполнителя на задание в системе документооборота и прогнозирование длительности исполнения документа. Специфика работы в том, что в качестве атрибутов у задач используются категориальные переменные. Поскольку стандартные методы, вроде One hot encoding подходят при небольшом количестве значений, необходимо было найти иной способ представления переменных такого рода. Был предложен подход для представления категориальных переменных через матрицу дистанций между ними с дальнейшим понижением размерности до одного, так что каждой категориальной переменной соответствует число. Было показано, что такое представление снижает количество атрибутов, по сравнению со стандартными методами, а также увеличивает качество классификации категориальных переменных и прогнозирования непрерывных.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this final qualifying work we present a solution of tasks: recommendation of performer on the task and prediction of the execution duration of the document in the document management system. The specificity of the work is that categorical variables are used as attributes for tasks. Since standard methods like One hot encoding are suitable only for a small number of values, it was necessary to find another way of representing variables of this kind. An approach was proposed for representing categorical variables through a matrix of distances between them with a further reduction in dimension to one, so that each categorical variable there is a certain digit. It has been shown that such a representation reduces the number of attributes, in comparison with standard methods, and also increases the quality of classification of categorical variables and the forecasting of continuous ones.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: понижение размерности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: категориальные переменные
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: документооборот
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: dimension reduction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: categorical features
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: document management system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Prediction of document attributes in document management system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Предсказание атрибутов документов в системе документооборота
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diplom.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10851/1/diplom.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,46 MB
resources.filename: reviewSV_Scan0002.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10851/2/reviewSV_Scan0002.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 430,27 kB
resources.filename: reviewSV_stt00846_Ashixmin_Ilya_Alekseevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10851/3/reviewSV_stt00846_Ashixmin_Ilya_Alekseevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 3,7 kB
resources.filename: reviewSV_st006729_Dobrynin_Vladimir_YUrevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10851/4/reviewSV_st006729_Dobrynin_Vladimir_YUrevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,77 kB