Пахомова Кристина Игоревна | Структура и сотрудники СФУ

Пахомова Кристина Игоревна

e-mail: kpakhomova [at] sfu-kras [dot] ru

Место работы

Образование

  • Сибирский федеральный университет, автоматизированные системы обработки информации и управления , 2013 г.

Преподаваемые дисциплины

  • Основы программирования;
  • Технологии программирования;
  • Базы данных.

Стаж работы

  • общий — 2 года
  • по специальности — 2 года

Публикации

  1. Библиотека VKsentiment как инструмент для анализа тональности текстовых данных социальных сетей : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]
    Тухтина Елизавета Алексеевна, Пахомова Кристина Игоревна
    2020, Тезисы XXI Всероссийской конференции молодых учёных по математическому моделированию и информационным технологиям
  2. Исследование содержания публикаций сообществ в социальных сетях с помощью анализа формальных понятий : научное издание [статья из журнала]
    2020, Искусственный интеллект и принятие решений
  3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЫРУЧКИ ПРЕДПОЛАГАЕМОЙ ТОРГОВОЙ ТОЧКИ СЕТИ МЕДИЦИНСКИХ ТОВАРОВ НА ОСНОВЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ ДАННЫХ : научное издание [статья из журнала]
    2020, Современные наукоемкие технологии
  4. The study of the relationship between publications in social networks communities via formal concept analysis [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]
    2020, CEUR Workshop Proceedings
  5. Применение анализа формальных понятий для интеллектуальной поддержки принятия решений : научное издание [статья из журнала]
    2019, Искусственный интеллект и принятие решений
  6. Comparison of generalisation error's methods on case of linear regression [статья из журнала]
    2019, Applied Methods of Statistical Analysis. Statistical Computation and Simulation - AMSA'2019
  7. The income prediction module of the retail store's network : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]
    2019, Applied methods of statistical analysis. statistical computation and simulation - AMSA'2019
  8. Применение теории рекомендательных систем для разработки сервиса по учету кинематографических предпочтений пользователя : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]
    Архипов Павел Евгеньевич, Пахомова Кристина Игоревна
    2019, Тезисы XX всероссийской конференции молодых учёных по математическому моделированию и информационным технологиям
  9. Исследование публикаций тематических групп социальных сетей с помощью анализа формальных понятий : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]
    2019, Тезисы XX Всероссийской конференции молодых учёных по математическому моделированию и информационным технологиям
  10. Recommendation solution for a locate-based social network via formal concept analysis [научное издание]
    Medina J., Pakhomova K., Ram?rez-Poussa E.
    2019, Studies in Computational Intelligence
  11. Interpreting and analyzing a location-based social network by fuzzy formal contexts : законы и законодательные акты [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]
    Medina J, Пахомова К. И., Ramírez-Poussa E.
    2018, 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, SSCI 2017 - Proceedings
  12. Рекомендательная система поведенческой модели интересов пользователей геосоциальных сетей : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]
    2017, Сборник тезисов участников форума "Наука будущего - наука молодых"
  13. Разработка Point-of-Interest рекомендательной системы при использовании LBSN социальных сетей [статья из журнала]
    2016, Перспективы развития информационных технологий
  14. Применение гистограмм для обработки и анализа данных дистанционного зондирования Земли [статья из журнала]
    2015, Перспективы развития информационных технологий

Список публикаций выше сформирован в автоматическом режиме. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.