1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 04. Материалы конференций
  3. Институт экономики и управления
  4. Развитие инструментария аналитики инновационных процессов в системах разного уровня
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorЕлистратов Я. Н.ru
dc.contributor.authorФедосов С. А.ru
dc.date.accessioned2025-12-18T07:13:27Z-
dc.date.available2025-12-18T07:13:27Z-
dc.date.issued2025ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\580817ru
dc.identifier.citationЕлистратов, Я. Н. Data Science и AI в инновационной аналитике = Data Science and ai in innovative analytics / Я. Н. Елистратов, С. А. Федосов // Развитие инструментария аналитики инновационных процессов в системах разного уровня : сб. материалов Междунар. науч.-практ. конф., г. Самара, 24 окт., 2025 г. / Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; под. общ. ред. Н. М. Тюкавкина. - Самара. - С. 123-130.ru
dc.identifier.isbnru
dc.identifier.issnru
dc.identifier.ismnru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/60476-
dc.identifier.npsru
dc.identifier.orcidru
dc.description.abstractВ рамках настоящего исследования анализируются возможности применения технологий Data Science и искусственного интеллекта для изучения инновационных процессов в Российской Федерации. Основной фокус работы сосредоточен на трех направлениях: прогнозно-аналитические методы в технологическом развитии, исследование архитектуры инновационных экосистем посредством сетевого анализа и автоматизированный поиск перспективных технологических решений. Эмпирическая часть содержит результаты исследования массива патентной документации Роспатента в сфере экологически ориентированных технологий с использованием алгоритмов обработки текстов на естественном языке и методов тематического моделирования. Экспериментальным путем подтверждена результативность указанных подходов для обнаружения нераскрытых тематических кластеров и анализа динамики технологических направлений в экономике России.The article is devoted to the study of the application of Data Science and artificial intelligence technologies in the analytics of innovatioru
dc.description.firstpage123ru
dc.description.lastpage130ru
dc.format.extentru
dc.format.mimetypeTextru
dc.language.isorusru
dc.publisherPublisherru
dc.rightsLicenseru
dc.sourceSourceru
dc.textpartИнтеллектуальные системы на основе машинного обучения способны осуществлять автоматизированный мониторинг российских информационных источников. Это решает задачу технологического скаутинга - активного обнаружения прорывных решений, перспективных стартапов или потенциальных рисков для существующих бизнес-моделей в условиях санкционного давления [6]. Подобные системы анализируют: - отечественные новостные потоки и отраслевые аналитические обзоры; - базы научны...-
dc.subjectru
dc.subjectartificial intelligenceru
dc.subjectdata scienceru
dc.subjectinnovation analyticsru
dc.subjectnatural language processingru
dc.subjectnetwork analysisru
dc.subjectpatent analysisru
dc.subjectpredictive analyticsru
dc.subjecttechnology forecastingru
dc.subjecttopic modelingru
dc.subjectинновационный анализru
dc.subjectискусственный интеллектru
dc.subjectисследование патентовru
dc.subjectобработка естественного языкаru
dc.subjectотечественные инновацииru
dc.subjectпрогнозная аналитикаru
dc.subjectсетевые методыru
dc.subjectтематическое моделированиеru
dc.subjectтехнологическое прогнозированиеru
dc.subject.rubbkru
dc.subject.rugasntiru
dc.subject.udcru
dc.titleData Science и AI в инновационной аналитикеru
dc.title.alternativeru
dc.typeType Textru
Appears in Collections:Развитие инструментария аналитики инновационных процессов в системах разного уровня

Files in This Item:
File SizeFormat 
978-5-6054903-8-8_2025-123-130.pdf468.68 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.