Игнатов Дмитрий Игоревич, доцент и научный сотрудник факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (выпускник отделения прикладной математики и информатики факультета бизнес-информатики) (Москва)

НОМИНАЦИЯ «Успех выпускника»

Игнатов Дмитрий Игоревич

Международная научно-учебная лаборатория интеллектуальных систем и структурного анализа: Научный сотрудник

Кандидатуру предлагает коллектив факультета компьютерных наук

Игнатов Дмитрий Игоревич, доцент и научный сотрудник факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, один из первых выпускников отделения прикладной математики и информатики факультета бизнес-информатики (2008 год). Дмитрий защитил кандидатскую диссертацию в ГУ-ВШЭ в 2010 году по специальности «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программы» на тему «Модели, алгоритмы и программные средства бикластеризации на основе замкнутых множеств». Получение ученой степени позволило Дмитрию более активно заниматься наукой в статусе полноценного ученого и за 2011-2016 годы подготовить более 50 публикаций (h-index=9 согласно Scopus): более 10 сборников статей (6 в издательстве Springer, 2 в серии LNCS), одну книгу, изданную в США, около 40 конференционных (LNCS Springer, IEEE) и 10 журнальных статей.

Дмитрий активно занимается и популяризует научное направление, которое в последнее время принято называть Data Science. Научные интересы Дмитрия включают различные аспекты машинного обучения, прикладную теорию решеток, Анализ формальных понятий, майнинг данных (Data Mining) и информационный поиск, в частности, мультимодальную кластеризацию и рекомендательные системы. Этот богатый арсенал успешно применяется им для анализа Интернет-сервисов, социальных сетей, краудсорсинговых проектов, поиска плагиата и похожих документов, поисковых систем, посещаемости сайтов и поведения пользователей, а также поведения людей в играх. Среди работ Дмитрия есть научно-популярные статьи в журнале «Открытые систем. СУБД» (Раскопки сетевых данных//Открытые системы. СУБД, №9, еще один 2009 и Практикум по добыче данных //Открытые системы. СУБД, №6, 2010) и на информационно-аналитическом портале CIT-Forum.  На его личной странице на сайте университета можно прочесть интервью с ведущими зарубежными специалистами в области анализа данных, например, про анализ данных в образовании. Среди технологий, которые, по мнению Дмитрия, окажут свое влияние в ближайшее время на развитие цифрового общества, он отмечает анализ больших данных и машинное обучение, в частности Deep Learning, рекомендательные системы и различные коллаборативные технологии, такие как краудсорсинг. Стоит отметить, что Дмитрий успешно сочетает научную деятельность с сотрудничеством как с крупными (например, Яндекс), так и с подающими большие надежды в названных областях компаниями: Имхонет (российский мультирекомендательный сервис), Витология (российский краудсорсинговый проект) и Лаборатория цифрового общества.

В настоящий момент Дмитрий готовит финальную версию статьей для журнала Discrete Applied Mathematics, а также  завершил работу по редактированию сборника конференции Analysis of Images, Social Networks and Texts (2016). На подходе сборник Russian Summer School on Information Retrieval (2016)  в том же издательстве. Дмитрий — потомственный педагог, учитель физики и математики по первому образованию, а также победитель конкурса НИУ ВШЭ в 2011 по созданию программ практикумов, избирался лучшим преподавателем в 2011 году по результатам голосования студентов, а в 2016 отмечен в номинации лучший научный руководитель.

В 2014 году Дмитрий успешно завершил второй этап пребывания в группе высокого профессионального потенциала НИУ ВШЭ в качестве будущего профессора и проходил стажировку во Франции в ведущих лабораториях, а именно в группе Orpailleur, Lorraine Research Laboratory in Computer Science and its Applications at INRIA (LORIA CNRS UMR 7503), Nancy, France и Data Mining for Machine Learning (D2ML), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS CNRS UMR 5205) at Institut National des Sciences Appliquées de Lyon,  Lyon, France (октябрь-ноябрь 2013). В 2014 году Дмитрий провел стажировку в University College London (Англия) в группе профессора Дэвида Барбера по байесовским методам машинного обучения.

Дмитрий активно участвует в научной работе со студентами. Среди успешно защищенных дипломных работ под его руководством более 20 работ магистров и 30 бакалавров. Как правило, студенты под его руководством участвуют в написании научных статей в ведущих российских и международных конференциях и реферируемых журналах и проходят практику или работают в ведущих Российских компаниях (Yandex, Imhonet, Лаборатория цифрового общества, Witology и др.). Ни одна работа студента не обходится без вдумчивого анализа реальных данных.

Дмитрий также руководит подготовкой диссертационного исследования Артема Грачева на тему «Методы глубокого обучения для анализа мультимодальных данных». Андрей уже подготовил публикацию по тематике. В этом году еще четверо аспирантов выбрали Дмитрия в качестве научного руководителя. Один из дипломников Дмитрия Игнатова, Дмитрий Гнатышак, подготовил в соавторстве 7 научных работ и был удостоен премии "Серебряный птенец" в 2012, а недавно завершил обучение во Франции, Клермон-Ферран, по программе двойных дипломов, и теперь совмещает работу в лаборатории Интеллектуальных систем и структурного анализа с учебой в аспирантуре.

Дмитрий активно включен в деятельность международного научного сообщества и является рецензентом нескольких международных научных журналов, состоит в Редакционном совете международного журнала «International Journal of Conceptual Structures and Smart Applications» (IJCSSA).

Дмитрий  занимал ответственные позиции и выполнял обязанности при организации следующих научных мероприятий.

Program Chair: 10th International Conference on Formal Concept Analysis (ICFCA-2012) и 20th International Conference on Conceptual Structures (ICCS 2013)

Organizing Chair of 4th International Conference on Pattern Recognition and Machine Intelligence (PReMI-2011) and 13th International Conference on Rough Sets, Data Mining, Fuzzy Sets and Granular Computing (RSFDGrC-2011)

Proceedings Chair of 35^th European Conference on Information Retrieval

Program committee member:  RSFDGrC-2011; AIST2012 и 2013; FCA4AI co-located with ECAI 2012, IJCAI 2013, and  ECAI 2014; ECIR2013 и 2014, 2015; ICFCA2013 и ICFCA2014; CLA2013 и 2014; JRS2013 (RSFDGrC13 and RSKT2013); Web Intelligence 2014; KESW2012, 2013 и 2014 и др.

Workshop's program chair: CDUD-2011, SCAKD-2011, CDUD-2012, EEML-2012, EEML-2013.

Secretary of 17-th International Conference on Conceptual Structures (ICCS 2009)

Рецензент журналов Machine Learning, Discrete Applied Mathematics, Information Sciences, General Systems, Data & Knowledge Engineering, WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, Fundamenta Informatica, Behaviour and Information Technology, Procedia - Social and Behavioral Sciences, Expert Systems with Applications, Educational Data Mining, International Journal of Machine Learning and Cybernetics и конференцийKESW2011,  ICDM2012-2016, ИОИ2012, ASNA2012, AAAI 2015, CIKM 2016, IJCAI 2016.

Дмитрий активно поддерживает и организует Всероссийскую конференцию по Анализу изображений, сетей и текстов (АИСТ 2012-2016), проводимую в Екатеринбурге и привлекшую в 2014 около 100 молодых участников со всей России. В этом году конференцию удалось вывести на международный уровень с публикацией трудов в издательстве Шпрингер. В 2013 совместно с Хидео Йохо на 35-ой Европейской конференции по информационному поиску Дмитрий провел Doctoral Consortium (семинар аспирантов и докторантов), на котором молодые, преимущественно российские аспиранты получили возможность обсудить результаты своих исследований с ведущими мировыми специалистами в области информационного поиска, анализа текстов и машинного обучения. При организации международных конференций и семинаров Дмитрий прилагает массу усилий для привлечения российских, в том числе молодых, коллег и помогает им в подготовке публикаций. В частности, Дмитрий уже третий год помогает в проведении RuSSIR – российской летней школе по проблемам информационного поиска. Благодаря его усилиям у школы появился сборник трудов в серии Communications in Computer and Information Science издательства Шпрингер, а сейчас готовится его третье издание.

В русском научном сообществе Дмитрий выступал официальным оппонентом на защите кандидатской диссертации следующих кандидатов наук:

1.  Василий Лексин, "Вероятностные модели в анализе клиентских сред", ВЦ РАН, Москва, 22 декабря, 2011 (к.ф.-м.н, специальность 01.01.09 – Дискретная математика и математическая кибернетика)

2.  Игорь Соколов, "Методы и модели восстановления структуры группового телеметрического сигнала", СПбГЭТУ "ЛЭТИ", Санкт-Петербург, 16 мая, 2012 (к.т.н., специальность 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ)

3.  Александр Фрей, "Теоретико-групповой подход комбинаторной теории переобучения", ВЦ РАН, Москва, 19 декабря, 2013 (к.ф.-м.н., специальность 05.13.17 – Теоретические основы информатики)

4.  Петр Прокофьев, Корректное распознавание по прецедентам: построение логических корректоров общего вида и вычислительные аспекты, ФИЦ ИУ РАН 04 июля 2016 г. (к.ф.-м.н., специальность 05.13.17 – Теоретические основы информатики)

Среди наиболее значимых публикаций подготовленных Дмитрием, либо под его редакцией следующие:

Книги

1.     H. Pfeiffer, D. I. Ignatov, J. Poelmans, G. Nagarjuna.  Conceptual Structures for STEM Research and Education, 20th International Conference on Conceptual Structures. Vol. 7735: Conceptual Structures for STEM Research and Education, 20th International Conference on Conceptual Structures, Springer, 2013.

2.     Domenach, Florent; Ignatov, Dmitry I.; Poelmans, Jonas (Eds.) Formal Concept Analysis 10th International Conference, ICFCA 2012, Leuven, Belgium, May 7-10, 2012. Proceedings Publisher: Springer Series: Lecture Notes in Computer Science, Vol. 7278 Subseries: Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer, 2012.

3.     Ignatov, D.I., Khachay, M.Y., Panchenko, A., Konstantinova, N., Yavorsky, R.E. (Eds.) Analysis of Images, Social Networks and Texts Third International Conference, AIST 2014, Yekaterinburg, Russia, April 10-12, 2014, Revised Selected Papers Series: Communications in Computer and Information Science, Vol. 436, 2014.

4.     Dmitry I. Ignatov, Sergei Kuznetsov, Jonas Poelmans (Eds.) Proceedings of 2nd International Workshop on Concept Discovery in Unstructured Data 2012. Published by KU-Leuven, ISBN 978-9-08-140991-9

5.     Rustam Tagiew, Dmitry I. Ignatov, A. A. Neznanov, Jonas Poelmans (Eds.) Proceedings of International Workshop on Experimental Economics in Machine Learning 2012. Published by KU-Leuven, ISBN 978-9-08-140992-6

6.     Naidenova Xenia and Dmitry I. Ignatov. "Diagnostic Test Approaches to Machine Learning and Commonsense Reasoning Systems." IGI Global, 2013. 1-367. Web. 20 Oct. 2012. doi:10.4018/978-1-4666-1900-5

7.     Mikhail Yu. Khachay, Natalia Konstantinova, Alexander Panchenko, Dmitry I. Ignatov, Valeri G. Labunets:
Analysis of Images, Social Networks and Texts - 4th International Conference, AIST 2015, Yekaterinburg, Russia, April 9-11, 2015, Revised Selected Papers. Communications in Computer and Information Science 542, Springer 2015, ISBN 978-3-319-26122-5

8.     Pavel Braslavski, Nikolay Karpov, Marcel Worring, Yana Volkovich, Dmitry I. Ignatov:
Information Retrieval - 8th Russian Summer School, RuSSIR 2014, Nizhniy, Novgorod, Russia, August 18-22, 2014, Revised Selected Papers. Communications in Computer and Information Science 505, Springer 2015, ISBN 978-3-319-25484-5

Статьи в журналах

1.     Dmitry I. Ignatov, Dmitry V. Gnatyshak, Sergei O. Kuznetsov, Boris G. Mirkin: Triadic Formal Concept Analysis and triclustering: searching for optimal patterns. Machine Learning 101(1-3): 271-302 (2015) (Impact Factor: 1.719)

2.     Dmitry I. Ignatov, Sergey I. Nikolenko, Taimuraz Abaev, Jonas Poelmans:
Online recommender system for radio station hosting based on information fusion and adaptive tag-aware profiling. Expert Syst. Appl. 55: 546-558 (Impact Factor: 2.981)

3.     Poelmans J., Ignatov D. I., Kuznetsov S. O., Dedene G. Formal Concept Analysis in knowledge processing: A survey on models and techniques // Expert Systems with Applications. 2013. Vol. 40. No. 16. P.  6601-6623. (Impact Factor: 2.981)

4.     Poelmans J., Kuznetsov S. O., Ignatov D. I., Dedene G. Formal concept analysis in knowledge processing: A survey on applications // Expert Systems with Applications. 2013. Vol. 40. No. 16. P.  6538-6560. (Impact Factor: 2.981)

5.     Jonas Poelmans, Paul Elzinga, Dmitry   I. Ignatov,  Sergei   O. Kuznetsov. Semi-automated knowledge discovery: identifying and profiling human trafficking//International Journal of General Systems Vol. 41, Iss. 8, 2012 (Impact Factor: 1.667)

6.     Dmitry I. Ignatov, Sergei O. Kuznetsov, Jonas Poelmans, Leonid E. Zhukov Can triconcepts become triclusters// International Journal of General Systems Vol. 42, Iss. 6, pages 572-593, 2013 (Impact Factor: 1.667)

7.     Jonas Poelmans, Dmitry I. Ignatov, Sergei O. Kuznetsov, Guido Dedene: Fuzzy and rough formal concept analysis: a survey. Int. J. General Systems 43(2): 105-134 (2014) (Impact Factor: 1.667)

8.     Дмитрий Игнатов, Александра Каминская, Андрей Константинов Анализ данных в краудсорсинговых проектах //Открытые системы. СУБД, №1, 2013, стр. 36-39


Статьи в трудах международных конференций

Полный список статей Дмитрия можно найти на его личной странице, а наиболее значимые в библиографической базе по компьютерным наукам. 

Дмитрий успешно участвовал  в различных научных проектах.

• грант компании Yandex № 102820 - "Оптимизация поиска страниц-дубликатов: образ и сходство" (2004 – 2005) 
• грант международной программы "Разработка дискретных процессов и систем с помощью операционных моделей и математической логики", Технический Университет Дрездена, Германия (2005) 
(PhD student of the Postgraduate Programme "Specification of Discrete Processes and Systems of Processes by Operational Models and Logics", Department of Computer Science, Dresden University of Technology) под руководством Бернарда Гантера
• Разработка учебно-методического комплекса (УМК) по курсу Теория решеток для интеллектуального анализа данных в рамках Инновационной Образовательной Программы (ИОП) в ГУ-ВШЭ (2006-2007)
• проект «Учитель-ученики» ГУ-ВШЭ № 08-04-0022 «Разработка методов построения таксономий объектов на основе решеток формальных понятий и методов бикластеризации» (2007-2009) 
• Проект РФФИ № 08-07-92497-НЦНИЛ_а  "Бикластеризация на реляционных структурах" (2008-2011)
• Проект РФФИ 09-07-06030-г "Организация и проведение семнадцатой международной конференции по понятийным структурам (17th International Conference on Conceptual Structures)" (2009)
• Разработка программы учебного практикума "Лабораторный практикум по машинному обучению и разработке данных (Data Mining)" в рамках гранта программы "Фонд образовательных инноваций" ГУ-ВШЭ (2010)
• Проект РФФИ 11-07-06058-г "Организация и проведение 4-й Международной конференции Распознавание Образов и Искусственный Интеллект (Pattern Recognition and Machine Intelligence, PReMI-2011) и 13-й Международной конференции по Неточным Множествам, Нечетким Множествам, Разработке Данных и Гранулярным Вычислениям (Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining and Granular Computing, RSFDGrC-2011)" (2011)
• Проектно-учебная группа “Алгоритмы интеллектуального анализа данных (Data Mining) для Интернет-форумов обсуждения инновационных проектов” (совместный проект ОПМиИ и компании Витология, руководитель) (2011-2012)
• Проект РФФИ 13-07-00504 "Построение таксономий предметных областей и систем импликативных зависимостей в данных по большим текстовым коллекциям" (2013-2015)
• Проект РФФИ 13-07-06003-г "Организация и проведение 35-й Европейской конференции по информационному поиску (ECIR 2013)" (2013)
• Научно-учебная группа «Модели и методы анализа демографических последовательностей» (2015 – по н.вр.).

Считаем, что Дмитрий Игоревич является достойным примером выпускника ВШЭ, который добился значительных успехов  в науке и преподавательской деятельности. Он яркий пример молодого ученого, который не только вносит вклад в науку и репутацию Альма Матер в виде публикаций, но и способствует созданию и укреплению имиджа российских ученых и университета в области наук о данных.