Игнатенко Вера Викторовна
- Научный сотрудник:НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге / Санкт-Петербургская школа социальных наук / Лаборатория социальной и когнитивной информатики
- Начала работать в НИУ ВШЭ в 2018 году.
- Научно-педагогический стаж: 4 года.
Образование, учёные степени
- 2017PhD: Гисенский университет им. Юстуса Либиха
- 2015
Специалитет: Санкт-Петербургский государственный университет, специальность «Прикладная математика и информатика», квалификация «Математик, системный программист»
Группа высокого профессионального потенциала (кадровый резерв НИУ ВШЭ)
Категория "Новые исследователи" (2019)
Учебные курсы (2020/2021 уч. год)
- Теория вероятностей и математическая статистика (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; 2-й курс, 1, 2 модуль)Рус
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2019/2020 уч. год)
Учебные курсы (2018/2019 уч. год)
Публикации11
- Статья Ignatenko V., Surkov A., Sergei Koltcov. Random forests with parametric entropy-based information gains for classification and regression problems // PeerJ Computer Science. 2024. Vol. 10. Article e1775. doi
- Статья Sergei Koltcov, Surkov A., Filippov V., Ignatenko V. Topic models with elements of neural networks: investigation of stability, coherence, and determining the optimal number of topics // PeerJ Computer Science. 2024. Vol. 10. Article e1758. doi
- Статья Koltsov S., Ignatenko V., Terpilowski M., Rosso P. Analysis and tuning of hierarchical topic models based on Renyi entropy approach // PeerJ Computer Science. 2021. Vol. 7. Article e608. doi
- Статья Koltsov S., Ignatenko V., Boukhers Z., Staab S. Analyzing the Influence of Hyper-parameters and Regularizers of Topic Modeling in Terms of Renyi entropy // Entropy. 2020. Vol. 22. No. 4. P. 1-13. doi
- Глава книги Koltsov S., Ignatenko V., Pashakhin S. Fast Tuning of Topic Models: An Application of Rényi Entropy and Renormalization Theory, in: Proceedings of the 5th International Electronic Conference on Entropy and Its Applications Vol. 46. Issue 1. MDPI AG, 2020. Ch. 5. P. 1-8. doi
- Глава книги Koltsov S., Ignatenko V., Pashakhin S. How many clusters? An Entropic Approach to Hierarchical Cluster Analysis, in: Intelligent Computing: SAI 2020: Volume 3 Vol. 1230. Book 3. Cham : Springer, 2020. doi P. 560-569. doi
- Статья Koltcov Sergei, Ignatenko V. Renormalization Analysis of Topic Models // Entropy. 2020. Vol. 22. No. 5. P. 1-23. doi
- Глава книги Koltsov S., Ignatenko V. Renormalization approach to the task of determining the number of topics in topic modeling, in: Intelligent Computing: SAI 2020: Volume 1 Vol. 1228. Part 1. Switzerland : Springer, 2020. P. 234-247. doi
- Статья Koltsov S., Ignatenko V., Koltsova O. Estimating Topic Modeling Performance with Sharma–Mittal Entropy // Entropy. 2019. Vol. 21. No. 7. P. 1-29. doi
- Статья Ignatenko V., Sergei Koltcov, Staab S., Boukhers Z. Fractal approach for determining the optimal number of topics in the field of topic modeling // Journal of Physics: Conference Series. 2019. Vol. 1163. No. 1. P. 1-6. doi
- Статья Vera Ignatenko. Homoclinic and stable periodic solutions for differential delay equations from physiology // Discrete and Continuous Dynamical Systems. 2018. Vol. 38. No. 7. P. 3637-3661. doi
Конференции
- 2020Computing Conference 2020 (Лондон). Доклад: Renormalization approach to the task of determining the number of topics in topic modeling
- Computing Conference 2020 (Лондон). Доклад: How many clusters? An Entropic Approach to Hierarchical Cluster Analysis
- 2019Equadiff Conference (Лейден). Доклад: Existence of homoclinic and stable periodic solutions for a family of delay differential equations.
Electronic Conference on Entropy and Its Applications (Базель). Доклад: Fast tuning of topic models: an application of Rényi entropy and renormalization theory
- 2018
International Conference on Computer Simulation in Physics and beyond (CSP) (Москва). Доклад: Fractal approach for determining the optimal number of topics
Информация*
- Общий стаж: 2 месяца
- Научно-педагогический стаж: 4 года
- Преподавательский стаж: 2 месяца
Поздравляем коллег с публикацией статьи в PeerJ Computer Science
Сергей Кольцов, Вера Игнатенко, Максим Терпиловский и Паоло Россо опубликовали статью "Analysis and tuning of hierarchical topic models based on Renyi entropy approach" в журнале PeerJ Computer Science.
Equadiff 2019
Лейден - место дискуссии о дифференциальных уравнениях
ЛИНИС на выездном семинаре кадрового резерва
Сотрудники ЛИНИС, получившие поддержку Вышки, как перспективные молодые исследователи – Вера Игнатенко и Сергей Пашахин – приняли участие в семинаре резервитстов, прошедшем в Вороново 8-10 февраля 2019.
Новые резервисты
Уже традиционно под новый год приходят «подарки» от кадрового резерва!
ЛИНИС на конференции "International Conference on Computer Simulation in Physics and beyond"
Младший научный сотрудник ЛИНИС Вера Игнатенко приняла участие в международной конференции International Conference on Computer Simulation in Physics and beyond (CSP2018), которая прошла 24 - 27 сентября 2018 в Москве.