Telefon:

(+994 12) 510 43 99

Faks:

(+994 12) 539 61 21

Elektron poçt:

depart_9@iit.science.az 

Struktur bölmənin rəhbəri

 AMEA-nın müxbir üzvü, texnika elmləri doktoru  Ramiz Məhəmməd oğlu Alıquliyev

Əsas fəaliyyət istiqamətləri

•  Data Mining;
• Text Mining;
• Big Data Analitika;
• Maşın təlimi;
• Dərin təlim;
• Elmmetriya;
• Sosial şəbəkələrin sintezi və analizi;
• Elektron dövlətin analizi;
• Süni intellekt texnologiyaları;
• Təkamül və sürü intellektinə əsaslanan alqoritmlər (evolutionary and particle swarm algorithms).

Əsas elmi nəticələri

• Mətnlərin avtomatik referatlaşdırılması problemi xətti və qeyr-xətti tam ədədli riyazi proqramlaşdırma məsəslələrinə gətirilmiş və bu məsələlərin həlli üçün neyron alqoritm, adaptiv və öz-özünə adaptiv diferensial təkamül və sürü intellektinə əsaslanan (PSO - Particle Swarm Optimization) alqoritmlər təklif edilmişdir;
• Mətnlərin avtomatik referatlaşdırılması üçün p-median metodunun yeni variantı və özü-özünə adaptiv diferensial təkamül alqoritmi təklif edilmişdir;
• Mətnlərin sorğu əsasında (istifadəçiyönümlü) referatının avtomatik yaradılması üçün cümlələrin sentiment, semantik və sintaktik analizinə əsaslanan metodlar təklif edilmişdir;
• Mətn tipli sənədlər çoxluğunun məzmuna görə qruplaşdırılması üçün bir sıra klasterləşdirmə metodları və alqoritmləri təklif edilmişdir;
• Mətnlərin semantik yaxınlığını hesablamaq üçün yeni ölçü daxil edilmişdir;
• Mətnlərin klasterləşdirilməsində klasterlərin optimal sayının tapılması üçün düstur təklif edilmişdir;
• k-means alqoritminin yeni çəkili variantları təklif edilmişdir;
• Klasterlərin kompaktlığını, sepabelliyini (ayrılabilənliyini) və optimal sayını təyin etmək üçün yeni indekslər daxil edilmişdir;
• Kompakt və yaxşı ayrılmış klasterlərin tapılması üçün məhdudiyyətli qeyri-hamar optimallaşdırma modelləri təklif edilmiş və oların həlli üçün alqoritmlər işlənilmişdir.
• Klasterin kompaktlığını və klasterlərin ayrılabilənliyini təyin etmək üçün yeni ε-kompaktlıq və ayrılabilənlik əmsalları daxil edilmişdir. Klasterlərin optimal sayını təyin etmək üçün bu əmsallar əsasında yeni alqoritm işlənilmişdir;
• Kiber-fiziki sistemlərin kibertəhlükəsizliyinin təmini üçün dərin təlim (deep learning) alqoritmləri işlənilmişdir;
• Böyük həcmli məlumatların intellektual analizi üçün k-means alqoritminin müxtəlif variantları işlənmişdir;
• Böyük həcmli məlumatlarda anomaliyaların aşkarlanması üçün alqoritmlər işlənmişdir;
• E-poçtda spamların filtrasiyası üçün yeni klasterləşdirmə metodu təklif edilmişdir;
• Viki mühitdə multimedia resurslarının ictimai rəyə təsirini artırmaq məqsədilə media-faylların viki-səhifələrə optimal yerləşdirilməsi üçün məhdudiyyətlərlə idarə olunan klasterləşdirmə metodu və adaptiv PSO alqoritmi təklif edilmişdir;
• Tədqiqatçıların elmi fəaliyyətinin qiymətləndirilməsi üçün yeni indekslər təklif edilmişdir;
• Elmi jurnalların qiymətləndirilməsi üçün impakt faktorun yeni variantları təklif edilmişdir;
• Veb mühitdə elmi təşkilatların və tədqiqatçıların sosial şəbəkələrinin aşkarlanması və analizi üçün model və alqoritmlər təklif edilmişdir;
• Diskret optimallaşma məsələlərinin həlli üçün təkamül və sürü intellektinə əsaslanan alqoritmlərin yeni variantları işlənmişdir;
• İnternet-informasiya axtarış sistemlərinin keyfiyyət göstəricilərinin yaxşılaşdırılması üçün PageRank alqoritmi və onun modifikasiyalarının ümumiləşmiş variantı təklif edilmişdir;
• Veb-səhifələrin ranqının hesablanması üçün optimallaşma modeli və qarışqa alqoritmi təklif edilmişdir;
• Qeyri-bircins kompüter şəbəkəsində qeyri-bircins məsələlərin optimal paylanması üçün riyazi model təklif edilmiş və onun neyron şəbəkədə həll alqoritmi işlənmişdir;
• Korteveqa-de Friz-Bürgers tənliyi üçün qarışıq məsələnin neyron şəbəkədə həll alqoritmi təklif edilmişdir;
• CDN şəbəkələrdə veb-serverlərin və kontentlərin optimal yerləşdirilməsi üçün riyazi model təklif edilmiş və onun həlli üçün neyron şəbəkənin sintezi alqoritmi təklif edilmişdir;
• CDN serverlərin qlobal şəbəkə qovşaqlarında optimal yerləşdirilməsi üçün riyazi model təklif edilmiş və onun həlli üçün genetik alqoritm işlənmişdir;
• CDN şəbəkələrdə sorğuların optimal paylanması üçün riyazi model təklif edilmişdir;
• Loq-fayllar əsasında veb-istifadəçilərin aktivliyinin təyini və maraq dairəsinin avtomatik identifikasiyası üçün modellər və alqoritmlər təklif edilmişdir;
• Alternativlərin çoxmeyarlı qiymətləndirilməsi üçün qeyri-səlis VİKOR metodunun yeni variantı təklif edilmişdir;
• E-dövlətdə terrorizmi təbliğ edən mətnlərin müəyyən edilməsi, həmçinin bu mühitdə gizli fəaliyyət göstərən sosial şəbəkələrin aşkarlanması üçün istifadəçi şərhlərinin sentiment analizinə əsaslanan metodlar təklif etmişdir;
• Vətəndaşların e-dövlət xidmətlərindən məmnunluq səviyyəsinin qiymətləndirilməsi və onların maraq dairəsinin müəyyən edilməsi üçün vətəndaş rəylərinin sentiment və semantik analizinə əsaslanan metodlar təklif etmişdir;
• Müxtəlif növ mətn plagiatlığını (sözbəsöz köçürmə, cümlələrin parafraz edilməsi, sözlərin işlənmə ardıcıllığının dəyişdirilməsi və cümlələrin transformasiyası yolu ilə köçürulməsi) aşkarlamaq üçün cümlələrin sintaktik və semantik analizinə əsaslanan metodlar təklif edilmişdir;
• Kiberfiziki sistemlərin kritik təhlükəsizlik boşluqlarının qiymətləndirilməsi üçün metod təklif edilmişdir;
• Kiberfiziki sistemlərdə zərərli proqramların təsnifatı üçün dərin təlim modeli təklif edilmişdir.