Помогите с поиском совета.
 

Добрый день, помогите пожалуйста с поиском совета.

Закончил аспирантуру Университета Российской академии образования (УРАО. Москва). Собственного диссертационного совета по техническим специальностям ВУЗ не имеет.

Тема работы:
Разработка алгоритмов нечеткого поиска для обработки массивов данных кредитных организаций.

Специальность: 05.13.06 либо 08.00.13 либо смежные.
Результаты разработок внедрены в Бюро кредитных историй «Русский стандарт».
Результаты опубликованы.
Экзамены сданы.
Кафедра выпустила.
Буду благодарен за любую помощь.

Заранее спасибо Всем ответившим:cool:.

Если бы вы искали не в кредитных организацияях, а в какой-то образовательной сфере, то могли бы использовать один из двух советов - РАО или ИТМО (05.13.06 (образование)) . а так .. 05.13.06 не имеет отрасли (экономика) (точнее я не видал таких советов ни разу), там или промышленность, или какое-то производство, но не кредитные организации. поэтому туда у вас пусти нет. МОжет быть даже лучше 05.13.10

Пожалуйста, подскажите:
- специальность в аспирантуре (пед. науки?)
- каким образом "занесло" в аналитику?
- существует ли научный руководитель или Вы выполнили исследования самостоятельно?
- являются ли существенным элементом кредитные организации или алгоритмам классификации не так важно, какие данные обрабатывать?
- можно ли массивы данных в Вашем случае считать частным случаем БД с данными, подлежащими классификации?

Я был в совете РАО, там нужно "притянуть" всю работу к образованию, даже не знаю с какой стороны к этой задаче подойти. Разве что высасывать из пальца внедрение обучающей системы на базе моих алгоритмов, но это уже будет совсем другая работа процентов на 75.
05.13.10 скорее всего тоже подходит. Но опять же дело в совете, которого нет.



-Нет, изначально поступал на специальность 05.13.18, но потом уже совершенно случайно НР выяснил, что написанная за 2 года работа не соответствует 05.13.18)))
-По сути разработаны алгоритмы нечеткого поиска в БД персональных данных. Но, так как основное место моей работы- банк, то все результаты там и внедрены(благо персональной информации хватает). В принципе можно заменить кредитные организации на "базы персональных данных", но это как-то не звучит.
Разработанные алгоритмы будут работать на любых данных. Проблема была именно в том, что именно в нашей БД встречалось огромнейшая масса опечаток и, как следствие, нужные результаты не всегда находились.Подозреваю, что и на других БД с аналогичными проблемами все будет прекрасно работать. Собственно наработки в этом направлении и положены в основу диссертации.
-НР есть, но обширными связями в советах не обладает.

KorvaLOL, я бы на вашем месте kravets'у более подробно ответила, может быть, он как председатель ДС по тех. наукам вам подскажет что-то очень дельное.

Пишу в личку. Здесь - вполне может быть и 05.13.18 (нужно смотреть), очень вероятна 05.13.11. Специальности 05.13.06 здесь не видно. Что касается 05.13.10 - рискованная специальность, в ЭС мало экспертов по ней и у них есть свои особенности.

Добавлено через 5 минут 27 секунд
А на все свои вопросы ответ я получил.

да 05.13.06 совсем не в дугу, нет никакого процесса или производства, которое автоматизировано.
А в чем особенность привязки именно к персональным данным? что именно персонального учитывается в алгоритме ? Если совсем нет особенностей именно персонального, то вполне на 05.13.11. Если там есть большой крен в нюансы персонального, то можно по 05.13.10, хотя насчет ЭС и специалистов по 10-ой не скажу, защит по стране и правда мало...

Берутся алгоритмы поиска A,B,C,D,E и дорабатываются напильником до нужной точности\скорости\ресурсое мкости для текущего объекта исследований.
Разрабатывается функция релевантности на базе нечеткой логики. Она и есть основа, выносимая на защиту.

Далее все это в различных модификациях применяется для:
- Устранения дубликатов записей(адреса, названия и др)
- Устранению дублирующейся информации по людям (тоже что и предыдущее, только упор на 5 основных реквизитов Ф, И, О, ДР, МР и добавлена весовая функция из разряда фамилия важнее имени и отчества и тд )
- Поиска по отдельным реквизитам (например требуется в свалке под названием "комментарии коллекторов" найти "ответил отказом" которое может звучать и как "отвтл отк" и как "отказ" и "ответ-отказ")

Потом считается, что было до внедрения, что стало после внедрения.

Как-то так. По сути это то, чем я занимался 3 года на работе.

ну привязки явной к людям мало.. т.е. если вместо людей поставить просто какие -то сущности, в которых какие-то поля являются более приоритетными в смысле выделения первичности, чем другие ... то неважно - люди там или книги...
Я бы убрала в названии всякое упоминание про кредитные организации. В тексте диссертации обобщила бы на общий произвольный случай, а реализацию оттестировала на примере персональных данных. Ну и по 05.13.11. Самая лучшая на мой взгляд специальность... Но там почитайте Wang и Wand - американцы писали про качество данных и очень грамотно и много писали,в том числе и как решать проблемы те, что вы решаете. Просто они другим методом .. Вам бы еще сравнить с другими подходами.

А точнее не вспомните название?