Publication:
Megaproject Risk Management Based on Loyalty Program Using Neural Network Models

Дата
2020
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Организационные подразделения
Организационная единица
Факультет бизнес-информатики и управления комплексными системами
ФБИУКС осуществляет образовательную деятельность по программам бакалавриата, магистратуры и аспирантуры. Ведется научно-инновационная деятельность и разработка научных комплексных проектов по направлению «мезоэкономика» в кооперации с академическими институтами РАН: Центральным экономико-математическим институтом (ЦЭМИ РАН) и Институтом народнохозяйственного прогнозирования (ИНП РАН), создание бизнес-моделей инновационного развития «мезоэкономических» систем — крупных корпораций и территориальных комплексов (территорий опережающего развития — ТОР). Уникальные преимущества обучения на факультете связаны с выдающимися отечественными учеными, являющимися профессорами факультета. Академик РАН, директор ИНП РАН В.В. Ивантер, члены-корреспонденты РАН Г.Б. Клейнер, Б.Н. Порфирьев, Д.Е. Сорокин и многие другие — это «золотой фонд» образовательного комплекса факультета и одновременно мощный научный центр, обеспечивающий исследования и разработки на самом современном уровне.
Выпуск журнала
Аннотация
© 2020 IEEE.this paper discusses the possibility of forming a loyalty program for international megaprojects, taking into account information risks. The information risk index is calculated based on the tone of information messages generated in the information and semantic field of the megaproject. Neural network models LSTM and CNN are used for sentiment analysis. The results obtained allowed us to give preference to the CNN neural network model for the most effective approach to risk management. This work was supported by RFBR grant № 20-010-00708\20.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Kovtun, D. Megaproject Risk Management Based on Loyalty Program Using Neural Network Models / Kovtun, D., Koptelov, M., Guseva, A. // Proceedings - 2020 2nd International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency, SUMMA 2020. - 2020. - P. 228-231. - 10.1109/SUMMA50634.2020.9280581
Коллекции