УДК 519.173
DOI: 10.36871/2618-9976.2023.02.003

Авторы

Алексей Николаевич Кисляков,
Доктор экономических наук, кандидат технических наук, доцент, Владимирский филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, Владимир, Россия

Аннотация

В работе рассматривается актуальная задача формирования межрегиональных кластеров с применением пространственного анализа данных и моделей на основе графовых нейронных сетей. Целью работы является развитие теоретико-методологических основ применения графовых моделей и методов глубокого обучения для исследования межрегиональных и межмуниципальных взаимосвязей в задачах построения предиктивных моделей развития экономического потенциала территорий. Показана возможность адаптации типовой архитектуры спектральной графовой сверточной сети для кластеризации объектов. Сформулированы теоретические основы для применения спектральной графовой сверточной сети для пространственной кластеризации территорий, а также выполнено математическое моделирование на примере случайного графа с применением инструментария библиотек с открытым исходным кодом networkx, numpy языка Python. Разработанные подходы являются перспективными для дальнейших разработок при построении рекомендательных систем в области межрегионального сотрудничества ввиду возможностей учета пространственных данных, а также социально-экономических показателей территорий в единой модели на основе изучения сетевых структур.

Ключевые слова

сетевые графы
графовые сверточные нейронные сети
пространственный анализ данных
межрегиональное взаимодействие