🚀 Свежие переводы arXiv на русском от 04.11.2026
⏳ Страницы иногда могут открываться не очень быстро
---

✏️ Организационный майнинг с использованием онлайн-социальных сетей (Organization Mining Using Online Social Networks)
https://romanzorkin.github.io/arxiv_ru/articles/1303.3741/1303.3741_ru.html

✏️ Иерархические и матричные структуры в крупной организационной сети электронной почты: подходы к визуализации и моделированию (Hierarchical and Matrix Structures in a Large Organizational Email Network: Visualization and Modeling Approaches)
https://romanzorkin.github.io/arxiv_ru/articles/1411.4314/1411.4314_ru.html

✏️ Прогнозирование текучести кадров и разработка политик удержания: кейс-стади (Employee turnover prediction and retention policies design: a case study.)
https://romanzorkin.github.io/arxiv_ru/articles/1707.01377/1707.01377_ru.html

✏️ Объединение машинного обучения и анализа социальных сетей для выявления организационных структур (Combining Machine Learning and Social Network Analysis to Reveal the Organizational Structures)
https://romanzorkin.github.io/arxiv_ru/articles/1906.09576/1906.09576_ru.html

✏️ Динамика коммуникационных сетей в крупной организационной иерархии (Supplementary Material: Communication network dynamics in a large organizational hierarchy)
https://romanzorkin.github.io/arxiv_ru/articles/2208.01208/2208.01208_ru.html

✏️ Масштабный анализ динамики сетей новых сотрудников (Large-Scale Analysis of New Employee Network Dynamics)
https://romanzorkin.github.io/arxiv_ru/articles/2304.03441/2304.03441_ru.html

✏️ Устойчивость коммуникационных сетей ВТЦ при потере персонала (Calling The Dead: Resilience In The WTC Communication Networks Thanks: This work was supported in part by the Office of Naval Research (ONR), Scalable Tools for Social Media Assessment, N00014-21-1-2229)
https://romanzorkin.github.io/arxiv_ru/articles/2308.06917/2308.06917_ru.html

✏️ Извлечение сетевых структур из корпоративных организационных диаграмм с использованием эвристической обработки изображений (Extracting Network Structures from Corporate Organization Charts Using Heuristic Image Processing)
https://romanzorkin.github.io/arxiv_ru/articles/2311.02460/2311.02460_ru.html

✏️ Управление распределением усилий в открытых программных проектах с использованием анализа фактора автобуса (Guiding Effort Allocation in Open-Source Software Projects Using Bus Factor Analysis)
https://romanzorkin.github.io/arxiv_ru/articles/2401.03303/2401.03303_ru.html

✏️ Анализ поведения сотрудников с помощью синтетических данных: использование агентно-моделируемых систем, генеративно-состязательных сетей и статистических моделей для повышения эффективности организаций (Advancing Employee Behavior Analysis through Synthetic Data: Leveraging ABMs, GANs, and Statistical Models for Enhanced Organizational Efficiency)
https://romanzorkin.github.io/arxiv_ru/articles/2409.14197/2409.14197_ru.html

✏️ Могут ли большие языковые модели предсказывать увольнение сотрудников? (Can Large Language Model Predict Employee Attrition?)
https://romanzorkin.github.io/arxiv_ru/articles/2411.01353/2411.01353_ru.html

✏️ Быстрые и точные эвристики для оценки фактора автобуса (Fast and Accurate Heuristics for Bus-Factor Estimation)
https://romanzorkin.github.io/arxiv_ru/articles/2508.09828/2508.09828_ru.html

✏️ Сетевое заражение на финансовых рынках труда: прогнозирование текучести кадров в Гонконге (Network Contagion in Financial Labor Markets: Predicting Turnover in Hong Kong)
https://romanzorkin.github.io/arxiv_ru/articles/2509.08001/2509.08001_ru.html

✏️ Теория и практика вычисления фактора автобуса (The Theory and Practice of Computing the Bus-Factor)
https://romanzorkin.github.io/arxiv_ru/articles/2603.07845/2603.07845_ru.html

✏️ От журнала событий к регулируемым действиям: повестка BlueSky для агентного интеллектуального анализа процессов (From Event Logs to Governed Action: A BlueSky Agenda for Agentic Process Mining)
https://romanzorkin.github.io/arxiv_ru/articles/2609.07984/2609.07984_ru.html

---
Все переводы - https://github.com/RomanZorkin/arxiv_ru

💬 Обсуждение, предложения по переводу и замечания к материалам — как всегда в комментариях.