Лаборатория «Анализа и моделирования информационных процессов» имени профессора Айдарханова М.Б.

Кадровый состав:

№ п/п	Ф.И.О. (при его наличии), образование, степень, ученое звание	Должность	Индекс Хирша, идентификаторы ResearcherID, ORCID, Scopus Author ID (при наличии)
1	Мусабаев Рустам Рафикович, Кандидат технических наук, ассоциированный профессор (доцент)	Заведующий лабораторией, ведущий научный сотрудник	Индекс Хирша в Google Scholar = 11; Индекс Хирша в Scopus = 8; Индекс Хирша в Web of Science = 6; ResearcherID = AAQ-9781-2020 ORCID = 0000-0001-7283-5144 Scopus Author ID = 57189003609 https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57189003609 https://iict.kz/rustam-mussabayev/ https://iict.kz/en/information-processes-analysis-and-modeling-laboratory/ https://scholar.google.ru/citations?user=qGFbjqsAAAAJ&hl=en
2	Красовицкий Александр Михайлович, PhD	Ведущий научный сотрудник	Индекс Хирша в Google Scholar = 9 Индекс Хирша в Scopus = 5 Индекс Хирша в Web of Science = 4 ResearcherID = AAR-1016-2020 ORCID = 0000-0003-2948-374X Scopus Author ID = 25652148400 https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=25652148400 https://scholar.google.com/citations?user=05Pkox4AAAAJ&hl=en
3	Төлеу Алымжан, Master in Software Engineering, Researcher	Научный сотрудник	Индекс Хирша в Google Scholar = 7 Индекс Хирша в Scopus = 4 Индекс Хирша в Web of Science = 2 ResearcherID = ABF-3510-2021 ORCID = 0000-0001-9246-319X Scopus Author ID = 57200275502 https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57200275502 https://scholar.google.com/citations?user=hEvSAf0AAAAJ&hl=ru
4	Төлеген Гүлмира , Master in Software Engineering, Researcher	Научный сотрудник	Индекс Хирша в Google Scholar = 7 Индекс Хирша в Scopus = 4 Индекс Хирша в Web of Science = 3 Scopus Author ID = 57200276217 https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57200276217 https://scholar.google.com/citations?user=eTFrD8MAAAAJ&hl=en
5	Мусабаев Равиль Рафикович, Доктор PhD	Старший научный сотрудник	Индекс Хирша в Google Scholar = 4 Индекс Хирша в Scopus = 3 Индекс Хирша в Web of Science = 2 ResearcherID = IXN-3806-2023 ORCID = 0000-0003-1105-5990 Scopus Author ID = 58781352900 https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=58781352900 https://rmusab.github.io/ https://official.satbayev.university/en/teachers/mussabayev-ravil-rafikovich https://github.com/rmusab https://scholar.google.com/citations?user=-sdDKWwAAAAJ
6	Козбагаров Олжас Барлыкович, , researcher	Инженер	Индекс Хирша в Scopus = 2 ResearcherID = CYV-4579-2022 ORCID = 0000-0002-3691-6331 Scopus Author ID = 57224011635 https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57224011635 https://www.researchgate.net/profile/Olzhas-Kozbagarov
7	Мурзахметов Санжар, Магистр	Инженер	Индекс Хирша в Google Scholar = 6 Индекс Хирша в Scopus = 4 Индекс Хирша в Web of Science = 3 ResearcherID = AAD-8637-2021 ORCID = 0000-0001-6494-8982 Scopus Author ID = 57214069263 https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57214069263 https://scholar.google.com/citations?user=F3B5iK8AAAAJ&hl=ru
8	Якунин Кирилл Олегович, PhD	Старший научный сотрудник	Индекс Хирша в Google Scholar = 15 Индекс Хирша в Scopus = 11 Индекс Хирша в Web of Science = 9 ResearcherID = AAD-3147-2020 ORCID = 0000-0002-7378-9212 Scopus Author ID = 55605185600 https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=55605185600 https://scholar.google.com/citations?user=y0EBPyEAAAAJ&hl=en

Нынешнее состояние и успехи:

Лаборатория успешно реализовала ряд значимых проектов национального уровня, включая грантовое и программно-целевое финансирование Министерства науки и высшего образования Республики Казахстан. Среди наиболее масштабных научных исследований можно выделить разработку информационных технологий и систем для стимулирования устойчивого развития личности как одной из основ развития цифрового Казахстана, создание автоматического многомодального анализа и синтеза эмоциональной составляющей в речевых аудиовизуальных сигналах, а также разработку системы смыслового поиска текстов нового поколения, ориентированной на казахский язык. 

Одним из важнейших практических результатов лаборатории стала разработка и внедрение информационно-аналитической системы “Media Analytics”, предназначенной для многокритериального анализа больших объемов текстовых данных, представленных в открытых источниках. Эта система основана на технологиях Big Data и получила авторское свидетельство и акт внедрения в Министерстве науки и высшего образования Республики Казахстан. Кроме того, лаборатория добилась значительных успехов в области разработки новых алгоритмов кластеризации и оптимизации, включая методы параллельной и распределенной обработки данных, что позволило вывести на новый уровень анализ больших данных и задач интеллектуального поиска информации. 

Научные достижения лаборатории широко представлены в публикациях. На сегодняшний день учеными лаборатории опубликовано более 90 научных работ, из которых 26 статей опубликованы в международных рейтинговых журналах, индексируемых в базах Scopus и Web of Science. Многие исследования опубликованы в престижных издательствах, таких как Springer, IEEE, Elsevier, включая журналы Pattern Recognition, Information Sciences, Mathematics, Symmetry, IEEE Access. В 2024 году коллектив лаборатории был удостоен награды Best Regular Paper Award на международной конференции ACIIDS 2024, которая входит в список конференций категории B по рейтингу CORE. 

На высоком уровне находится и общественное признание деятельности лаборатории. В 2024 году заведующий лабораторией Рустам Рафикович Мусабаев был награжден Почетным знаком “За заслуги в развитии науки Республики Казахстан”, а также удостоен Государственной премии “Лучший научный работник 2023 года” в области “Инженерия и технологии”. В 2012 году группа молодых ученых под его руководством стала лауреатом Премии имени Д.А. Кунаева за лучшую работу в области естественных наук. Также Мусабаев Р.Р. был стипендиатом Государственного научного гранта для талантливых молодых ученых в 2011–2012 годах. Еще одним из достижений стало участие в Национальном конкурсе инновационных бизнес-планов NIF$50K, где команда под его руководством прошла в полуфинал. 

Лаборатория активно занимается подготовкой научных кадров, являясь базой для подготовки магистрантов, докторантов и молодых специалистов. Под руководством Мусабаева Р.Р. защищены две кандидатские диссертации. Лаборатория поддерживает международные научные связи и активно участвует в совместных проектах и публикациях с учеными из Сербии, Франции, России, Мексики и Польши.

Видение лаборатории на ближайшие 3 года в контексте ИИ и коммерциализации:

Видение лаборатории “Анализа и моделирования информационных процессов” на ближайшие три года заключается в развитии и интеграции передовых технологий искусственного интеллекта, направленных на решение актуальных задач в сфере интеллектуального анализа больших данных, обработки естественного языка и речевых технологий. Особое внимание будет уделено разработке высокоэффективных самообучающихся AI-моделей, адаптированных к казахскоязычным и многоязычным данным, а также созданию интеллектуальных систем поддержки принятия решений на базе глубокого анализа текстовой и мультимодальной информации. Лаборатория планирует активное развитие направлений прикладного машинного обучения, нейросетевых методов генерации и понимания естественного языка, в том числе создание казахскоязычных LLM (Large Language Models), синтеза и распознавания речи с использованием технологий глубокого обучения. Важным стратегическим направлением станет коммерциализация научных разработок — планируется создание новых программных продуктов, платформ и сервисов для рынка интеллектуальных решений в таких сферах, как государственное управление, цифровая экономика, кибербезопасность и финтех.

Перспективы развития:

Перспективы развития лаборатории “Анализа и моделирования информационных процессов” связаны с углублением фундаментальных исследований в области искусственного интеллекта, машинного обучения и математического моделирования, а также с расширением прикладных разработок, ориентированных на реальные задачи цифровой трансформации общества. В ближайшие годы планируется активное освоение новых направлений, таких как генеративные модели (Generative AI), нейросетевые модели больших языковых данных (LLM), технологии explainable AI (XAI), а также развитие мультиагентных систем для анализа и синтеза сложной информации. Одним из ключевых векторов станет создание специализированных интеллектуальных платформ для автоматизации анализа текстов и мультимодальных данных на основе Big Data, в том числе для казахского языка, что будет способствовать развитию национальных цифровых ресурсов. Лаборатория планирует активное участие в международных исследовательских консорциумах, расширение сотрудничества с зарубежными научными центрами и индустриальными партнерами, а также коммерциализацию своих разработок через запуск инновационных IT-продуктов и сервисов на базе разработанных алгоритмов и решений. Дополнительно перспективным направлением станет исследование и разработка методов роевого интеллекта (Swarm Intelligence) для оптимизации алгоритмов высокой вычислительной сложности. Подходы, основанные на взаимодействии множества интеллектуальных агентов, позволяют эффективно решать задачи глобальной оптимизации, кластеризации и интеллектуального поиска, демонстрируя высокую устойчивость и адаптивность. В рамках данного направления лаборатория планирует развивать новые гибридные алгоритмы, сочетающие роевой интеллект с методами машинного и глубинного обучения, что обеспечит повышение эффективности обработки больших и разнородных данных. Особое внимание будет уделено применению роевых систем в задачах распределённых вычислений, мультиагентного моделирования и оптимизации параметров нейросетевых архитектур. Такой подход позволит вывести на новый уровень как фундаментальные исследования в области оптимизационных методов, так и прикладные решения для цифровой экономики, кибербезопасности, биоинформатики и интеллектуальных информационных систем.

Основные публикации сотрудников лаборатории:

Rustam Mussabayev, Nenad Mladenovic, Bassem Jarboui, Ravil Mussabayev. How to Use K-means for Big Data Clustering? // Pattern Recognition, Volume 137, May 2023, 109269; https://doi.org/10.1016/j.patcog.2022.109269; (Q1 in Web of Science; Scopus Percentile = 95)

Mussabayev R, Mussabayev R. BiModalClust: Fused Data and Neighborhood Variation for Advanced K-Means Big Data Clustering. Applied Sciences. 2025; 15(3):1032. https://doi.org/10.3390/app15031032

Mussabayev, R., Mussabayev, R. (2024). Superior Parallel Big Data Clustering Through Competitive Stochastic Sample Size Optimization in Big-Means. In: Nguyen, N.T., et al. Intelligent Information and Database Systems. ACIIDS 2024. Lecture Notes in Computer Science, vol 14796. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-97-4985-0_18 (Scopus Percentile = 48)

Best Regular Paper Award. The ACIIDS conference is ranked as a category B conference in the prestigious CORE ranking.

Shestov A., Levichev R., Mussabayev R., Maslov E., Zadorozhny P., Cheshkov A., Mussabayev R., Toleu A., Tolegen G., Krassovitskiy A. Finetuning Large Language Models for Vulnerability Detection // IEEE Access. – 2025. – Vol. 13 – P. 38889-38900. – DOI: 10.1109/ACCESS.2025.3546700. https://ieeexplore.ieee.org/document/10908394

Mussabayev, R., Mussabayev, R. (2025). Boosting K-means for Big Data by Fusing Data Streaming with Global Optimization. In: Nguyen, N.T., et al. Recent Challenges in Intelligent Information and Database Systems. ACIIDS 2025. Communications in Computer and Information Science, vol 2493. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-96-5881-7_3

Mussabayev R. Optimizing Euclidean Distance Computation. Mathematics. 2024; 12(23):3787. https://doi.org/10.3390/math12233787

Kozbagarov O., Mussabayev R. (2024). Distributed random swap: An efficient algorithm for minimum sum-of-squares clustering. Information Sciences, vol. 681, 2024, pp. 121204. https://doi.org/10.1016/j.ins.2024.121204 (Scopus Percentile = 95)

Mussabayev, R., Mussabayev, R. (2024). Optimizing Parallelization Strategies for the Big-Means Clustering Algorithm. In: Olenev, N., Evtushenko, Y., Jaćimović, M., Khachay, M., Malkova, V. (eds) Advances in Optimization and Applications. OPTIMA 2023. Communications in Computer and Information Science, vol 1913. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-48751-4_2

Mussabayev R., Mussabayev R., Toleu A., Ibraimova A. Efficient big data clustering via VNS-accelerated optimization // Book of Abstracts: 11th International Conference on Variable Neighborhood Search (ICVNS 2025), May 12–14, 2025, Montreal, Canada / Eds. D. Aloise, S. Cavero, E.G. Pardo, A. Sifaleras. – Montreal: ICVNS, 2025. – P. 17. – ISBN 978-84-09-73575-4.

Mussabayev R., Mussabayev R. High-Performance Hybrid Algorithm for Minimum Sum-of-Squares Clustering of Infinitely Tall Data // Mathematics. 2024. Vol. 12. No. 13. Article No. 1930. ISSN 2227-7390. DOI: 10.3390/math12131930. (Q1 WoS, Scopus Percentile = 90)

Toleu, A., Tolegen, G., Krassovitskiy, A., Mussabayev, R., Zhumazhanov, B. (2025). Speaker Change Detection with Pre-trained Large Audio Model. In: Nguyen, N.T., et al. Recent Challenges in Intelligent Information and Database Systems. ACIIDS 2025. Communications in Computer and Information Science, vol 2495. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-96-5887-9_19

Tolegen, G., Toleu, A., Mussabayev, R., Krassovitskiy, A., Zhuldyzbayuly, N. (2025). Automatic Creation of Multilingual Knowledge Graph with Large Language Models. In: Nguyen, N.T., et al. Intelligent Information and Database Systems. ACIIDS 2025. Lecture Notes in Computer Science(), vol 15683. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-96-6008-7_20

Aubakirov Sh., Akhmetov I., Gelbukh A., & Mussabayev R. Dynamic optimization of min-df in the GreedSum algorithm for enhanced extractive summarization // Artificial Intelligence Review. – 2025. – Vol. 58, no. 9. – P. 270. – DOI: 10.1007/s10462-025-11276-w.

Perfilyeva A., Bespalova K., Kuzovleva Ye., Begmanova M., Amirgaliyeva A., Vishnyakova O., Nazarenko I., Bespalov S., Zhaxylykova A., Yerzhan A., Yergali K., Perfilyeva Yu., Mussabayev R., Zhaniyazov Zh. Kazakh Tobet dogs in the genomic landscape: refining the history of livestock guardian breeds // BMC Biology. – 2025. – Vol. 23, No. 1. – P. 240. – DOI: https://doi.org/10.1186/s12915-025-02344-2.

Perfilyeva, A., Bespalova, K., Kuzovleva, Y., Mussabayev R. et al. Genetic diversity and origin of Kazakh Tobet Dogs. Scentific Reports 14, 23137 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-74061-9 (Q1 WoS; Scopus Percentile = 92)

Ravil I. Mukhamediev, Marina Yelis, Kirill Yakunin, Yelena Popova, Yan Kuchin, Adilkhan Symagulov, Nadiya Yunicheva, Elena Zaitseva, Vitaly Levashenko, Elena Muhamedijeva, Viktors Gopejenko & Rustam Mussabayev (2024) Exploring the health care system’s representation in the media through hierarchical topic modeling, Cogent Engineering, 11:1, DOI: 10.1080/23311916.2024.2324614 (Q2 WoS, Scopus Percentile = 70)

Baktibayev D., Baigozha B., Akhmetov I., Mussabayev R., Krassovitskiy A., Toleu A. Literature review on aftershock and earthquake prediction models aided by NLP summarization and ontology extraction techniques // Procedia Computer Science. 2024. Vol. 238. P. 579-586. ISSN 1877-0509. DOI: 10.1016/j.procs.2024.06.064. (Scopus Percentile = 69)

Toleu, A., Tolegen, G., Mussabayev, R. (2024). Topic Modeling with Variable Neighborhood Search. In: Nguyen, NT., et al. Advances in Computational Collective Intelligence. ICCCI 2024. Communications in Computer and Information Science, vol 2166. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-70259-4_18 (Scopus Percentile = 39)

Kozbagarov, O., Mussabayev, R., Krassovitskiy, A., Kuldeyev, N. (2024). Interpretable Dense Embedding for Large-Scale Textual Data via Fast Fuzzy Clustering. In: Nguyen, NT., et al. Advances in Computational Collective Intelligence. ICCCI 2024. Communications in Computer and Information Science, vol 2165. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-70248-8_16 (Scopus Percentile = 39)

Tolegen, G., Toleu, A., Mussabayev, R. (2024). Enhancing Low-Resource NER via Knowledge Transfer from LLM. In: Nguyen, N.T., et al. Computational Collective Intelligence. ICCCI 2024. Lecture Notes in Computer Science, vol 14810. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-70816-9_19 (Scopus Percentile = 48)

Barakhnin V.B., Karpov M.V., Machikina E.P., Musasbayev R.R. Optimization of Database Operations in the Application for Text Corpus Analysis // In Proceedings of the 20th International Asian School-Seminar on Optimization Problems of Complex Systems (OPCS). – Novosibirsk, Russian Federation. – IEEE. – 2024. – P. 1–6

Toleu A., Tolegen G., Mussabayev R., Zhumazhanov B., Krassovitskiy A. Comparative Analysis of Distance Measures for Unsupervised Speaker Change Detection // In Proceedings of the 20th International Asian School-Seminar on Optimization Problems of Complex Systems (OPCS). – Novosibirsk, Russian Federation. – IEEE. – 2024. – P. 28–32

Tolegen, G.; Toleu, A.; Mussabayev, R. Contrastive Learning for Morphological Disambiguation Using Large Language Models in Low-Resource Settings. Appl. Sci. 2024, 14, 9992. https://doi.org/10.3390/app14219992

Akhmetov, S. Aubakirov, T. Saparov, R. Mussabayev, A. Toleu and A. Krassovitskiy, “Machine Learning Methods for Kazakh Morphology: A Comprehensive Overview,” 2024 IEEE 3rd International Conference on Problems of Informatics, Electronics and Radio Engineering (PIERE), Novosibirsk, Russian Federation, 2024, pp. 1880-1884, doi: 10.1109/PIERE62470.2024.10804966. https://ieeexplore.ieee.org/document/10804966

Gulmira Tolegen, Alymzhan Toleu, Orken Mamyrbayev, Rustam Mussabayev. Neural Named Entity Recognition for Kazakh // Lecture Notes in Computer Science (LNCS), vol. 13452, February 2023, pp 3–15; https://doi.org/10.1007/978-3-031-24340-0_1

Gulmira Tolegen, Alymzhan Toleu, Rustam Mussabayev, Bagashar Zhumazhanov, Gulzat Ziyatbekova. Generative Pre-Trained Transformer for Kazakh Text Generation Tasks // Proc. of 19th International Asian School-Seminar on Optimization Problems of Complex Systems (OPCS 2023), 14-22 August 2023, IEEE, Moscow, pp. 1-10.

Рустам Мусабаев, Равиль Мусабаев, Нурсултан Кульдеев. Использование конкурентной оптимизации и стохастической выборки в Big-means для эффективной параллельной кластеризации K-means // Текст доклада на 21-ой международной конференции «Математические методы распознавания образов» ММРО-23. Россия, г. Москва, 12–15 декабря 2023 г., PP. 1-4

Toleu A., Tolegen G., Mussabayev R., Krassovitskiy A., Ualiyeva I.  Data-Driven Approach for Spellchecking and Autocorrection // Symmetry. -Vol. 14 (11), 2261. -2022. P. 1-16.  https://doi.org/10.3390/sym14112261 (Scopus Percentile = 78, Web of Science = Q2, Impact factor: 2.94)

Jangabylova A., Krassovitskiy A., Mussabayev R., Ualiyeva I. Greedy Texts Similarity Mapping. Computation 2022, 10(11), 200. PP. 1-16; https://doi.org/10.3390/computation10110200; (Scopus Percentile = 68; Web of Science = Q2)

Akhmetov I, Mussabayev R, Gelbukh A. 2022. Reaching for upper bound ROUGE score of extractive summarization methods. PeerJ Computer Science 8:e1103; https://doi.org/10.7717/peerj-cs.1103; (Scopus Percentile = 53, Web of Science = Q2)

Akhmetov I., Gelbukh A., Mussabayev R. Topic-Aware Sentiment Analysis of News Articles // Computación y Sistemas, Vol. 26, No. 1, 2022, P.423–439;  https://doi.org/10.13053/CyS-26-1-4179; (Scopus Percentile = 28)

Toleu A., Tolegen G., Mussabayev R. Language-Independent Approach for Morphological Disambiguation. – Proceedings of the 29th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2022). -October 12–17, 2022.  P.5288–5297

Tolegen G., Toleu A., Mussabayev R., Krassovitskiy A.. A Clustering-based Approach for Topic Modeling via Word Network Analysis. 7th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK 2022). -IEEE. P.1-6; https://doi.org/10.1109/UBMK55850.2022.9919530

Tolegen G.; Toleu A.; Mussabayev R. A Finite State Transducer Based Morphological Analyzer for Kazakh Language. 7th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK 2022). -IEEE. P.1-6; https://doi.org/10.1109/UBMK55850.2022.9919445

Krassovitsky A., Mussabayev R. Speech Signal Processing for Low Resource Languages // Proceedings of the 20th Intern. Scient. Conf. Information Technologies and Management 2022. -ISMA University of Applied Science. -Riga. -Latvia. -2022. -P. 30-31

Krassovitsky A., Mussabayev R. New Aggregative Algorithms for Robust Speech Signal Segmentation // Proceedings of the 20th Intern. Scient. Conf. Information Technologies and Management 2022. -ISMA University of Applied Science. -Riga. -Latvia. -2022. -P. 33-35

Toleu A., Tolegen G., Mussabayev R., Krassovitskiy A. Comparison of various topic modeling approaches. The 20th International Scientific Conference Information Technologies and Management, April 21-22, 2022, ISMA University of Applied Science, Riga, Latvia. P.1-3

Козбагаров О.Б., Мусабаев Р.Р. Sentence-Based Topic Modelling: New Way to Interpretative Topic Modelling and Automatic Topic Labelling. Труды VII Междунар. науч.-практ. конф. “Информатика и прикладная математика”.20-21 октября 2022 г., Алматы, C.260-270

Akhmetov I.,  Gelbukh A., Mussabayev R. Greedy Optimization Method for Extractive Summarization of Scientific Articles, IEEE Access, 9, 2021, PP. 168141-168153; https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3136302; (Scopus Percentile = 90; Web of Science Q2)

Yakunin K, Kalimoldayev M, Mukhamediev RI, Mussabayev R, Barakhnin V, Kuchin Y, Murzakhmetov S, Buldybayev T, Ospanova U, Yelis M, Zhumabayev A, Gopejenko V, Meirambekkyzy Z, Abdurazakov A. KazNewsDataset: Single Country Overall Digital Mass Media Publication Corpus // Data. -2021. Vol. 6(3). -P. 1-12 (Web of Science Q2, Scopus Percentile = 73)

Akhmetov I., Mladenovic N., Mussabayev R. (2021) Using K-Means and Variable Neighborhood Search for Automatic Summarization of Scientific Articles. In: Mladenovic N., Sleptchenko A., Sifaleras A., Omar M. (eds) Variable Neighborhood Search. ICVNS 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 12559. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-69625-2_13 (Scopus Percentile = 50)

Mukhamediev R., Kuchin Y., Musabayev R., Buldybayev T., Murzakhmetov S. Classification of negative publication in mass media using topic modeling // Journal of Physics: Conference Series, 2021, 1727, 012019, https://doi.org/10.1088/1742-6596/1727/1/012019; (Scopus Percentile = 18)

Kozbagarov O., Mussabayev R., Mladenovic N. A New Sentence-Based Interpretative Topic Modeling and Automatic Topic Labeling. Symmetry. 2021; 13(5):837. https://doi.org/10.3390/sym13050837

Mladenovic N., Jarboui B., Elleuch S., Mussabayev R., Rusetskaya O. (2021) Variable Neighborhood Programming as a Tool of Machine Learning. In: Pardalos P.M., Rasskazova V., Vrahatis M.N. (eds) Black Box Optimization, Machine Learning, and No-Free Lunch Theorems. Springer Optimization and Its Applications, vol 170. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-66515-9_9

Yakunin K., Murzakhmetov S., Mussabayev R., Muhamedyev R. News Popularity Prediction Using Topic Modelling. 2021 IEEE International Conference on Smart Information Systems and Technologies (SIST). DOI: 10.1109/SIST50301.2021.9465884

Мусабаев Р.Р. Анализ и распознавание информационных структур речевого сигнала // Материалы VI-ой Международной научной конференции «Информатика и прикладная математика» . – 2021. – Алматы, РК,  – С. 339-347

Мусабаев Р.Р., Красовицкий А.М., Меркебаев А. Применение метода поиска с чередующимися окрестностями VNS для решения задачи глобальной оптимизации в процессе кластерного анализа сегментов речевого сигнала // Материалы VI-ой Международной научной конференции «Информатика и прикладная математика» . – 2021. – Алматы, РК,  – С. 336-338

Nurlybayeva S., Akhmetov I., Gelbukh A., Mussabayev R. (2021) Plagiarism Detection in Students’ Answers Using FP-Growth Algorithm. In: Batyrshin I., Gelbukh A., Sidorov G. (eds) Advances in Soft Computing. MICAI 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 13068. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-89820-5_12

Moldabek A., Almurzayev M., Lerman P., Akhmetov I., Mussabayev R., Krassovitskiy A. Analyzing and classification memes by content // VI-International Scientific Conference “Computer Science and Applied Mathematics”, 2021, Almaty, Kazakhstan. pp. 263-270

Gulmira Tolegen, Alymzhan Toleu, Rustam Mussabayev. Experiments with fuzzy clustering on topic modeling. VI-International Scientific Conference “Computer Science and Applied Mathematics”, 2021, Almaty, Kazakhstan. pp 271-276.

Мухамедиев Р. И., Мусабаев Р. Р., Булдыбаев Т., Кучин Я., Сымагулов А., Оспанова У., Якунин К., Мурзахметов С., Сагындык Б. Эксперименты по оценке средств массовой информации на основе тематической модели корпуса текстов. Cloud of Science. 2020. T. 7. No 1, С. 87-101.

Якунин К., Красовицкий А.М., Уалиева И.М., Мейрамбеккызы Ж., Мусабаев Р.Р.  Анализ новостных тематических трендов в сфере информационной безопасности // Матер. Межд. науч.-практич. конф. «Актуальные проблемы информационной безопасности в Казахстане». – 2020. – Алматы. – С. 247-254.

Krassovitskiy A., Mladenovic N., Mussabayev R. Decomposition/Aggregation K-means for Big Data // In: Kochetov Y., Bykadorov I., Gruzdeva T. (eds) Communications in Computer and Information Science (CCIS) book series. -2020.  – V. 1275. -Springer, Cham. Int. Conf. on Mathematical Optimization Theory and Operations Research (MOTOR 2020). – P. 409-420. https://doi.org/10.1007/978-3-030-58657-7_32

Toleu A., Tolegen G., Mussabayev R. (2020) Deep Learning for Multilingual POS Tagging. In: Hernes M., Wojtkiewicz K., Szczerbicki E. (eds) Advances in Computational Collective Intelligence. ICCCI 2020. Communications in Computer and Information Science, vol 1287. Springer, Cham. – P. 15-24 https://doi.org/10.1007/978-3-030-63119-2_2

Khoroshilov Al-dr A., Musabayev R.R., Kozlovskaya Ya.D., Nikitin Yu. A., Khoroshilov A. A. Automatic Detection and Classification of Information Events in Media Texts // Automatic Documentation and Mathematical Linguistics, – 2020, – Vol. 54, No. 4, – P. 202–214. (Web of Science 2020 ESCI JCI Q4)

Akhmetov I., Krassovitsky A., Ualiyeva I., Gelbukh A., Mussabayev R. An Open-Source Lemmatizer for Russian Language based on Tree Regression Models // Research in Computing Science. – № 149(3). – COMIA 2020, – Mexico. – 2020. – Р. 147–153

Mussabayev R., Kozbagarov O. Word Sense Induction: similarity measure to induce word senses// The 18th int. sc. conf. Information technologies and management. – 2020. – ISMA, Riga, Latvia. – P. 73

Tolegen G., Toleu A., Mussabayev R. Voted-Perceptron Approach for Kazakh Morphological Disambiguation // Proc. of the 1st Joint SLTU and CCURL Workshop. – SLTU-CCURL, – 2020, – P. 258–264

Yakunin K., Mukhamedyev R., Mussabayev R. etc. Classification of negative publication in mass media using topic modeling // Journal of Physics: Conf. Series. – 2020. – C. 1-12 (Scopus (17%), Cite Score =0.7) (В процессе опубликования???)

Yakunin K., Mukhamediev R., Mussabayev R., Buldybayev T., Kuchin Y., Murzakhmetov S., Yunussov R., Ospanova U. Mass Media Evaluation Using Topic Modelling. In: Alexandrov D.A., Boukhanovsky A.V., Chugunov A.V., Kabanov Y., Koltsova O., Musabirov I. (eds) Digital Transformation and Global Society. DTGS 2020. Communications in Computer and Information Science, 2020, vol 1242. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-65218-0_13

Yakunin K., Ionescu G., Murzakhmetov S., Mussabayev R., Filatova O., Mukhamediev R. Propaganda Identification Using Topic Modelling // Procedia Computer Science. -2020. -V.178. -P.205-212. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.11.022; (Source type = Conference Proceeding; 2020 Scopus CiteScore Percentile = 68)

Mukhamediev R., Yakunin K., Mussabayev R., Buldybayev T., Kuchin Y., Murzakhmetov S., Yelis M. Classification of Negative Information on Socially Significant Topics in Mass Media // Symmetry. -2020. – V. 12(12). -P. 1-23.  https://doi.org/10.3390/sym12121945

Mussabayev, R.R., Kalimoldayev, M.N., Amirgaliyev, Y.N., Tairova, A.T., Mussabayev, T.R. (2018). Calculation of 3D Coordinates of a Point on the Basis of a Stereoscopic System. Open Engineering. -2018. -V.8(1). -P.109-117 (Scopus SJR = 0.22,  Percentile = 38)

Krassovitskiy A., Mussabayev R. (2018) Energy-Based Centroid Identification and Cluster Propagation with Noise Detection. In: Nguyen N., Pimenidis E., Khan Z., Trawiński B. (eds) Computational Collective Intelligence // ICCCI 2018. Lecture Notes in Computer Science. – Springer, Cham, 2018. – Vol 11055. – Р. 523-533. https://doi.org/10.1007/978-3-319-98443-8_48: 01.10.2018

Mussabayev R.R., Kalimoldayev M.N., Amirgaliyev Ye.N., Mussabayev T.R. Automatic speech segmentation using throat-acoustic correlation coefficients // Open Engineering. – 2016 // https://www.degruyter.com/page/special-issue-mathematical-modelling-in-applied-sciences : 2016 (Scopus).