1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Роботи студентів
  3. Магістр
  4. 151 — автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39460
Назва: Розроблення інформаційної системи для аналізу баз даних та прийняття оптимальних рішень з використання наявних ресурсів металургійних підприємств
Інші назви: Development of an information system for analyzing databases and making optimal decisions on the use of available resources of metallurgical enterprises
Автори: Сенко, Володимир Юрійович
Senko, Volodymyr
Приналежність: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії (ФПТ)
Кафедра автоматизації технологічних процесів і виробництв
Бібліографічний опис: Сенко В. Ю. Розроблення інформаційної системи для аналізу баз даних та прийняття оптимальних рішень з використання наявних ресурсів металургійних підприємств : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістра за спеціальністю «151 – автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» / В. Ю. Сенко. – Тернопіль : ТНТУ, 2022. – 78 с.
Bibliographic description: Senko V.Iu., Development of an information system for analyzing databases and making optimal decisions on the use of available resources of metallurgical enterprises. : qualification work of a bachelor in the specialty "151 - automation and computer-integrated technologies" / V.Iu. Senko - Ternopil: TNTU, FPT, Kaf.AV, 2022. - 78 p.
Дата публікації: 22-гру-2022
Дата подання: 20-гру-2022
Дата внесення: 22-гру-2022
Видавництво: Тернопільський національний технічний університет ім. І. Пулюя, Факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії, Кафедра автоматизації технологічних процесів і виробництв
Країна (код): UA
Місце видання, проведення: Тернопільський національний технічний університет ім. І. Пулюя, Факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії, Кафедра автоматизації технологічних процесів і виробництв.
Установа захисту: ЕК №26, 2022 р.
Науковий керівник: Марушак, Павло Орестович
Marushak, Pavlo
Члени комітету: Микитишин, Андрій Григорович
Mykytyshyn, Andrii
УДК: 681.5
Теми: 151
автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології
cистема
аналіз
бази даних
алгоритм
кластеризація
system
analysis
databases
algorithm
clustering
Діапазон сторінок: 1-78
Кінцева сторінка: 78
Короткий огляд (реферат): У квaлiфiкaцiйнiй poбoтi Здійснено розробку інформаційної системи для аналізу баз даних та прийняття оптимальних рішень з використання наявних ресурсів металургійних підприємств. В даній роботі проаналізовано існуючі способи рекомендацій контенту, а також дослідження рекомендації на основі графової бази даних і кластеризації.
During the qualification work, an information system was developed for analyzing databases and making optimal decisions on the use of available resources of metallurgical enterprises. This paper analyzes the existing methods of content recommendations, as well as the research of recommendations based on a graph database and clustering.
Опис: Робота виконана на кафедрі автоматизації технологічних процесів і виробництв факультету прикладних інформаційних технологій та електроінженерії Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя Міністерства освіти і науки України. Захист відбудеться «23» грудня 2022р. о 11.00год. на засіданні екзаменаційної комісії №26 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя.
Зміст: 1 AНAЛІТИЧНA ЧACТИНA 1.1. Рекомендаційні системи 11 1.1.1 Збір інформації про переваги 11 1.1.2 Типи та методи рекомендаційної системи 12 1.2. Гібридні рекомендаційні системи 13 1.3. Оцінка рекомендаційних систем 13 1.3.1 Показники точності 14 1.3.2 Показники точності прогнозування 14 1.3.3 Показники підтримки рішень 15 1.3.4 За межами точності 17 1.3.5 Покриття 17 1.3.6 Новизна і випадковість 18 2 ТEХНOЛOГIЧНA ЧACТИНA 2.1. Графова база даних 19 2.2. Графові бази даних для рекомендаційних систем 21 2.3. Кластеризація в теорії графів 22 2.4. Проектування графової бази даних 26 2.4.1 Проектування графової бази даних 27 2.4.3 Використані технології 28 2.4.4 Граф з багатьма мітками 30 3 КOНCТPУКТOPCЬКA ЧACТИНA 3.1. Побудова графу 32 3.2 Додані ваги 37 4 НAУКOВO-ДOCЛIДНA ЧACТИНA 4.1 Фільтрація на основі вмісту 40 4.2. Спільна фільтрація 41 4.3 Спільна фільтрація на основі користувачів 41 4.4 Спільна фільтрація на основі елементів 44 5 СПЕЦІАЛЬНА ЧACТИНA 5.1 Одновузловий граф 46 5.2 Основне зважування 47 5.3 Фіксовані зважування 48 5.3 Поєднання відносин 49 5.4 Граф з кількома вузлами 49 5.5 Дослідження кластеризації 49 5.6 Порівняння графів 52 6 ОХОРОНА ПРАЦІ ТA БЕЗПЕКA В НAДЗВИЧAЙНИХ СИТУAЦIЯХ 6.1 Аналіз потенційних шкідливих впливів на працівників, що працюють з ЕОМ 53 6.2 Основні вимоги з охорони праці до користувачів ЕОМ та їх робочого місця 56 6.3 Безпечна експлуатація електроустановок та пожежна безпека 58 6.4 Характеристика та розрахунок захисного заземлення електроустановок 61 ВИСНОВКИ ПЕPЕЛІК ПOCИЛAНЬ
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39460
Власник авторського права: © Сенко Володимир Юрійович, 2022
Перелік літератури: 1. Al Hasan, M., Chaoji, V., Salem, S., and Zaki, M. (2006). Link prediction using supervised learning. In SDM06: workshop on link analysis, counter-terrorism and security.
2. Angles, R. and Gutierrez, C. (2008). Survey of graph database models. ACM Computing Surveys, 40
3. Assefi,M.,Liu,G.,Wittie,M.P.,andIzurieta,C.(2015).Anexperimental evaluation of apple siri and google speech recognition. Proccedings of the 2015 ISCA SEDE
4. Bar-Ilan, J. and Peleg, D. (1991). Approximation algorithms for select- ing network centers.
5. Blondel, V. D., Guillaume, J.-L., Lambiotte, R., and Lefebvre, E. (2008). Fast unfolding of communities in large networks. Journal of statistical mechanics: theory and experiment, 2008
6. Bobadilla,J.,Ortega,F.,Hernando,A.,andBernal,J.(2012).Acollabo- rative filtering approach to mitigate the new user cold start problem.
7. Brusilovsky, P. and Millán, E. (2007). User models for adaptive hypermedia and adaptive educational systems.
8. Buerli, M. and Obispo, C. (2012). The current state of graph databases.
11. Chung, H., Park, J., and Lee, S. (2017). Digital forensic approaches for amazon alexa ecosystem. Digital Investigation
12. Clauset, A., Newman, M. E., and Moore, C. (2004). Finding community structure in very large networks.
13. Devine, P. G. (1989). Stereotypes and prejudice: Their automatic and controlled components.
14. Dial, R. B. (1969). Algorithm 360: Shortest-path forest with topological ordering [h]
15. Duda, R. O. and Hart, P. E. (2001). Dg stork pattern classification. John Wiely and Sons.
16. Fatemi, M. and Tokarchuk, L. (2013). A community based social recommender system for individuals & groups.
17. Fleischer, L. K., Hendrickson, B., and Pınar, A. (2000). On identifying strongly connected components in parallel.
18. Follows, S. (2013). How many films in an average film career. 20.Fouss, F., Yen, L., Pirotte, A., and Saerens, M. (2006). An experimental investigation of graph kernels on a collaborative recommendation task.
19. Fredman, M. L. and Tarjan, R. E. (1987). Fibonacci heaps and their uses in improved network optimization algorithms.
21. Gubichev, A., Bedathur, S., Seufert, S., and Weikum, G. (2010). Fast and accurate estimation of shortest paths in large graphs. In Proceedings of the 19th ACM international conference on Information and knowledge management
22. Heckemann, R. A., Hajnal, J. V., Aljabar, P., Rueckert, D., and Ham- mers, A. (2006). Automatic anatomical brain mri segmentation combining label propagation and decision fusion. NeuroImage
23. Holzschuher, F. and Peinl, R. (2013). Performance of graph query languages: comparison of cypher, gremlin and native access in neo4j. In Proceedings of the Joint EDBT/ICDT 2013 Workshops
24. Huang, Z., Chung, W., Ong, T.-H., and Chen, H. (2002). A graph-based rec- ommender system for digital library
25. Kannan, R., Vempala, S., and Vetta, A. (2004). On clusterings: Good, bad and spectral.
26. Karlgren, J. (1994). Newsgroup clustering based on user behavior-a recommen- dation algebra.
27. Kemper, C. (2015). Beginning Neo4j. Springer.
28. Kleinberg, J. M. (2002). Small-world phenomena and the dynamics of information.
29. Lakiotaki, K., Matsatsinis, N. F., and Tsoukias, A. (2011). Multicriteria user modeling in recommender systems.
30. Lalwani, D., Somayajulu, D. V., and Krishna, P. R. (2015). A community driven social recommendation system.
31. Lam, X. N., Vu, T., Le, T. D., and Duong, A. D. (2008). Addressing cold-start problem in recommendation systems.
32. Liben-Nowell, D. and Kleinberg, J. (2007). The link-prediction problem for social networks.
33. Schaeffer, S. E. (2007). Graph clustering. Computer science review
34. Schafer, J. B., Konstan, J. A., and Riedl, J. (2001). E-commerce recommendation applications. Data mining and knowledge discover
35. Smith, B. and Linden, G. (2017). Two decades of recommender systems at amazon. com.
36. Goldberg, D., Nichols, D., Oki, B., and Terry, D. 1992. Using collaborative filtering to weave an information tapestry.
37. Goldberg, D., Nichols, D., Oki, B., and Terry, D. 1992. Using collaborative filtering to weave an information tapestry. Communications of the ACM 35, 12, 61–70.
38. Bonhard, P. 2004. Improving recommender systems with social networking. In Pro- ceedings Addendum of the 2004 ACM Conference on Computer-Supported Cooperative Work. Chicago, IL, USA.
39. Shardanand, U. and Maes, P. 1995. Social information filtering: Algorithms for au- tomating “word of mouth”. In Proceedings of the ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. ACM Press, Denver, CO, USA, 210–217.
40. Herlocker, J., Konstan, J., and Riedl, J. 2002. An empirical analysis of de- sign choices in neighborhood-based collaborative filtering algorithms. Information Re- trieval 5, 4, 287–310.
41. Sowa, J. F. (1976). Conceptual graphs for a data base interface. 44.Vicknair, C., Macias, M., Zhao, Z., Nan, X., Chen, Y., and Wilkins, D. (2010). A comparison of a graph database and a relational database: a data provenance per- spective.
42. Mark Needham, A. E. H. (2019). Graph Algorithms: Practical Examples in Apache Spark Neo4, volume 1 of 1. O’Reilly, 1 edition.
43. Платформа .NET та мова програмування C# 8.0: навчальний посібник / Коноваленко І.В., Марущак П.О. – Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., 2020 – 320 с. /Рекомендовано до друку Вченою радою Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Протокол № 10 від 20 жовтня 2020 року
44. Методичні вказівки до виконання лабораторної роботи «Дослідження частотних характеристик неперервних лінійних систем», по курсу «Теорія автоматичного управління», для студентів 3 курсу спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» / Авт.: Козбур І.Р., Козбур Г.В. Марущак П.О., Савків В.Б. – Тернопіль: ТНТУ, ФПТ, каф. АВ, – 2022. – с. 16. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39207
45. Методичні вказівки з виконання курсової роботи з дисципліни «Основи наукових досліджень» для здобувачів освітнього ступеня «Магістр» спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» / укл. : П.О. Марущак , Ю.Б. Капаціла , Р.І. Михайлишин. - Тернопіль : ТНТУ імені Івана Пулюя, 2018. - 75 с. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/26145
46. Методичні вказівки до виконання лабораторної роботи «Дослідження часових характеристик неперервних лінійних систем», по курсу «Теорія автоматичного управління», для студентів 3 курсу спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» / Авт.: Козбур І.Р., Козбур Г.В. Марущак П.О., Савків В.Б. – Тернопіль: ТНТУ, ФПТ, каф. АВ, – 2022. – 19 с. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39206
47. Методичнi вказiвки до лабораторної роботи № 5 "Проектування систем керування в середовищі Proteus VSM на базі Arduino Uno. Вивід швидкості обертання двигуна на LCD дисплей" з курсу "Проектування мікропроцесорних систем керування технологічними процесами"/ Медвідь В.Р., Пісьціо В.П. – Тернопіль: ТНТУ, 2022. – 11 c. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/38712
48. Методичнi вказiвки до лабораторної роботи №10 "Використання програмного середовища Arduino IDE для програмування мікроконтролерів AVR" з дисципліни "Проектування мікропроцесорних систем керування технологічними процесами" / Медвідь В.Р., Пісьціо В.П. – Тернопіль: ТНТУ, 2022. – 22 c. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/38376
49. І.В. Коноваленко, П.С. Федорів. Системне програмування у Windows з прикладами на Delphi. — Тернопіль: ТНТУ. — 2012. — Режим доступу: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/123456789/1557
50. Методичнi вказiвки до лабораторної роботи №4 "Проектування електричної схеми в середовищі Proteus" з курсу "Проектування мікропроцесорних систем керування технологічними процесами" / Медвідь В.Р., Пісьціо В.П. – Тернопіль: ТНТУ, 2022. – 14 c. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/38375
51. Методичнi вказiвки до лабораторної роботи № 3 "Проектування на основі модуля Arduino Uno в середовищі Proteus VSM. Вивід інформації на семисегментний дисплей. Ввід аналогових даних" з курсу "Проектування мікропроцесорних систем керування технологічними процесами" / Медвідь В.Р., Пісьціо В.П. – Тернопіль: ТНТУ, 2022. – 12 c.
52. Методичнi вказiвки до лабораторної роботи №2 "Проектування електричної схеми на основі модуля Arduino Uno в середовищі Proteus VSM" з курсу Проектування мікропроцесорних систем керування технологічними процесами / Медвідь В.Р., Пісьціо В.П. – Тернопіль: ТНТУ, 2022. – 13 c. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/38373
53. Савків В.Б., Капаціла Ю.Б., Михайлишин Р.І. Методичні вказівки до виконання кваліфікаційної роботи бакалавра спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології». Тернопіль.: Видавництво ТНТУ. 2021. 50 с. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/35172
54. Капаціла Ю.Б. Методичні вказівки до лабораторної роботи «Вивчення будови і зняття характеристик асинхронних двигунів» з курсу «Технічні засоби автоматизації» для здобувачів освітнього ступеня «бакалавр» спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології». Тернопіль. Видавництво ТНТУ. 2020. 18с. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/33076
55. Методичні вказівки по роботі з програмним симулятором "AVR simulator ІDE" з курсу "Мікропроцесорні та програмні засоби автоматизації" / укл. : В.Р. Медвідь , В.П. Пісьціо. - Тернопіль : ТНТУ імені Івана Пулюя, 2020. - 21 с. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/32136
56. Методичні вказівки до лабораторної роботи №10 "Керування кроковим двигуном з використанням програмного симулятора AVR Simulator IDE" з курсу "Мікропроцесорні та програмні засоби автоматизації" / укл. : В. Р. Медвідь, В. П. Пісьціо. - Тернопіль : ТНТУ імені Івана Пулюя, 2020. - 17 с. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/32134
57. Лабораторний практикум з проектування та моделювання роботи електропневматичних схем у середовищі програмного пакету «FluidSIM Pneumatics» з курсу «Технічні засоби автоматизації» / укл. : О.К. Шкодзінський. - Тернопіль : ТНТУ імені Івана Пулюя, 2020. - 32 с. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/31418
58. «Розробка роботизованої лінії для автоматизації вантажно-розвантажувальних операцій в програмному середовищі RobotStudio» методичні вказівки до лабораторної роботи № 8 з курсу “Гнучкі комп'ютеризовані системи та робототехніка” для студентів спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» / укл. : Р. І. Михайлишин, В. Б. Савків. – Тернопіль : ТНТУ імені Івана Пулюя, 2019. – 24 с. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/30681
59. «Створення роботизованої станції в програмному середовищі RobotStudio» методичні вказівки до лабораторної роботи № 7 з курсу “Гнучкі комп'ютеризовані системи та робототехніка” для студентів спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» / укл. : Р. І. Михайлишин, В. Б. Савків. – Тернопіль : ТНТУ імені Івана Пулюя, 2019. – 19 с. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/30680
60. «Операції над об’єктами та контроль зіткнень в програмному середовищі RobotStudio» методичні вказівки до лабораторної роботи № 5 з курсу “Гнучкі комп'ютеризовані системи та робототехніка” для студентів спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» / укл. : Р.І. Михайлишин, В.Б. Савків. – Тернопіль: ТНТУ імені Івана Пулюя, 2019. – 34 с. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/30676
61. «Робота з віртуальним пультом управління FlexPendant в програмному середовищі RobotStudio» методичні вказівки до лабораторної роботи № 4 з курсу “Гнучкі комп'ютеризовані системи та робототехніка” для студентів спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» / укл. : Р. І. Михайлишин, В. Б. Савків. – Тернопіль : ТНТУ імені Івана Пулюя, 2019. – 23 с. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/30673
62. «Визначення базових точок та траєкторії промислового робота» : методичні вказівки до лабораторної роботи № 2 з курсу “Гнучкі комп'ютеризовані системи та робототехніка” для студентів спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» / укл. : Р. І. Михайлишин, В. Б. Савків. – Тернопіль : ТНТУ імені Івана Пулюя, 2019. – 17 с.
63. «Ознайомлення з основними функціями програмного середовища RobotStudio» : методичні вказівки до лабораторної роботи № 1 з курсу “Гнучкі комп'ютеризовані системи та робототехніка” для студентів спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» / укл. Р.І. Михайлишин, В.Б. Савків. – Тернопіль : ТНТУ імені Івана Пулюя, 2019. – 45 с. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/30669
Тип вмісту: Master Thesis
Розташовується у зібраннях:151 — автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Senko_VYu KAm-61.pdfКРМ1,72 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити
Авторська довідка Сенко В.Ю. (1).docxАвторська довідка21,5 kBMicrosoft Word XMLПереглянути/відкрити
Показати повний опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.

Інструменти адміністратора