1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Роботи студентів
  3. Магістр
  4. 122 — комп’ютерні науки
Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50862
Registre complet de metadades
Camp DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.advisorФриз, Михайло Євгенович-
dc.contributor.advisorFryz, Mykhailo-
dc.contributor.authorБревус, Галина Богданівна-
dc.contributor.authorBrevus, Halyna Bohdanivna-
dc.date.accessioned2026-01-02T13:55:54Z-
dc.date.available2026-01-02T13:55:54Z-
dc.date.issued2025-12-23-
dc.date.submitted2025-12-09-
dc.identifier.citationБревус Г. Б. Розробка системи відстеження походження та забезпечення якості даних при інтеграції гетерогенних потоків в граф знань на платформі Blue Brain Nexus : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістр : спец. 122 - комп’ютерні науки / наук. кер. М. Є. Фриз. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025. 96 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50862-
dc.descriptionРоботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 23.12.2025р. на засіданні екзаменаційної комісії №32 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюяuk_UA
dc.description.abstractКваліфікаційна робота присвячена вирішенню проблем забезпечення якості та прозорості походження даних (provenance) під час їх інтеграції у семантичні графи знань. Об’єктом дослідження є процеси опрацювання гетерогенних потоків даних на платформі Blue Brain Nexus. У роботі проаналізовано існуючі стандарти опису походження даних (PROV-O) та метрики оцінки якості семантичних даних. Розроблено архітектуру системи, яка дозволяє автоматизовано відстежувати життєвий цикл інформації від першоджерела до графу знань. Практична реалізація включає створення ETL-конвеєрів з вбудованими перевірками валідності та формування метаданих походження. Отримані результати дозволяють підвищити рівень довіри до даних у великих наукових та корпоративних проектах. Також розглянуто економічні аспекти розробки, вимоги до охорони праці та цивільного захистуuk_UA
dc.description.abstractThe qualification work is devoted to solving the problems of ensuring quality and transparency of data origin (provenance) during their integration into semantic knowledge graphs. The object of study is the processes of processing heterogeneous data streams on the Blue Brain Nexus platform. The paper analyzes existing data provenance description standards (PROV-O) and metrics for assessing the quality of semantic data. A system architecture has been developed that allows automated tracking of the information life cycle from the primary source to the knowledge graph. The practical implementation includes the creation of ETL pipelines with built-in validity checks and the generation of provenance metadata. The results obtained increase the level of trust in data in large scientific and corporate projects. Economic aspects of development, labor protection requirements, and civil protection are also considereduk_UA
dc.description.tableofcontentsВСТУП 7 1 АНАЛІТИЧНИЙ ОГЛЯД ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ 10 1.1 Концепція графів знань та семантичних сховищ даних 10 1.2 Проблема якості та походження даних у гетерогенних системах 16 1.3 Огляд можливостей платформи Blue Brain Nexus 22 Висновок до першого розділу 29 2 МОДЕЛЮВАННЯ СИСТЕМИ ВІДСТЕЖЕННЯ ТА КОНТРОЛЮ ЯКОСТІ 30 2.1 Формалізація моделей походження даних на основі PROV-O 30 2.2 Розробка метрик та алгоритмів оцінки якості інтегрованих даних 37 2.3 Проектування архітектури семантичного ETL-процесу 45 Висновок до другого розділу 52 3 ПРАКТИЧНА РЕАЛІЗАЦІЯ ТА ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНА ПЕРЕВІРКА 53 3.1 Налаштування середовища Blue Brain Nexus та опис онтологій 53 3.2 Розробка програмних засобів для автоматизації контролю якості 61 3.3 Аналіз результатів та оцінка ефективності системи 69 Висновок до третього розділу 75 4 ОБҐРУНТУВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ 76 5 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 88 6 ЕКОЛОГІЯ 94 ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ 95 СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ 96uk_UA
dc.format.extent96-
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Українаuk_UA
dc.subject122uk_UA
dc.subjectкомп’ютерні наукиuk_UA
dc.subjectгетерогенні даніuk_UA
dc.subjectграф знаньuk_UA
dc.subjectінтеграція данихuk_UA
dc.subjectпоходження данихuk_UA
dc.subjectуправління якістюuk_UA
dc.subjectblue brain nexusuk_UA
dc.subjectdata provenanceuk_UA
dc.subjectdata qualityuk_UA
dc.subjectetluk_UA
dc.subjectknowledge graphuk_UA
dc.subjectontologiesuk_UA
dc.subjectrdfuk_UA
dc.subjectsemantic webuk_UA
dc.titleРозробка системи відстеження походження та забезпечення якості даних при інтеграції гетерогенних потоків в граф знань на платформі Blue Brain Nexusuk_UA
dc.title.alternativeDevelopment of a System for Tracking the Origin and Ensuring Data Quality when Integrating Heterogeneous Streams into a Knowledge Graph on the Blue Brain Nexus Platformuk_UA
dc.typeMaster Thesisuk_UA
dc.rights.holder© Бревус Галина Богданівна, 2025uk_UA
dc.contributor.committeeMemberЛуцик, Надія Степанівна-
dc.contributor.committeeMemberLutsyk, Nadiia-
dc.coverage.placenameТернопільuk_UA
dc.subject.udc004.65:004.89uk_UA
dc.relation.references1. H. Markram, E. Muller, S. Ramaswamy та iн., «Reconstruction and simulation of neocortical microcircuitry,» Cell, 2015.uk_UA
dc.relation.references2. K. Amunts, C. Ebell, J. Muller, M. Telefont, A. Knoll та T. Lippert, «The Human Brain Project: Creating a European research infrastructure to decode the human brain,» Neuron, 2016.uk_UA
dc.relation.references3. P. Buneman, S. Khanna та T. Wang-Chiew, «Data provenance: Some basic issues,» International Conference on Foundations of Software Technology and Theoretical Computer Science, 2001.uk_UA
dc.relation.references4. R. Y. Wang та D. M. Strong, «Beyond accuracy: What data quality means to data consumers,» Journal of management information systems, 1996.uk_UA
dc.relation.references5. L. Ehrlinger та W. W ̈oß, «Towards a definition of knowledge graphs,» SEMANTiCS (Posters, Demos, SuCCESS), 2016.uk_UA
dc.relation.references6. T. Berners-Lee, J. Hendler та O. Lassila, «The semantic web,» Scientific american, 2001.uk_UA
dc.relation.references7. E. Kleinsteuber, T. Al Mustafa, F. Zander та et al., «Managing Provenance Data in Knowledge Graph Management Platforms,» 2024. doi:10.1007/s13222-023-00463-0uk_UA
dc.relation.references8. G. Markakis та iн., «Blue Brain Nexus: An open, semantics-based data management platform,» в Proceedings of the 15th International Conference on e-Science, IEEE, 2019.uk_UA
dc.relation.references9. M. D. Wilkinson та iн., «The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship,» Scientific data, 2016.uk_UA
dc.relation.references10. P. M. Thompson, N. Jahanshad, C. R. Ching та iн., «A practical guide to data management for neuroscience research,» PLoS Biology, 2020.uk_UA
dc.relation.references11. T. Liebig, A. Maisenbacher, M. Opitz, J. R. Seyler, G. Sudra та J. Wissmann, «Building a Knowledge Graph for Products and Solutions in the Automation Industry,» 2019. https://ceur-ws.org/Vol-2489/paper2.pdf.uk_UA
dc.relation.references12. R. Dorsch, M. Freund, J. Fries та A. Andreas, GraphGuard: Enhancing Data Quality in Knowledge Graph Pipelines, 2023. https://ceur-ws.org/Vol-3647/SemIIM2023_paper_5.pdf.uk_UA
dc.relation.references13. H. Knublauch та D. Kontokostas, «Shapes constraint language (SHACL),» W3C, тех. звiт., 2017.uk_UA
dc.relation.references14. E. Prud’hommeaux, J. E. Labra Gayo та H. Solbrig, «Shape expressions: An rdf validation and transformation language,» в ACM International Conference Proceeding Series, 2014. doi:10.1145/2660517.2660523uk_UA
dc.relation.references15. N. Fursova, «Methodology for Data Validation 1.1,» Technical Report, 2018. дата зверн. 25 вер. 2025. https://cros-legacy.ec.europa.eu/system/files/ess_handbook_-_methodology_for_data_validation_v1.1_-_rev2018_0.pdf.uk_UA
dc.relation.references16. C. Batini, C. Cappiello, C. Francalanci та A. Maurino, «Methodologies for data quality assessment and improvement,» ACM computing surveys, 2009.uk_UA
dc.relation.references17. Wikipedia, Knowledge graph, 2025. дата зверн. 3 груд. 2025. https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_graph.uk_UA
dc.relation.references18. Z. Guo, H. Chen, J. Wang та iн., «A survey on data lineage techniques,» IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2019.uk_UA
dc.relation.references19. P. Groth та L. Moreau, «Provenance: an introduction to PROV,» Synthesis Lectures on the Semantic Web: Theory and Technology, 2014.uk_UA
dc.relation.references20. B. P ́erez, J. Rubio та C. S ́aenz-Ad ́an, «A systematic review of provenance systems,» Knowledge and Information Systems, 2018.uk_UA
dc.relation.references21. R. Kozak, Y. Skorenkyy, O. Kramar, T. Lechachenko та H. Brevus, «Cybersecurity provisioning for Industry 4.0 digital twin with AR components,» Conference name: 3rd International Workshop on Computer Information Technologies in Industry 4.0, CITI 2025; Conference date: 11 June 2025 through 12 June 2025; Conference code: 213470, т. 4057, CEUR-WS, 2025, с. 166-178. https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-105019516326&partnerID=40&md5=30f4463c421daa232560a7cf165190ed.uk_UA
dc.relation.references22. R. Kozak, H. Brevus, Y. Skorenkyy, O. Kramar та N. Zagorodna, «Cybersecurity issues related to incorporation of VR interfaces into Industry 5.0 human-machine interfaces,» в Proceedings of the International Conference on System-Integrated Intelligence (SysInt 2025), Bremen, Germany: Deutsche Gesellschaft für Materialkunde e.V., черв. 2025, с. 45.uk_UA
dc.relation.references23. Blue Brain Project, Blue Brain Nexus Documentation, 2025. дата зверн. 12 листоп. 2025. https://bluebrainnexus.io/docs/.uk_UA
dc.relation.references24. H. Y. Ostrovska, L. Y. Maliuta, R. P. Sherstiuk, I. V. Lutsykiv та I. A. Yasinetska, «Development of intellectual potential at systematic paradigm of knowledge management,» Scientific Bulletin of National Mining University, No 4, с. 171, 2020, issn: 2071-2227. doi:10.33271/nvngu/2020-4/171uk_UA
dc.relation.references25. Blue Brain Project, Nexus Forge Documentation, 2025. дата зверн. 12 листоп. 2025. https://nexus-forge.readthedocs.io/.uk_UA
dc.relation.references26. P. Rohde, M. K. K. Abdel-Basset, L. K ̈afer та A.-C. N. Ngomo, «SHACL-ACL: An Access Control Language for RDF based on SHACL,» в The Semantic Web: ESWC 2023, 2023. https://2023.eswc-conferences.org/wp-content/uploads/2023/05/paper_Rohde_2023_SHACL-ACL.pdf.uk_UA
dc.relation.references27. B. Lypa, I. Horyn, N. Zagorodna, D. Tymoshchuk та T. Lechachenko, «Comparison of feature extraction tools for network traffic data,» CEUR Workshop Proceedings, т. 3896, с. 1-11, 2024.uk_UA
dc.relation.references28. Y. Skorenkyy, R. Kozak, N. Zagorodna, O. Kramar та I. Baran, «Use of augmented reality-enabled prototyping of cyber-physical systems for improving cybersecurity education,» Journal of Physics: Conference Series, т. 1840, No 1, 2021. doi:10.1088/1742-6596/1840/1/012026uk_UA
dc.relation.references29. Data Spaces Support Centre, Data Spaces Blueprint v2.0, 2025. дата зверн. 12 листоп. 2025. https://dssc.eu/space/BVE2/1071251457/Data+Spaces+Blueprint+v2.0+-+Home.uk_UA
dc.relation.references30. F. Noardo та iн., «Standards for Data Space Building Blocks,» Remote Sensing, 2024. doi:10.3390/rs16203824 https://www.mdpi.com/2072-4292/16/20/3824.uk_UA
dc.relation.references31. D. Rodrigues, M. Almeida, P. Guimarães та M. Y. Santos, «DataHub and Apache Atlas: A Comparative Analysis of Data Catalog Tools,» в CAPSI 2022 Proceedings, 2022. https://aisel.aisnet.org/capsi2022/41.uk_UA
dc.relation.references32. S. Saha, V. Murthy та P. Nanjundaswamy, «Apache Atlas: Data governance and metadata framework for Hadoop,» в 2018 IEEE International Conference on Big Data, IEEE, 2018.uk_UA
dc.relation.references33. Apache Software Foundation, Apache Atlas, 2025. дата зверн. 13 груд. 2025. https://atlas.apache.org/.uk_UA
dc.relation.references34. M. Lan та iн., «DataHub: A generalized metadata search & discovery tool,» LinkedIn Engineering Blog, 2020.uk_UA
dc.relation.references35. DataHub Project, DataHub Documentation, 2025. дата зверн. 13 груд. 2025. https://datahubproject.io/docs/.uk_UA
dc.relation.references36. M.-A. Abchir, O. El-Ghazi, M. Fredj та G. Galluzo, «Gouvernance des données : une approche de datavisualisation pour l’aide à la décision,» в CAPSI 2022 Proceedings, 2022. https://aisel.aisnet.org/capsi2022/29.uk_UA
dc.relation.references37. J. Khatun, «Understanding Data Contracts,» TechRxiv, 2024. doi:10.36227/techrxiv.171779368.80821952uk_UA
dc.relation.references38. Octopai, What are Data Contracts? 2024. дата зверн. 4 груд. 2025. https://www.octopai.com/what-are-data-contracts/.uk_UA
dc.relation.references39. Actian, Improve data quality with data lineage, 2025. дата зверн. 3 груд. 2025. https://www.actian.com/data-intelligence/data-lineage/.uk_UA
dc.relation.references40. I. Paananen, «Perceptions on data contracts and data sharing agreements,» Aalto University, School of Business, 2025. https://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-202511118736.uk_UA
dc.relation.references41. Wikipedia, Software requirements specification, 2025. дата зверн. 3 груд. 2025. https://en.wikipedia.org/wiki/Software_requirements_specification.uk_UA
dc.relation.references42. V. Yatsyshyn, O. Pastukh, A. Palamar та R. Zharovskyy, «Technology of relational database management systems performance evaluation during computer systems design,» Scientific Journal of TNTU, т. 109, No 1, с. 54-65, 2023.uk_UA
dc.relation.references43. S. Dastgheib, S. Vahdati, C. Lange та D. Fensel, «SHACL Engine for Validating RDF Data in a Distributed Environment,» в The Semantic Web: ESWC 2023 Satellite Events, Springer Nature Switzerland, 2023, с. 51-65, isbn: 978-3-031-43458-7. doi:10.1007/978-3-031-43458-7_4uk_UA
dc.relation.references44. D. Calvanese, D. Garijo, M. Montali, A. Mosca та M. Properzi, «A Survey of SHACL Implementations,» arXiv preprint arXiv:2112.01441, 2021. https://arxiv.org/abs/2112.01441.uk_UA
dc.relation.references45. D. Fensel та iн., ред., Knowledge Graphs and Big Data Processing. Springer, 2022, isbn: 978-3-030-95480-2. doi: 10.1007/978-3-030-95481-9uk_UA
dc.relation.references46. A. C. R. F. de Oliveira та M. d’Aquin, «Generating SHACL from natural language,» arXiv preprint arXiv:2108.06096, 2021. https://arxiv.org/abs/2108.06096.uk_UA
dc.relation.references47. bitol-io, Open Data Contract Standard, 2025. дата зверн. 8 листоп. 2025. https://bitol-io.github.io/open-data-contract-standard/latest/.uk_UA
dc.relation.references48. A. Kashosi, O. Kyshkevych та N. Zagorodna, «Data quality management in ETL process under resource constraints,» в Proceedings of the X Scientific and Technical Conference of TNTU, 2022.uk_UA
dc.relation.references49. Great Expectations Team, Great Expectations: Always know what to expect from your data, https://greatexpectations.io/, 2021.uk_UA
dc.relation.references50. L. Ni, W. Liu, L. Song та Y. Chen, «Apache Griffin: An open-source data quality solution for distributed data systems,» в 2018 IEEE International Conference on Big Data, IEEE, 2018, с. 884-889.uk_UA
dc.relation.references51. I. С. Стефанович, П. I. Стефанович та Т. В. Курбанова, «ПIДВИЩЕННЯ СТIЙКОСТI ОБ’ЄКТIВ ГОСПОДАРЮВАННЯ,» в The 6th International scientific and practical conference “Modern directions of scientific research development” (November 24-26, 2021), Chicago, USA: BoScience Publisher, 2021.uk_UA
dc.relation.references52. Безоплатна правнича допомога, Захист цивiльного населення пiд час вiйни, 2024. дата зверн. 1 груд. 2025. https://wiki.legalaid.gov.ua/.uk_UA
dc.relation.references53. Закон України «Про охорону працi», 2025. дата зверн. 1 груд. 2025. https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2694-12.uk_UA
dc.relation.references54. К. Дiдур, «Економiчна ефективнiсть впровадження заходiв з охорони працi,» Матерiали конференцiй, 2020.uk_UA
dc.relation.references55. Л. Катренко та А. Катренко, Охорона працi в галузi комп’ютинґу: Пiдручник. Львiв: Магнолiя 2006, 2024, с. 544.uk_UA
dc.contributor.affiliationТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Українаuk_UA
dc.coverage.countryUAuk_UA
dc.identifier.citation2015Бревус Г. Б. Розробка системи відстеження походження та забезпечення якості даних при інтеграції гетерогенних потоків в граф знань на платформі Blue Brain Nexus : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістр : спец. 122 «Комп’ютерні науки» / наук. кер. М. Є. Фриз. Тернопіль : ТНТУ, 2025. 96 с.uk_UA
Apareix a les col·leccions:122 — комп’ютерні науки

Arxius per aquest ítem:
Arxiu Descripció MidaFormat 
Mag_2025_SNmd_61_Brevus_HB.pdfДипломна робота6,53 MBAdobe PDFVeure/Obrir
Mostrar el registre simplificat de l'ítem


Els ítems de DSpace es troben protegits per copyright, amb tots els drets reservats, sempre i quan no s’indiqui el contrari.

Eines d'Administrador