Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51431
Registre complet de metadades
Camp DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.advisorЯцишин, Василь Володимирович-
dc.contributor.authorКіт, Марія Євгенівна-
dc.contributor.authorKit, M.Ye.-
dc.date.accessioned2026-01-27T17:05:07Z-
dc.date.available2026-01-27T17:05:07Z-
dc.date.issued2025-12-23-
dc.date.submitted2025-12-16-
dc.identifier.citationКіт М. Є. Технологія підтримки прийняття рішень при формуванні команди для виконання ІТ-проєктів : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 124 – cистемний аналіз / наук. кер. В. В. Яцишин.Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025. 94 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51431-
dc.description.abstractУ кваліфікаційній роботі проведено аналітичний огляд сучасних підходів до підтримки прийняття рішень у задачах формування команд для виконання ІТ- проєктів, проаналізовано існуючі методи підбору персоналу, рекомендаційні системи та моделі колаборативної фільтрації, а також досліджено фактори, що впливають на ефективність командної роботи в проєктно-орієнтованих ІТ- середовищах. Запропоновано та обґрунтовано модель представлення об’єктів предметної області, яка поєднує характеристики розробників, вимоги ІТ-проєктів і організаційні обмеження, що дало змогу формалізувати задачу підбору команди у вигляді задачі рекомендаційного аналізу. Розроблено метод формування рекомендацій на основі метрик подібності та методів колаборативної фільтрації з використанням регуляризаторів, який враховує технологічний стек, професійний досвід, освітні характеристики та просторові фактори, що підвищує точність і стійкість результатів прийняття рішень. Реалізовано програмний засіб автоматизованого підбору команди розробників з багаторівневою архітектурою, який включає рівень представлення, рівень бізнес-логіки та рівень даних. Запропоновано структуру бази даних і алгоритми обробки інформації для формування ранжованих списків кандидатівuk_UA
dc.description.abstractIn the qualification thesis, an analytical review of modern approaches to decision support in team formation for IT project execution is conducted. Existing personnel selection methods, recommender systems, and collaborative filtering models are analyzed, and the factors influencing the effectiveness of teamwork in project-oriented IT environments are investigated. A domain object representation model is proposed and substantiated, integrating developer characteristics, IT project requirements, and organizational constraints, which made it possible to formalize the team selection problem as a recommender analysis task. A recommendation generation method based on similarity metrics and collaborative filtering with regularization is developed; it takes into account the technology stack, professional experience, educational background, and spatial factors, thereby improving the accuracy and robustness of decision-making outcomes. A software tool for automated developer team selection with a multi-layer architecture is implemented, including presentation, business logic, and data layers. A database structure and information processing algorithms for generating ranked lists of candidates are proposeduk_UA
dc.description.tableofcontentsПЕРЕЛІК ОСНОВНИХ УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ, СИМВОЛІВ І СКОРОЧЕНЬ ... 8 ВСТУП ...9 РОЗДІЛ 1 АНАЛІЗ СУЧАСНИХ ПІДХОДІВ ТА ФАКТОРІВ ВПЛИВУ ПРИ ФОРМУВАННІ КОМАНД ДЛЯ ВИКОНАННЯ ІТ-ПРОЄКТІВ ... 14 1.1. Системний підхід до формування команд... 14 1.2. Моделі компетентностей і методи оцінювання учасників ІТ-проєкту ... 18 1.3. Аналіз вимог і пропозицій ІТ- ринку в контексті підготовки фахівців навчальними закладами... 21 1.4. Висновки до розділу ... 29 РОЗДІЛ 2 РОЗРОБЛЕННЯ ТЕХНОЛОГІЇ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ЩОДО ФОРМУВАННЯ КОМАНД ДЛЯ ВИКОНАННЯ ІТ-ПРОЄКТІВ ... 30 2.1. Моделювання процесу формування команд на основі методів колаборативної фільтрації... 30 2.2. Метрики подібності в моделях колаборативної фільтрації... 33 2.2.1. Метрика подібності Жаккара... 35 2.2.2. Метрика на основі обчислення косинусв кута між векторами ... 36 2.2.3. Метрика на основі кофефіцієнта кореляції Пірсона ... 37 2.3. Модель підтримки прийняття рішень щодо формування команди для виконання ІТ-проєктів ... 38 2.3.1. Формалізована модель опису об’єктів у задачі формування команди для виконання ІТ-проєктів ...41 2.3.2. Метод багатокритеріального підбору команди розробників із застосуванням метрик подібності...44 2.4. Метод підвищення стійкості колаборативної фільтрації на основі регуляризованих метрик подібності... 47 2.5. Висновки до розділу ... 52 7 РОЗДІЛ 3 РЕАЛІЗАЦІЯ ТА АПРОБАЦІЯ ПРОГРАМНОГО ЗАСОБУ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ПРИ ФОРМУВАННІ КОМАНД ДЛЯ ВИКОНАННЯ ІТ-ПРОЄКТІВ...53 3.1. Визначення функціональних вимог до засобу автоматизованого підбору команди розробників комп’ютерних систем... 53 3.2. Моделювання та реалізація бази даних системи підтримки прийняття рішень щодо підбору команди розробників... 56 3.3. Побудова моделі архітектури програмного засобу підтримки прийняття рішень ... 70 3.4. Результати апробації запропонованого методу і засобу... 73 3.5. Висновки до розділу ... 77 РОЗДІЛ 4 Охорона праці та Безпека в надзвичайних ситуаціях ... 78 4.1. Охорона праці... 78 4.2. Розроблення та впровадження режимів радіаційного захисту працюючих і службовців у виробничій діяльності об’єкту в умовах радіоактивного забруднення місцевості... 80 ВИСНОВКИ ...85 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ... 87 Додаток А Тези конференцій... 91uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюяuk_UA
dc.subjectтехнологіяuk_UA
dc.subjectприйняття рішенняuk_UA
dc.subjectІТuk_UA
dc.subjectпроєктuk_UA
dc.subjectкомандаuk_UA
dc.subjecttechnologyuk_UA
dc.subjectdecision makinguk_UA
dc.subjectprojectuk_UA
dc.subjectteamuk_UA
dc.titleТехнологія підтримки прийняття рішень при формуванні команди для виконання ІТ-проєктівuk_UA
dc.title.alternativeDecision Support Technology for IT Project Team Formationuk_UA
dc.typeMaster Thesisuk_UA
dc.rights.holder© Кіт Марія Євгенівна, 2025uk_UA
dc.coverage.placenameТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюяuk_UA
dc.format.pages94-
dc.relation.references1. Макарова О. Рейтинг вишів DOU 2019: у Могилянки з’явився конкурент за перше місце, а КПІ за межами 10-ки лідерів. URL: https://dou.ua/lenta/articles/ukrainian-universities-2019/?from=salary_report (дата звернення 11.10.2025 р.)uk_UA
dc.relation.references2. Ricci F., Rokach L., Shapira B. Recommender Systems Handbook. 2nd ed. Springer, 2015. 1003 p. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7637-6.uk_UA
dc.relation.references3. Aggarwal C. C. Recommender Systems: The Textbook. Springer, 2016. 498 p. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-29659-3.uk_UA
dc.relation.references4. Jannach D., Zanker M., Felfernig A., Friedrich G. Recommender Systems: An Introduction. Cambridge University Press, 2016. DOI: https://doi.org/10.1017/9781316672315.uk_UA
dc.relation.references5. Adomavicius G., Tuzhilin A. Context-aware recommender systems. ACM Transactions on Information Systems, 2015. DOI: https://doi.org/10.1145/2699740.uk_UA
dc.relation.references6. Wu L., He X., Wang X., Zhang K., Wang M. A Survey on Accuracy- Oriented Neural Recommendation. arXiv, 2021. URL: https://arxiv.org/abs/2104.13030 (дата звернення: 10.11.2025 р.).uk_UA
dc.relation.references7. Çano E., Morisio M. Hybrid recommender systems: A systematic literature review. Artificial Intelligence Review, 2019. DOI: https://doi.org/10.1007/s10462- 018-9654-y.uk_UA
dc.relation.references8. Nunes I., Jannach D. A systematic review and taxonomy of explanations in decision support systems. User Modeling and User-Adapted Interaction, 2020. DOI: https://doi.org/10.1007/s11257-020-09256-0.uk_UA
dc.relation.references9. Shani G., Gunawardana A. Evaluating Recommendation Systems. In: Recommender Systems Handbook. Springer, 2015.uk_UA
dc.relation.references10. Koren Y., Bell R., Volinsky C. Matrix factorization techniques for recommender systems. IEEE Computer, 2015. DOI: https://doi.org/10.1109/MC.2009.263.uk_UA
dc.relation.references11. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. MIT Press, 2016. URL: https://www.deeplearningbook.org (дата звернення: 12.11.2025 р.).uk_UA
dc.relation.references12. Domingos P. The Master Algorithm. Basic Books, 2015. ISBN 9780465065707.uk_UA
dc.relation.references13. Dinov I. D. Data Science and Predictive Analytics. Springer, 2018. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-72347-1.uk_UA
dc.relation.references14. Burke R. Hybrid recommender systems: Survey and experiments. User Modeling and User-Adapted Interaction, 2016. DOI: https://doi.org/10.1007/s11257- 016-9168-9.uk_UA
dc.relation.references15. Yatsyshyn V., Pastukh O., Kukharska V., Palamar A., Kulikov S. Method and tool of detecting software architecture patterns in the process of computer systems development. CEUR Workshop Proceedings,Volume 3896, 2024 4th International Workshop on Information Technologies: Theoretical and Applied Problems, ITTAP 2024 Ternopil 23 October 2024 through 25 October 2024 Code 206051. Ukraine and Opole, Poland. Pages 12 - 24.uk_UA
dc.relation.references16. Yatsyshyn V., Pastukh O., Lutskiv A., Tsymbalistyy V., Martsenko N. A Risks management method based on the quality requirements communication method in agile approaches. Information technologies: theoretical and applied problems, 2022. P. 1-10uk_UA
dc.relation.references17. Pastukh O, Yatsyshyn V., Palamar A., Zharovskyi R. Technology of relational database management systems performance evaluation during computer systems design. Scientific Journal of TNTU.Tern.: TNTU. 2023. Vol 109. No 1. P. 54– 65.uk_UA
dc.relation.references18. Pastukh O., Yatsyshyn V., Zharovskyi R., Shabliy N. Software tool for productivity metrics measure of relational database management system. Mathematical Modeling. No 1 (48). 2023. P. 7-17.uk_UA
dc.relation.references19. Pastukh O., Yatsyshyn V. (2024) Development of software for neuromarketing based on artificial intelligence and data science using high-performance computing and parallel programming technologies. Scientific Journal of TNTU (Tern.). Vol 113. No 1. pp. 143–149.uk_UA
dc.relation.references20. Lops P., Gemmis M., Semeraro G. Content-based recommender systems: State of the art. Springer, 2015.uk_UA
dc.relation.references21. Resnick P., Varian H. Recommender systems. Communications of the ACM, 2015. DOI: https://doi.org/10.1145/1864708.uk_UA
dc.relation.references22. Zhang S., Yao L., Sun A., Tay Y. Deep learning based recommender system: A survey. ACM Computing Surveys, 2019. DOI: https://doi.org/10.1145/3285029.uk_UA
dc.relation.references23. ISO/IEC 25010:2011 (reaffirmed 2017). Systems and software quality models. URL: https://www.iso.org/standard/35733.html (дата звернення: 12.10.2025 р.).uk_UA
dc.relation.references24. IEEE Std 42010-2011 (reaffirmed 2017). Systems and software engineering — Architecture description. URL: https://standards.ieee.org/standard/42010- 2011.html (дата звернення: 12.11.2025 р.).uk_UA
dc.relation.references25. Saaty T. L. Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences, 2016. DOI: https://doi.org/10.1504/IJSSCI.2008.017590.uk_UA
dc.relation.references26. Power D. J. Decision Support Systems: Concepts and Resources. Journal of Decision Systems, 2015. DOI: https://doi.org/10.1080/12460125.2015.994329.uk_UA
dc.relation.references27. Python-recsys on Github. URL: https://github.com/ocelma/python-recsys (дата звернення 01.12.2025 р.).uk_UA
dc.relation.references28. НПАОП 0.00-7.15-18 «Вимоги щодо безпеки та захисту здоров’я працівників під час роботи з екранними пристроями». Київ. 2018. URL: http://sop.zp.ua/norm_npaop_0_00-7_15-18_01_ua.php (дата звернення: 10.12.2025 р.).uk_UA
dc.relation.references29. Про затвердження Правил експлуатації та типових норм належності вогнегасників. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z0225-18 (дата звернення 12.12.2025 р.).uk_UA
dc.relation.references30. Стеблюк М.І. Цивільна оборона та цивільний захист: Підручник. К.: Знання, 2010. 487 с.uk_UA
dc.relation.references31. Стручок В.С. Методичний посібник для здобувачів освітнього ступеня «магістр» всіх спеціальностей денної та заочної (дистанційної) форм навчання «Безпека в надзвичайних ситуаціях» / Тернопіль: ФОП Паляниця В. А.156 с.uk_UA
dc.relation.references32. Стручок В.С. Навчальний посібник «Техноекологія та цивільна безпека. Частина «цивільна безпека»» / Тернопіль: ФОП Паляниця В. А. 156 с.uk_UA
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, кафедра систем штучного інтелекту та аналізу даних, м. Тернопіль, Українаuk_UA
dc.coverage.countryUAuk_UA
Apareix a les col·leccions:124 — системний аналіз

Arxius per aquest ítem:
Arxiu Descripció MidaFormat 
Mag__Kit_M_Ye_2025.pdf3,56 MBAdobe PDFVeure/Obrir


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