УДК 004.652
А. Ю. Берко
Національний університет “Львівська політехніка”,
кафедра інформаційних систем та мереж
МОДЕЛІ ВЕЛИКИХ ДАНИХ
ДЛЯ СИСТЕМ ЕЛЕКТРОННОЇ КОМЕРЦІЇ
© Берко А. Ю., 2018

Розроблено узагальнену структурну модель інформаційного ресурсу Великих Даних для систем електронної комерції. Виконано аналіз та обґрунтування можливості і доцільності використання Великих Даних у процесах електронної комерції. Розроблено концепцію метасхеми для управління доступом до ресурсу Великих Даних. Викорис¬тання метасхеми дає змогу формувати підмножину інформаційного ресурсу релевантну певній категорії завдань електронної комерції.
Ключові слова: електронна комерція, Великі Дані, структури даних, модель ресурсу даних.
Generalized structural model of Big Data information resource for e-commerce systems developed in this paper. The analysis and substantiation of possibility and expediency of use of the Big Data in the processes of e-commerce performed. Concept of metascheme for control of access to Big Data source developed. Application of such metascheme allows to form a subset of data resource relevant to a certain type of e-commerce tasks.
Key words: E-commerce, Big Data, data structures, data resource model.

Література – 5

УДК 004.67

О. М. Верес, І. В. Рішняк, Т. О. Цюп’як
Національний університет “Львівська політехніка”

ПРОЕКТ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ РОЗПІЗНАВАННЯ МАТЕМАТИЧНИХ ВИРАЗІВ

© Верес О. М., Рішняк І. В., Цюпяк Т. О., 2018

У статті описано дослідження особливості методів та алгоритмів розпізнавання математичних виразів. Досліджено можливість одночасного виконування структурного аналізу та класифікації символів. Описано процес класифікації символів та побудови відповідної системи, що ґрунтується на методах машинного навчання. Розроблений ітеративний алгоритм реалізовано в проекті інтелектуальної інформаційної системи розпізнавання математичних виразів.
Ключові слова: аналіз, класифікація, класифікатор, символ, структура, матема¬тичний вираз, машинне навчання.

The article describes the research of the peculiarities of methods and algorithms for the recognition of mathematical expressions. The possibility of simultaneous execution of structural analysis and classification of characters is investigated. The process of classification of the symbols and construction of the corresponding system, based on methods of machine learning, is described. The developed iterative algorithm is implemented in the design of the intelligent information system for the recognition of mathematical expressions.
Key words: classification, classifier, symbol, structure, mathematical expression, machine learning.

Кількість посилань 33

УДК 004.056

В. Б. Дудикевич, Г. В. Микитин, А. І. Ребець
Національний університет “Львівська політехніка”,
кафедра захисту інформації

ДО ПРОБЛЕМИ УПРАВЛІННЯ КОМПЛЕКСНОЮ
СИСТЕМОЮ БЕЗПЕКИ КІБЕРФІЗИЧНИХ СИСТЕМ

© Дудикевич В. Б., Микитин Г. В., Ребець А. І., 2018

Проаналізовано моделі управління інформаційною безпекою (ІБ) кіберфізичних систем (КФС) згідно з ISO/IEC TR 13335 та ISO/IEC 27001, що є підґрунтям розвитку методології управління комплексною системою безпеки (КСБ) в рамках моделі управління “плануй – виконуй – перевіряй – дій”. Запропоновано структуру управління КСБ КФС на рівні життєвого циклу інформації та багаторівневої моделі “кібернетичний простір – комунікаційне середовище – фізичний простір” на основі концепції “об’єкт – загроза – захист”, яка розширює застосування системи управління ІБ.
Ключові слова: інформаційна безпека, моделі та методи управління, кіберфізична система, життєвий цикл інформації, комплексна система безпеки, концепція “об’єкт – загроза – захист”.

Models of information security (IS) management of cyber-physical systems (CPS) were analyzed according to ISO/IEC TR 13335 and ISO/IEC 27001, which are the basis for developing a management methodology of a complex security system (CSS) within the management model “plan – do – check – act”. The CSS management structure of CPS was proposed at the level of an information life cycle and the multilevel model “cyberspace – communication environment – physical space” based on the conception “object – threat – protection”, which extends an application of the IS management system.
Key words: information security, management models and methods, cyber-physical system, life cycle of information, complex system security, conception “object – threat – protection”.

Література – 10

Титульні сторінки та зміст

УДК 004.852; 004.94
П. О. Кравець
Національний університет “Львівська політехніка”,
кафедра інформаційних систем та мереж
ІГРОВА МОДЕЛЬ СИСТЕМИ
З АВТОРИТАРНИМ ПРИЙНЯТТЯМ РІШЕНЬ
© Кравець П. О., 2018
Побудовано стохастичну ігрову модель прийняття рішень в ієрархічних системах з авторитарним стилем управління. Розроблено адаптивний рекурентний метод для розв’язування стохастичної гри в умовах апріорної невизначеності на основі стохастич¬ної апроксимації умови доповняльної нежорсткості, яка описує розв’язки гри за Нешем у змішаних стратегіях. Виконано комп’ютерне моделювання стохастичної гри прийнят¬тя рішень в авторитарній ієрархічній системі зі структурою бінарного дерева. Досліджено вплив параметрів на збіжність ігрового методу.
Ключові слова: ієрархічна система, авторитарне прийняття рішень, стохастична гра, умови невизначеності.
The stochastic game model of decision making in hierarchical systems with an authoritarian style of management was constructed. An adaptive recurrent method for solving a stochastic game under a priori uncertainty is developed on the basis of stochastic approximation of the complementary slackness condition, which describes the solutions of the game by Nash in mixed strategies. A computer simulation of a stochastic decision making game in an authoritarian hierarchical system with a binary tree structure is performed. The influence of parameters on the convergence of the game method is investigated.
Key words: hierarchical system, authoritarian decision-making, stochastic game, uncertainty conditions.

Література – 18

УДК 004.9
В. В. Литвин, В. А. Висоцька, В. В. Кучковський, Р. М. Оливко
Національний університет “Львівська політехніка”,
кафедра інформаційних систем та мереж
АРХІТЕКТУРА ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ ІНТЕГРАЦІЇ
ТА ФОРМУВАННЯ КОНТЕНТУ ПРО КРИПТОВАЛЮТИ
НА ОСНОВІ АНАЛІЗУ ДІЯЛЬНОСТІ БІРЖ
© Литвин В. В., Висоцька В. А., Кучковський В. В., Оливко Р. М., 2018

Досліджені процеси аналізу, інтеграції та формування контенту з врахуванням криптовалютних потреб користувача. Використовуючи розроблену формальну модель та проведений критичний аналіз методів і технологій прогнозу курсу криптовалюти, побудовано загальну архітектуру системи опрацювання контенту з різних крипто¬валютних бірж. Досліджено методи, моделі та інструменти для удосконалення ефективнішої підтримки розроблення структурних елементів моделі системи підтримки прийняття рішень з керування контентом згідно з потребами користувача.
Ключові слова: криптовалюта, біржа, інтелектуальний аналіз даних, прогнозу-вання, біткоїн, токен.
The processes of content analysis, integration and formation with the consideration of cryptographic needs of the user are investigated. Using the developed formal model and conducted a critical analysis of methods and technologies for forecasting the cryptographic course, a general architecture of the content processing system from different crypto-exchange exchanges was constructed. The methods, models and tools for improving the effective support of the development of structural elements of the model of the system of decision support for content management in accordance with the needs of the trench is explored.
Key words: cryptocurrency, stock exchange, intellectual data analysis, forecasting, bitcoin, token.

Література – 46

УДК 004.9

М. В. Лобур, М. Є. Шварц, Ю. В. Стех
Національний універсистет “Львівськав політехніка”,
кафедра систем автоматизованого проектування

МОДЕЛІ І МЕТОДИ ПРОГНОЗУВАННЯ РЕКОМЕНДАЦІЙ
ДЛЯ КОЛАБОРАТИВНИХ РЕКОМЕНДАЦІЙНИХ СИСТЕМ

© Лобур М. В., Шварц М. Є., Стех Ю. В., 2018

У цій статті проаналізовано сучасний стан моделей і методів побудови рекомендаційних систем. Виділено основні класи задач, які вирішують рекомендаційні системи. Показано особливості застосування методу колаборативної (спільної) фільтра¬ції. Розроблено метод мішаної категоріально-чисельної кластеризації для пошуку груп користувачів, який використовує числові рейтингові і демографічні характеристики користувачів, розроблено гібридний метод пошуку груп користувачів, який викорис¬товує коефіцієнт розрідженості матриці користувач-предмет.
Ключові слова: колаборативна фільтрація, прогнозування рекомендацій, катего¬ріальна кластеризація, групові рекомендації.

This article analyzes the current state of models and methods for constructing recommender systems. The main classes of tasks that solve recommender systems are highlighted. The features of the application of the method of collaborative (joint) filtering are shown. A mixed numerical-categorical clustering method for searching for user groups that uses numerical rating and demographic characteristics of users has been developed, a hybrid method for searching for user groups has been developed that uses the coefficient of user-subject matrix sparseness.
Key words: collaborative filtration, forecasting of recommendations, categorical clustering, group recommendations.

Література – 17

УДК 004.5/004.7

О. К. Слухаєвська, Л. М. Захарія
Національний університет “Львівська політехніка”,
кафедра інформаційних систем та мереж

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ ЗАСОБИ В СИСТЕМІ ПРАЦЕВЛАШТУВАННЯ

© Слухаєвська О. К., Захарія Л. М., 2018

У роботі представлено проект системи, яка здійснює двосторонній процес пошуку – кандидата на вакансію та автоматизований пошук вакансій для кандидата. Для цього постійно відслідковується інформація про наявні вакансії засобами web mining. Отримана інформація про нові вакансії класифікується з точки спорідненості інфор¬мації з раніше визначеними класами вакансій, які відіграють роль навчальної вибірки. Використання алгоритмів і методів машинного навчання дозволяє підвищити ефективність процесу підбору підходящої роботи та скорочення часу пошуку кандидатів на заявлені вакансії.
Запропонований підхід збільшує вплив індивідуальних якостей шукачів роботи на процес, а отже, і на результат роботи системи пошуку вакансій використовуючи інструменти та методи штучного інтелекту. Система сьогодні спроектована для ІТ сфери, як найрозвиненішої з погляду структуризації вимог до кандидатів та з ураху¬ванням великої кількості пропозицій на цьому ринку праці.
Ключові слова: машинне навчання, штучний інтелект, вакансія, рекрутинг, робота, пошук роботи.

The paper considers the project of the system that carries out the bilateral process of search – candidate on a vacancy and automated search of vacancies for a candidate. For this purpose, information on available vacancies through web mining is constantly monitored. The obtained information on new vacancies is classified in terms of information related to previously defined classes of vacancies that play the role of a training sample.
The use of algorithms and methods of machine learning allows to increase the efficiency of the selecting suitable work and reducing the search time for candidates for vacancies process.
The proposed approach increases the influence of the individual qualities of recruiters on the process and, consequently, on the result of the job search system by employing tools and methods of artificial intelligence. The system is currently designed for the IT sector, as the most developed in terms of structuring the requirements for candidates and taking into account the large number of proposals in this labor market.
Key words: machine learning, artificial intelligence, recruiting, opening, job, search for a job.

Кількість посилань 6