Methods of intelligent web application performance analysis based on adaptive machine learning models

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБурчак, П. В.
dc.contributor.authorОлещенко, Л. М.
dc.date.accessioned2026-01-28T14:25:31Z
dc.date.available2026-01-28T14:25:31Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractotherУ статті представлено нові методи інтелектуального аналізу продуктивності вебзастосунків на основі адаптивних моделей машинного навчання. Запропоновано п’ять унікальних методів, що враховують архітектурні особливості різних типів вебзастосунків: топологічно-орієнтований метод TAM-GNN, багатофакторна модель AMF-MonoNet, кореляційно-графовий метод DCA-MicroNet, вартісно-орієнтований адаптивний метод CEA-ServerlessNet та контекстно-адаптивний метод CMACloudNet. Розроблені методи інтегровані в єдину архітектуру програмного забезпечення, яка забезпечує автоматичну класифікацію архітектур вебзастосунків, формування оптимального ядра продуктивнісних метрик та пояснюваність результатів аналізу. Проведено масштабні експерименти на реальних та синтетичних наборах даних обсягом понад 3,5 ТБ, що доводять ефективність запропонованих рішень. Показано підвищення точності класифікації архітектур вебзастосунків та стабільність виділення ключових метрик у динамічних умовах.
dc.format.pagerangeС. 350-353
dc.identifier.citationБурчак П. В. Methods of intelligent web application performance analysis based on adaptive machine learning models / Бурчак П. В., Олещенко Л. М. // Прикладна математика та комп'ютинг. ПМК, 2025 : Вісімнадцята наук. конф. магістрантів та аспірантів, [Київ], 19-21 лист. 2025 р. : зб. тез доп. / ФПМ КПІ ім. Ігоря Сікорського. - Київ, 2025. - С. 350-353.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/78496
dc.language.isoen
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.relation.ispartofПрикладна математика та комп'ютинг. ПМК, 2025 : Вісімнадцята наукова конференція магістрантів та аспірантів, Київ, 19-21 листопада 2025 року : збірник тез доповідей
dc.subject.udc004.9:004.4
dc.titleMethods of intelligent web application performance analysis based on adaptive machine learning models
dc.title.alternativeМетоди інтелектуального аналізу продуктивності вебзастосунків на основі адаптивних моделей машинного навчання
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
PMK2025_P350-353.pdf
Розмір:
230.19 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Прикладна математика та комп'ютинг. ПМК, 2025