Забезпечення функціональної стійкості інформаційної системи кластерного аналізу із використанням асоціативних правил

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБарабаш, Олег Володимирович
dc.contributor.authorПятниця, Марина Володимирівна
dc.date.accessioned2025-01-31T08:51:16Z
dc.date.available2025-01-31T08:51:16Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація за темою «Забезпечення функціональної стійкості інформаційної системи кластерного аналізу із використанням асоціативних правил» виконана студенткою кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Пятницею Мариною Володимирівною зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем і веб-технологій» і складається зі: вступу; 5 розділів («Постановка задачі», «Аналіз літератури та огляд існуючих рішень», «Апарат вирішення для поставленої задачі», «Опис програмної реалізації», «Розробка стартап-проєкту»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 22 джерела; 18 ілюстрацій; 6 таблиць та 2 додатки. Загальний обсяг роботи 121 сторінка. Актуальність теми визначається зростанням ролі інструментів аналізу даних, зокрема методів кластеризації та пошуку асоціативних правил, які є ключовими для оптимізації процесів, прийняття рішень і виявлення закономірностей у різних сферах, включаючи інформаційні технології, маркетинг та кібербезпеку. Тема магістерської дисертації відповідає сучасним тенденціям розвитку науки та практики в галузі аналізу великих даних. Мета роботи і завдання дослідження полягають у розробці та забезпеченні функціональної стійкості інформаційної системи кластерного аналізу з використанням асоціативних правил, яка дає змогу створити власний підхід до аналізу даних. Необхідно провести аналіз існуючих методів кластеризації та алгоритмів асоціативних правил, визначивши їх переваги, недоліки та області застосування, розробити підхід до інтеграції алгоритмів кластерного аналізу та пошуку асоціативних правил для підвищення ефективності обробки даних, визначити ключові фактори, що впливають на функціональну стабільність системи, і розробити методи їхнього контролю, виконати оптимізацію обчислювальних процесів для зменшення часу виконання алгоритмів при роботі з великими обсягами даних. Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що розроблена система дозволяє поєднати бажані методи аналізу даних в один пайплайн і виконати комплексний аналіз даних. Таким чином можна виконати аналіз за необхідним кастомізованим алгоритмом, визначити методи які найбільше підходять для конкретних даних і отримати найточніші результати аналізу.
dc.description.abstractotherMaster's thesis on the topic "Ensuring the functional stability of the cluster analysis information system using associative rules" was completed by a student of the Department of Software Engineering in Energy of the National Technical University of Ukraine IATE, Maryna Volodymyrivna Piatnytsia, major 121 "Software Engineering" under the educational and professional program "Software Engineering of Intelligent Cyber-Physical Systems and Web Technologies" and consists of: introduction; 5 sections ("Problem Statement", "Literature Analysis and Review of Existing Solutions", "Solution Apparatus for the Problem", "Description of Software Implementation", "Development of a Startup Project"), conclusions for each of these sections; general conclusions; list of sources used, which includes 22 sources; 18 illustrations; 6 tables and 2 appendices. The total volume of the work is 121 pages. The relevance of the topic is determined by the growing role of data analysis tools, in particular clustering methods and associative rule search, which are key for optimizing processes, making decisions and identifying patterns in various areas, including information technology, marketing and cybersecurity. The topic of the master's thesis corresponds to modern trends in the development of science and practice in the field of big data analysis. The purpose and objectives of the research are to develop and ensure the functional stability of an information system for cluster analysis using associative rules, which allows you to create your own approach to data analysis. It is necessary to analyze existing clustering methods and associative rule algorithms, identifying their advantages, disadvantages and areas of application, develop an approach to integrating cluster analysis algorithms and associative rule search to increase the efficiency of data processing, identify key factors affecting the functional stability of the system, and develop methods for their control, optimize computational processes to reduce the execution time of algorithms when working with large amounts of data. The practical significance of the results is that the developed system allows combining the desired data analysis methods into one pipeline and performing complex data analysis. Thus, it is possible to perform analysis using the necessary customized algorithm, determine the methods that are most suitable for specific data, and obtain the most accurate analysis results.
dc.format.extent122 с.
dc.identifier.citationПятниця, М. В. Забезпечення функціональної стійкості інформаційної системи кластерного аналізу із використанням асоціативних правил : магістерська дис.: 121 Інженерія програмного забезпечення / Пятниця Марина Володимирівна. – Київ, 2024. – 122 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72306
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectкластеризація
dc.subjectаналіз
dc.subjectасоціативні правила
dc.subjectфункціональна стійкість
dc.subjectclustering
dc.subjectanalysis
dc.subjectassociative rules
dc.subjectfunctional stability
dc.subject.udc004.4
dc.titleЗабезпечення функціональної стійкості інформаційної системи кластерного аналізу із використанням асоціативних правил
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 2 з 2
Ескіз
Назва:
PiatnytsiaMV_TV-32mp_magistr_2024.pdf
Розмір:
2.29 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ескіз
Назва:
annotation.pdf
Розмір:
80.49 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

Магістерські роботи (ІПЗЕ)
Магістерські роботи