Методи аналізу геоданих для надання рекомендацій щодо розміщення громадських закладів у Києві

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКаніовська, Ірина Юріївна
dc.contributor.authorТрохимович, Микола Андрійович
dc.date.accessioned2019-09-13T10:20:45Z
dc.date.available2019-09-13T10:20:45Z
dc.date.issued2019-06
dc.description.abstractenDiploma work: 96 p., 28 fig., 8 tabl., 2 appendixes, 19 sources. The object of research is the analysis of geodata, algorithms of machine learning, construction of complex multilevel models. Subject of research is geodata and mathematical models for constructing recommendations for geo positioning. The purpose of the work is to analyze geodatabases and to study the possibility of providing recommendations on the location of public institutions. Methods of research – data mining, methods of artificial intelligence. The relevance of the work is caused by fact that today, in the era of large data, the direction of "smart city" (smart city) is rapidly developing. It consists in using the accumulated knowledge about the activities of people in order to improve the city infrastructure and standard of living. In turn, analyzing geodata and constructing predictive models can potentially improve the availability of goods and services for people and increase business profits. The result of the work is a machine learning model designed to determine the rating of a specific type of public institutions, and provided guidance on geo positioning, cartographic visualization for the interpretation of model work and demonstration of results. Ways of further development of the subject of research - the expansion of the list of features and models, checking the program work for various categories of public institutions. Checking data from other cities.uk
dc.description.abstractukДипломна робота: 96 с., 28 рис., 8 табл., 2 додатки, 19 джерел. Об’єкт дослідження – аналіз геоданих, алгоритми машинного навчання, побудова складних багаторівневих моделей. Предмет дослідження – точкові геодані та математичні моделі побудови рекомендацій щодо геопозиціонування. Мета роботи – аналіз точкових геоданих та дослідження можливості надання рекомендацій, щодо розташування громадських закладів. Методи дослідження – інтелектуальний аналіз даних (англ. data mining), методи штучного інтелекту. Актуальність роботи зумовлена тим, що сьогодні, у добу великих даних, стрімко розвивається напрям “розумне місто” (англ. smart city). Він полягає у тому, щоб використовувати накопичені знання про діяльність людей з метою покращення міської інфраструктури та рівня життя. У свою чергу, аналіз геоданих та побудова предиктивних моделей, потенційно може покращити доступність товарів та послуг для людей, та збільшити вигоду для бізнесу. Результатом роботи є побудована модель машинного навчання для визначення рейтингу конкретного виду громадських закладів та надана рекомендація щодо геопозиціонування, картографічну візуалізація для інтерпретації роботи моделей та демонстрації результатів. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – розширення списку ознак та моделей, перевірка роботи програми для різних категорій громадських закладів. Перевірка на даних з інших міст.uk
dc.format.page119 с.uk
dc.identifier.citationТрохимович, М. А. Методи аналізу геоданих для надання рекомендацій щодо розміщення громадських закладів у Києві : дипломна робота ... бакалавра : 6.040303 Системний аналіз / Трохимович Микола Андрійович. – Київ, 2019. – 119 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/29264
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectdata mininguk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectрегресіяuk
dc.subjectрекомендаційні системиuk
dc.subjectгеопозиціонуванняuk
dc.subjectлінійна регресіяuk
dc.subjectрегуляризаціяuk
dc.subjectдерева прийняття рішеньuk
dc.subjectвипадкові лісиuk
dc.subjectбустингuk
dc.subjectнормалізаціяuk
dc.subjectвізуалізаціяuk
dc.subjectmachine traininguk
dc.subjectregressionuk
dc.subjectrecommendation systemsuk
dc.subjectgeopositionuk
dc.subjectrankinguk
dc.subjectlinear regressionuk
dc.subjectregularizationuk
dc.subjectdecision treeuk
dc.subjectrandom forestuk
dc.subjectboostinguk
dc.subjectранжуванняuk
dc.titleМетоди аналізу геоданих для надання рекомендацій щодо розміщення громадських закладів у Києвіuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Trokhymovych_bakalavr.pdf
Розмір:
11.85 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
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

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи