Радченко, Костянтин ОлександровичКозій, Руслан Володимирович2024-02-122024-02-122024Козій, Р. В. Засіб генерації таргетизованого веб-контенту у кластері : магістерська дис. : 123 Комп'ютерна інженерія / Козій Руслан Володимирович. – Київ, 2024. – 71 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/64428Актуальність теми Актуальність розробки, яка генерує веб-контент грає дуже велику роль і розвивається великим темпами. Ця розробка відкриває широкі перспективи для оптимізації взаємодії користувачів з інформацією в онлайн-середовищі та пристосування веб-сайтів до індивідуальних потреб користувачів. З поглибленням діджиталізації суспільства і зростанням об'ємів інформації, що надходить до кожного користувача, стає важливим забезпечити персоналізований контент. Проте, створення та управління таким персоналізованим контентом може стати не простою задачею, особливо для тих, хто не має глибоких технічних знань чи великого бюджету. Тут виникає потреба у засобах, які дозволяють автоматизувати процес генерації сайтів та підтримувати гнучкість у налаштуванні. Об'єктом дослідження є знаходження інноваційного засобу для генерації таргетизованого веб-контенту та надання можливості користувачам створювати та налаштовувати свої особисті веб-сайти. Предметом дослідження є методи і алгоритми будування GL-моделей для складних систем, що використовуються для розрахунку параметрів надійності. Мета роботи. Модифікація алгоритму будування GL-моделей для складних відмовостійких реконфігуровних систем, де лише частина процесорів може брати на себе роботу інших під час їх відмови. Методи дослідження. В роботі використовуються теорія графів та алгоритм будування GL-моделей, математична логіка, теорія автоматів. Наукова новизна полягає в розробці та застосуванні інноваційного алгоритму генерації таргетизованого веб-контенту у кластерному середовищі, що базується на ретельному аналізі існуючих методів та використанні математичної моделі для оптимального визначення параметрів, сприяючи покращенню якості та ефективності персоналізації контенту. Практична цінність Забезпечення користувачам більш персоналізований та релевантний контент відповідно до їхніх індивідуальних потреб та інтересів. Зменшити навантаження на сервери та забезпечити ефективне розподілення ресурсів у кластері. Апробація роботи. Матеріали роботи були представленні на щорічній науково-технічній конференції магістрантів кафедри СКС ФПМ НТУУ "КПІ" ПМК-2023 і на X Міжнародна науково-технічна Internet-конференція «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами». Структура і обсяг роботи. У вступі пояснюється обґрунтування актуальності поточної теми, далі формулюється дослідження завдання і мета. У розділі 1 показано базову інформацію про сайти і велику кількість їхніх типів. . У розділі 2 було представлено більш детальне розуміння як саме створити генерацію веб-контенту У розділі 3 було проведено глибокий аналіз та порівняння віртуальних сервісів, вибору та опису алгоритму штучного інтелекту, процес створення засобу генерації веб-контенту. У розділі 4 виконано комплексний аналіз розробленого алгоритму з акцентом на ефективність та порівняння з існуючими методами. У висновках зроблено усі можливі загальні висновки, які були розроблені, проаналізовано роботу, яку було виконано. У додатку 1 наведено копії графічного матеріалу. Атестаційна магістерська робота представлена на 70 сторінках і складається з вступу, 4 розділів, висновку і містить 28 рисунків, 2 таблиці, список використаних джерел з 24 найменувань.71 с.ukгенераціяоптимізаціяалгоритмвеб-контентgenerationoptimizationalgorithmweb contentMaster Thesis004.05