Please use this identifier to cite or link to this item: http://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/8585
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorВольський, Р.А.-
dc.contributor.authorСугоняк, І.І.-
dc.contributor.authorVolskyi, R.A.-
dc.contributor.authorSuhoniak, I.I.-
dc.date.accessioned2024-08-21T09:35:40Z-
dc.date.available2024-08-21T09:35:40Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.urihttp://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/8585-
dc.description.abstractВажливою і активно досліджуваною темою в сучасних дослідженнях рекламних мереж є прогнозування та аналіз даних, що містить побудову моделей отримання даних і вибір методів їх аналізу. Центральним аспектом дослідження є використання методів Data Mining для обробки великих масивів рекламних даних. Запропоновано математичну модель та методи, що дозволяють прогнозувати навантаження на рекламні сервери і кластеризувати стан їх роботи, визначаючи потенційні збої та проблеми на ранніх стадіях. Ці моделі та методи обробки даних впроваджуються у системи керування, дозволяючи оптимізувати роботу рекламних мереж, знижуючи фінансові витрати та підвищуючи ефективність управління рекламними ресурсами. Окрім цього, розроблено алгоритми для автоматичного масштабування ресурсів, що базуються на прогнозованих даних, забезпечуючи стабільність та надійність системи. Запропоновані технології та методи можуть бути використані у кадровому менеджменті та підготовці висококваліфікованих IT-спеціалістів, забезпечуючи їхнє відповідне навчання та розвиток відповідно до вимог сучасних рекламних мереж.uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherДержавний університет "Житомирська політехніка"uk_UA
dc.relation.ispartofseriesТехнічна інженерія;1(93)-
dc.subjectінтелектуальний аналіз данихuk_UA
dc.subjectпрогнозуванняuk_UA
dc.subjectрекламні мережіuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectполіноміальна регресіяuk_UA
dc.subjectdata mininguk_UA
dc.subjectforecastinguk_UA
dc.subjectadvertising networksuk_UA
dc.subjectmachine learninguk_UA
dc.subjectpolynomial regressionuk_UA
dc.titleВикористання методів Data Mining для аналізу даних рекламної мережіuk_UA
dc.title.alternativeData mining methods for advertising network data analysisuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
dc.description.abstractenThe important and actively researched topic in modern studies of advertising networks is the forecasting and analysis of data, which includes the construction of data retrieval models and the selection of methods for their analysis. The research's central aspect is the use of Data Mining methods for processing large arrays of advertising data. A mathematical model and methods have been proposed that allow for predicting the load on advertising servers and clustering the state of their operation, identifying potential failures and problems at early stages. These models and data processing methods are implemented in management systems, allowing for the optimization of advertising network operations, reducing financial costs, and enhancing the efficiency of advertising resource management. In addition, algorithms for automatic scaling of resources based on predicted data have been developed, ensuring system stability and reliability. The proposed technologies and methods can be used in human resource management and the training of highly qualified IT specialists, providing their appropriate training and development in accordance with the requirements of modern advertising networks.uk_UA
Appears in Collections:Технічна інженерія

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
122.pdf867.54 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.