Developmentand application of the recommendation methods for embedded systems computer aided design

Simple item page
dc.citation.epage34
dc.citation.issue908
dc.citation.journalTitleВісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Комп’ютерні системи проектування теорія і практика
dc.citation.spage29
dc.contributor.affiliationZaporizhzhia National Technical University
dc.contributor.authorGladkova, O.
dc.contributor.authorParkhomenko, A.
dc.contributor.authorZalyubovskiy, Ya.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2020-03-06T09:20:13Z
dc.date.available2020-03-06T09:20:13Z
dc.date.created2018-02-26
dc.date.issued2018-02-26
dc.description.abstractПроаналізовано математичні методи визначення подібності елементів для реалізації у рекомендаційних алгоритмах. Запропоновано використання рекомендаційних методів для вибору апаратно-програмних платформ під час автоматизованого проектування вбудо- ваних систем. Наведено результати практичного застосування розробленої рекомендаційної системи під час створення вбудованої системи управління рухомими об’єктами.
dc.description.abstractThe analysis of mathematical methods for elements similarity defining for realization in recommendation algorithms is presented in the paper. The usage of the recommendation methods for hardware-software platforms selecting during embedded systems computer aided design is proposed. The results of the practical application of the developed recommendation system during realization of embedded system for moving objects control are given.
dc.format.extent29-34
dc.format.pages6
dc.identifier.citationGladkova O. Developmentand application of the recommendation methods for embedded systems computer aided design / O. Gladkova, A. Parkhomenko, Ya. Zalyubovskiy // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Комп’ютерні системи проектування теорія і практика. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2018. — № 908. — С. 29–34.
dc.identifier.citationenGladkova O. Developmentand application of the recommendation methods for embedded systems computer aided design / O. Gladkova, A. Parkhomenko, Ya. Zalyubovskiy // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Serie: Kompiuterni systemy proektuvannia teoriia i praktyka. — Lviv : Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2018. — No 908. — P. 29–34.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/46926
dc.language.isoen
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.relation.ispartofВісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Комп’ютерні системи проектування теорія і практика, 908, 2018
dc.relation.references1. Rapid Prototyping and Engineering Applications: A Toolbox for Prototype Development, FRANK W. LIOU CRC Press Taylor & Francis Group Boca Raton, FL 33487-2742, 2007, 592 p.
dc.relation.references2. Isinkaye F. O., Folajimi Y. O., Ojokoh B. A. Recommendation systems: Principles, methods and evaluation, Egyptian Informatics Journal Vol. 16, Issue 3, November 2015, Pages 261-273.
dc.relation.references3. Recomender Systems: Handbook / Ricci F., Rokach L., Shapira B., Kantor P.B. Springer Science+Business Media, LLC. 2011. 845 p.
dc.relation.references4. Гомзин А. Г., Коршунов А. В. Системы рекомендаций: обзор современных подходов. Труды Института системного программирования РАН. 2012. T. 22, C. 401–417.
dc.relation.references5. Tarus K. J., Niu1 Z., Mustafa G. Knowledge-based recommendation: a review of ontology-based recommender systems for e-learning. Artificial Intelligence Review. 2017. P. 1–28.
dc.relation.references6. Белоцкий Е. А., Суети А. В. Построение рекомендательной системы по подбору высших учебных заведений для абитуриентов. Вестник СПбГУ. Сер.10. Прикладная математика. Информатика. 2016. Вып. 1. C. 66–77.
dc.relation.references7. O’Mahony M. P., Hurley N. J., Silvestre G. C. M. An Evaluation of the Performance of Collaborative Filtering. Artificial Intelligence & Cognitive Science: proceedings of 14th Irish Conference, 19 December, 2003. P. 171–175.
dc.relation.references8. Huang A. Similarity Measures for Text Document Clustering. NZCSRSC: procedings of 6th New Zealand Computer Science Research Student Conference, April, 2008. New Zeland. 2008. P. 49–56.
dc.relation.references9. Rafi M., Shaikh M.Sh. An improved semantic similarity measure for document clustering based on topic maps. Cornell University Library. URL: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1303/1303.4087.pdf. (Last accessed: 15.03.2018).
dc.relation.references10. Антонова А. Ю., Клышинский Э. С. Об использовании мер сходства при анализе документации. Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции: труды 13 Всероссийской научной конференции, 2011. Воронеж, Россия, 2011. С. 134–138.
dc.relation.references11. Lathia N., Hailes S., Capra L. The effect of correlation coefficients on communities of recommenders. SAC’08: proceedings of 23rd Annual ACM Symposium on Applied computing. Fortaleza, Ceara (Brazil), 16–20 March, 2008. P. 2000–2005.
dc.relation.references12. Кузнецов В. І., Євтушенко Г. Л. Системне моделювання складних об’єктів на базі методів багатокритеріального аналізу. Системные технологии моделирования сложных систем: монография / под общей ред. проф. А. И. Михалёва. Днепр: НМетАУ-ИВК “Системные технологии”, 2016. С. 349–374.
dc.relation.references13. Гладкова О. М., Пархоменко А. В. Дослідження та практична реалізація рекомендаційної системи для вибору апаратно-програмних платформ при автоматизованому проектуванні вбудованих систем. Наукові праці ДонНТУ. Серія “Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка”. 2017. № 2(25). С. 22–31.
dc.relation.references14. Subbotin S., Gladkova O., Parkhomenko A. Knowledge-based recommendation system for embedded systems platform-oriented design. Computer science and information technologies: proceedings of XIII International Scientific and Technical Conference, 11–14 September, 2018. Lviv. P. 368–373.
dc.relation.references15. Дослідження та розробка автоматизованої системи віддаленого керування групою рухомих об’єктів / А. В. Пархоменко, О. М. Гладкова, О. П. Кравченко, Д. П. Кравченко. Вісник СНУ ім. В. Даля. 2017. № 8(238). С. 67–74.
dc.relation.referencesen1. Rapid Prototyping and Engineering Applications: A Toolbox for Prototype Development, FRANK W. LIOU CRC Press Taylor & Francis Group Boca Raton, FL 33487-2742, 2007, 592 p.
dc.relation.referencesen2. Isinkaye F. O., Folajimi Y. O., Ojokoh B. A. Recommendation systems: Principles, methods and evaluation, Egyptian Informatics Journal Vol. 16, Issue 3, November 2015, Pages 261-273.
dc.relation.referencesen3. Recomender Systems: Handbook, Ricci F., Rokach L., Shapira B., Kantor P.B. Springer Science+Business Media, LLC. 2011. 845 p.
dc.relation.referencesen4. Homzin A. H., Korshunov A. V. Sistemy rekomendatsii: obzor sovremennykh podkhodov. Trudy Instituta sistemnoho prohrammirovaniia RAN. 2012. T. 22, P. 401–417.
dc.relation.referencesen5. Tarus K. J., Niu1 Z., Mustafa G. Knowledge-based recommendation: a review of ontology-based recommender systems for e-learning. Artificial Intelligence Review. 2017. P. 1–28.
dc.relation.referencesen6. Belotskii E. A., Sueti A. V. Postroenie rekomendatelnoi sistemy po podboru vysshikh uchebnykh zavedenii dlia abiturientov. Vestnik SPbHU. Ser.10. Prikladnaia matematika. Informatika. 2016. Iss. 1. P. 66–77.
dc.relation.referencesen7. O’Mahony M. P., Hurley N. J., Silvestre G. C. M. An Evaluation of the Performance of Collaborative Filtering. Artificial Intelligence & Cognitive Science: proceedings of 14th Irish Conference, 19 December, 2003. P. 171–175.
dc.relation.referencesen8. Huang A. Similarity Measures for Text Document Clustering. NZCSRSC: procedings of 6th New Zealand Computer Science Research Student Conference, April, 2008. New Zeland. 2008. P. 49–56.
dc.relation.referencesen9. Rafi M., Shaikh M.Sh. An improved semantic similarity measure for document clustering based on topic maps. Cornell University Library. URL: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1303/1303.4087.pdf. (Last accessed: 15.03.2018).
dc.relation.referencesen10. Antonova A. Iu., Klyshinskii E. S. Ob ispolzovanii mer skhodstva pri analize dokumentatsii. Elektronnye biblioteki: perspektivnye metody i tekhnolohii, elektronnye kollektsii: trudy 13 Vserossiiskoi nauchnoi konferentsii, 2011. Voronezh, Rossiia, 2011. P. 134–138.
dc.relation.referencesen11. Lathia N., Hailes S., Capra L. The effect of correlation coefficients on communities of recommenders. SAC’08: proceedings of 23rd Annual ACM Symposium on Applied computing. Fortaleza, Ceara (Brazil), 16–20 March, 2008. P. 2000–2005.
dc.relation.referencesen12. Kuznetsov V. I., Yevtushenko H. L. Systemne modeliuvannia skladnykh obiektiv na bazi metodiv bahatokryterialnoho analizu. Systemnye tekhnolohyy modelyrovanyia slozhnykh system: monohrafyia, pod obshchei red. prof. A. Y. Mykhaleva. Dnepr: NMetAU-YVK "Systemnye tekhnolohyy", 2016. P. 349–374.
dc.relation.referencesen13. Hladkova O. M., Parkhomenko A. V. Doslidzhennia ta praktychna realizatsiia rekomendatsiinoi systemy dlia vyboru aparatno-prohramnykh platform pry avtomatyzovanomu proektuvanni vbudovanykh system. Naukovi pratsi DonNTU. Seriia "Informatyka, kibernetyka ta obchysliuvalna tekhnika". 2017. No 2(25). P. 22–31.
dc.relation.referencesen14. Subbotin S., Gladkova O., Parkhomenko A. Knowledge-based recommendation system for embedded systems platform-oriented design. Computer science and information technologies: proceedings of XIII International Scientific and Technical Conference, 11–14 September, 2018. Lviv. P. 368–373.
dc.relation.referencesen15. Doslidzhennia ta rozrobka avtomatyzovanoi systemy viddalenoho keruvannia hrupoiu rukhomykh obiektiv, A. V. Parkhomenko, O. M. Hladkova, O. P. Kravchenko, D. P. Kravchenko. Visnyk SNU im. V. Dalia. 2017. No 8(238). P. 67–74.
dc.relation.urihttps://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1303/1303.4087.pdf
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2018
dc.rights.holder© Gladkova О., Parkhomenko А., Zalyubovskiy Ya., 2018
dc.subjectвбудована система
dc.subjectапаратно-програмна платформа
dc.subjectрекомендаційний метод
dc.subjectфільтрація на основі знань
dc.subjectбаза знань
dc.subjectметод відстаней
dc.subjectembedded system
dc.subjecthardware-software platform
dc.subjectrecommendation method
dc.subjectknowledge-based method
dc.subjectknowledge database
dc.subjectdistance method
dc.subject.udc004.89
dc.titleDevelopmentand application of the recommendation methods for embedded systems computer aided design
dc.title.alternativeРозроблення та застосування рекомендаційних методів під час автоматизованого проектування вбудованих систем
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2018n908_Gladkova_O-Developmentand_application_29-34.pdf
Size:
336.01 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Thumbnail Image
Name:
2018n908_Gladkova_O-Developmentand_application_29-34__COVER.png
Size:
481.18 KB
Format:
Portable Network Graphics
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
2.97 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Комп'ютерні системи проектування теорія і практика. – 2018. – №908