Гордійчук-Бублівська , Олена Василівна2024-06-042024-06-0420242024Гордійчук-Бублівська О. В. Методи та засоби опрацювання великих даних в розподілених інформаційних системах : дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії : 122 - компʼютерні науки / Олена Василівна Гордійчук-Бублівська ; Міністерство освіти і науки України, Національний університет «Львівська політехніка». – Львів, 2024. – 150 с. – Бібліографія: с. 124–143 (162 назви).https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/62190Дисертація присвячена розробленню методів і засобів для створення оброблення великих даних в розподілених інформаційних системах. В сучасних інформаційних системах різного призначення дедалі частіше виникає проблема своєчасного надання результатів обчислень користувачам, аналізу багатовимірних інформаційних масивів та відкинення надлишкових даних, знаходження взаємозв’язків між подіями. Алгоритми оброблення даних дають змогу, зокрема, визначати і пропонувати відповідні товари і послуги для користувачів комерційних і промислових систем інтернету речей, провівши аналіз їх попередніх дій. Це, у свою чергу, сприяє цілісному вирішенню завдання підвищення рівня обслуговування користувачів. Рекомендаційні алгоритми також використовуються для автоматизації процесів моніторингу стану системи, управління нею, окремими її компонентами. Враховуючи сказане, в умовах інтенсивного розвитку систем машинного навчання та штучного інтелекту, адаптація та вдосконалення існуючих, а також створення нових методів опрацювання великих даних є актуальною науковою задачею, розв’язання якої сприяє більш ефективному функціонуванню розподілених інформаційних систем. The dissertation is devoted to the development of methods and tools for creating big data processing in distributed information systems. In modern information systems of various purposes, the problem of timely provision of calculation results to users, analysis of multidimensional information arrays and rejection of redundant data, finding relationships between events is increasingly occurring. Data processing algorithms make it possible, in particular, to determine and offer appropriate goods and services for users of commercial and industrial Internet of Things systems, after analyzing their previous actions. This, in turn, contributes to a holistic solution to the task of improving the level of user service. Recommendation algorithms are also used to automate the processes of monitoring the state of the system and managing it and its components. Considering the above, in the conditions of intensive development of machine learning and artificial intelligence systems, adaptation and improvement of existing, as well as creation of new methods of processing big data is an urgent scientific task, the solution of which contributes to more efficient functioning of distributed information systems.ukвеликі дані, розподілені системи, Промисловий Інтернет Речей (IIoT), рекомендаційні системи, матрична факторизація даних, SVD, Funk SVD, big data, distributed systems, Industrial Internet of Things (IIoT), recommender systems, matrix factorization of data, SVD, Funk SVDDissertation150004.652