ДонНТУ   Портал магистров

ССЫЛКИ ПО ТЕМЕ ВЫПУСКНОЙ РАБОТЫ

    Материалы магистров ДонНТУ

  1. Анохина В.С. Автоматизация извлечения знаний из Internet в форме онтологии для построения прикладных баз знаний

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2005 г.

    Руководитель: к.т.н., доц. Федяев О.И.

  2. Слободян С.В. Управление контентом для системы сайтов

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2006 г.

    Руководитель: к.т.н., проф. Аноприенко А.Я.

  3. Чернов И.А. Автоматизированное извлечение знаний из баз данных

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2006 г.

    Руководитель: к.т.н., доц. Федяев О.И.

  4. Шинкаренко В.С. Анализ аудитории и прогнозирование посещаемости интернет ресурса

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2006 г.

    Руководитель: д.т.н., проф. Аверин Г.В.

  5. Кошелева В.А. Анализ методов автоматического извлечения знаний из реляционных баз данных

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2008 г.

    Руководитель: к.т.н., доц. Федяев О.И.

  6. Безуглый Е.Н. Повышение эффективности поисковых систем

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2009 г.

    Руководитель: к.т.н., проф. Аноприенко А.Я.

  7. Поминчук Е.В. Исследование метода интеллектуального анализа данных, прецедентов для прогнозирования метеорологических параметров

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2011 г.

    Руководитель: д.т.н., проф. Аверин Г.В.

  8. Шумаев К.К. Разработка компьютеризированной подсистемы организации структуры коммерческих веб-сайтов

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2011 г.

    Руководитель: к.т.н., доц. Светличная В.А.

  9. Криницкая А.И. Разработка инструментальных средст очистки web-страниц от информационного шума

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2011 г.

    Руководитель: к.т.н., доц. Мартыненко Т.В.

  10. Охрименко К.С. Модели и алгоритмическое обеспечение для построения семантических сетей текстов на естественном языке

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2012 г.

    Руководитель: к.т.н., доц. Вороной С.М.

  11. Пающик Ю.В. Анализ Интернет-трафика с использованием интеллектуального анализа данных

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2012 г.

    Руководитель: проф. Аверин Г. В., консультант асс. Родригес Залепинос Р.А.

  12. Сарры Н.А. Методы и алгоритмы извлечения структурированных данных из текстов новостей

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2012 г.

    Руководитель: к.т.н., доц. Звенигородский А.С.

    13. Научные работы, книги, статьи

  13. Разработка и исследование методов и алгоритмов для моделирования адаптивных веб-ресурсов на основе нечетких ультраграфов

    Автор: Целых А.А.

    Описание: В данной работе рассматриваются развитие теории и разработка методов и алгоритмов решения задач интеллектуального анализа данных на основе нечетких ультраграфов, а также применение разработанных подходов к проектированию адаптивных интернет-ресурсов.

  14. Методы Data Mining для анализа больших массивов данных в гетерогенной грид на базе BOINC

    Авторы: Ивашко Е.Е., Головин А.С.

    Описание: В статье представлены результаты исследований, связанных с реализацией на BOINC-грид алгоритмов Data Mining по поиску ассоциативных правил в больших наборах исходных данных. Описана реализация алгоритма, предназначенного для работы в распределенной среде, представлены результаты экспериментов по оценке производительности разработанного ПО на тестовых базах данных.

  15. Метод интеллектуального анализа интернет страниц

    Авторы: Миргород В.С., Личканенко И.С., Мазур Д.М., Родригес Залепинос Р.А.

    Описание: Предложенный в статье метод использует 11 характеристик интернет страниц, в том числе Google Page Rank, рейтинг Yandex, Alexa Trafic Rank, рейтинг закладок Delicious и количество ссылок в Twitter за последний месяц. Между показателями производится поиск и анализ взаимозависимостей. При этом определяется влияние отдельных характеристик и их групп на общий рейтинг интернет страницы. Метод реализован на языке R. Приведены результаты анализа характеристик 46 интернет страниц предложенным методом. Обнаружено сильное влияние на рейтинг закладок Delicious группой двух показателей: количеством ссылок в Twitter и рейтингом посещаемости интернет страницы.

  16. Web Mining – добыча знаний из World Wide Web

    Автор: Гончаров М.

    Описание: В статье предпринята попытка дать классификацию методов Web Mining с точки зрения решаемых задач и реализуемых подходов.

  17. Технология Data Mining: интеллектуальный анализ данных

    Автор: Степанов Р.Г.

    Описание: Данное руководство посвящено технологии интеллектуального анализа данных – одной из активно развивающихся областей информационных технологий, предназначенной для выявления полезных знаний из баз данных различной природы.

  18. Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений

    Авторы: Шапот М.

    Описание: В данной статье представлены примеры использования методов интеллектуального анализа данных в финансовых приложениях и маркетинговом анализе, основные технологии интеллектуального анализа данных.

  19. Data Mining

    Автор: Чубукова И.А.

    Описание: Обсуждаются отличия Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем, рассматриваются типы закономерностей, выявляемых Data Mining (ассоциация, классификация, последовательность, кластеризация, прогнозирование). Вводится понятие Web Mining. Подробно рассматриваются методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, методы ограниченного перебора, генетические алгоритмы, эволюционное программирование, кластерные модели, комбинированные методы.

  20. Подходы к извлечению данных из веб-ресурсов

    Автор: Краковецкий А.

    Описание: Статья, посвящённая Web Mining и подходам к извлечению данных из веб-ресурсов.

  21. Методы интеллектуального анализа данных

    Автор: Браун М.

    Описание: Статья знакомит с различными методами и решениями для интеллектуального анализа данных и учит создавать такие решения с помощью существующего программного обеспечения и систем.

  22. Алгоритм поиска информации на основе технологии Web Mining

    Авторы: Попов Д.Е., Шатовская Т.Б.

    Описание: В работе приведено описание разработанного алгоритма поиска, основанного на Генетическом алгоритме. Проведена системная оценка результатов тестирования двух алгоритмов, на которых базируется разработанный алгоритм, а также результат тестирования разработанного алгоритма.

  23. Построение модели и алгоритма кластеризации в интеллектуальном анализе данных

    Авторы: Суркова А.С., Буденков С.С.

    Описание: Рассмотрена модель представления данных в виде множества соответствия (сходства). На основе матрицы сходства предложен алгоритм иерархической кластеризации текстовой информации и объединения в группы тематически близких данных, продемонстрирована его работа на конкретных примерах.

  24. Перспективы применения технологии Data Mining в современных поисковых машинах

    Автор: Каддаха С.И.

    Описание: В данной статье рассматривается суть технологии Data Mining и Web Mining, применение данной технологи в современных поисковых машинах и перспективы ее дальнейшего использования.

  25. Методы и средства сегментации пользователей Web-сайтов

    Автор: Ночевнов Д.

    Описание: В статье проанализирован характер данных о пользователях в сети WWW и метрики сайтов с точки зрения возможности их использования для сегментации посетителей Web-сайтов, предложена классификация таких метрик, рассмотрены основные пути и средства сбора и визуализации сведений о пользователях. Дан сравнительный анализ основных методов сегментации "с учителем" и "без учителя", а также средств сегментации различной сложности, в том числе Google Analytics, Web Mining for Clementine. Рассмотрены основные показатели качества сегментации и предложен адаптированный вариант процесса Cross-Industry Standard Process for Data Mining для сегментации.

  26. Интеллектуализация информационных технологий как фактор развития интеллектуального анализа социологических данных

    Автор: Кислова О.Н.

    Описание: В статье рассмотрены перспективы анализа социологической информации, которые открываются в связи со стремительным развитием интеллектуальных информационных технологий. Определены потенциальные направления внедрения методов интеллектуального анализа данных (ИАД) в практике социологического анализа. Основное внимание сконцентрировано на технологиях Web Mіnіng, которые позволяют осуществить в Интернете поиск и анализ полезной социологу информации с использованием методов ИАД.

  27. Перспективы использования технологии web mіnіng в экономических информационных системах

    Авторы: Масленников А.А., Петрухина А.М.

    Описание: Описаны основные возможности экономических информационных систем в области поиска и обработки распределённой экономической информации с использованием технологии Web Mining. Определены перспективы автоматизации решения задач экономического анализа на основе технологии Web Mining.

  28. Data Mining: учебный курс

    Авторы: Дюк В., Самойленко А.

    Описание: В книге приводится объективный аналитический обзор методов и программных продуктов Data Mining. Подробно рассматриваются статистические пакеты, нейросети, эволюционные методы и алгоритмы поиска логических закономерностей. Описываются наиболее популярные инструментальные средства Data Mining. Разбираются практические примеры. Для студентов, аспирантов, разработчиков интеллектуальных систем и широкой аудитории читателей, интересующихся проблемами анализа данных.

  29. Интеллектуальный анализ данных (Введение в Data Mining)

    Авторы: Шумейко А.А., Сотник С.Л.

    Описание: Предлагаемое пособие посвящено одному из направлений обработки данных – Data Mining или интеллектуальному анализу данных. Данное пособие не претендует на полное изложение методов интеллектуального анализа данных, но может быть полезно для студентов, преподавателей и всех, кому интересна эта тематика.

  30. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining

    Авторы: Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И.

    Описание: В книге представлены наиболее актуальные направления в области разработки корпоративных систем: организация хранилищ данных, оперативный (OLAP) и интеллектуальный анализ данных (Data Mining). Описание методов и алгоритмов анализа данных и иллюстрация их работы на примерах позволит использовать книгу не только как учебное пособие, но и как практическое руководство при разработке программного обеспечения.

  31. Оперативный и интеллектуальный анализ данных

    Авторы: Афонин А.Ю., Макарычев П.П.

    Описание: Курс ориентирован на изучение методов и приобретение практических навыков анализа данных: организации хранилищ данных, оперативного (OLAP) и интеллектуального (Data Mining) анализа данных. Курс представлен циклом лекций. Первый раздел лекций посвящен организации хранилищ данных (Data Warehouse) аналитических информационных систем. Во втором разделе рассматриваются вопросы оперативного (OLAP) анализа данных. В третьем разделе освещаются основы интеллектуального (Data Mining) анализа данных. Четвертый раздел посвящен анализу данных с применением MDX. В пятом разделе рассматривается подготовка отчетов по результатам анализа. Рассматриваются теоретические и практические аспекты оперативного и интеллектуального анализа с применением базовой платформы SQL Server Analysis Services.

  32. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации

    Авторы: Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин С.В., Райх В.В.

    Описание: Рассмотрены вопросы организации информационных систем различного назначения, методы интеллектуального анализа данных в этих системах, а также способы построения программно-аппаратных платформ информационных систем. Изложение методов интеллектуального анализа данных сопровождается примерами применения соответствующих пакетов, признанных одними из лучших среди пакетов своего класса.

    33. Специализированные сайты и порталы

  33. Управление знаниями

    Данный сайт пытается раскрыть основные понятия управления знаниями, рассматривает технологию построения интеллектуальных систем – инженерию знаний, которая неотрывно связана с управлением знаниями. Обозначает значимость обучающейся организации, способной создавать, передавать и сохранять знания и предложения, перечисляет основные технологии управления знаниями и даёт их характеристику.

  34. OLAP.ru

    Сайт предназначен для профессионалов ИТ, посвящён OLAP – технологии, которая превращает «сырые» данные OLTP в информацию и знание для конечных пользователей, рассматривает темы, сопутствующие OLAP: системы поддержки принятия решений (СППР, DSS), добыча данных (data mining), хранилища данных (DW).

  35. BaseGroup Labs

    Содержит много полезной информации по Data Mining. BaseGroup Labs являются разработчиками Deductor – аналитической платформы, поддерживающая технологии Data Warehouse, ETL, OLAP, Knowledge Discovery in Databases и Data Mining.BusinessDataAnalytics.

  36. Web Data Mining

    Англоязычный ресурс, посвящённый Web Data Mining. Рассматриваются все основные аспекты технологии.

  37. Guide to Data Mining

    Англоязычный ресурс, посвящённый технологии Data Mining. Предназначен, как для начинающих, так и для специалистов в данной области.

    38. Введение в интеллектуальный анализ данных

  38. Введение в Data Mining. Часть 1

    Автор: Елманова Н.

    Описание: В настоящей статье речь пойдет о Data Mining – технологии, широко используемой в современном бизнес-анализе и способной при грамотном применении принести предприятию немалую прибыль.

  39. Data Mining – интеллектуальный анализ данных

    Автор: Дюк В.

    Описание: Обзор технологии Data Mining, сферы её применения, описание основных методов.

  40. Data Mining

    Автор: Царьков С.

    Описание: Основные понятия интеллектуального анализа данных.

  41. Что такое Data Mining

    Автор: Intersoft Lab по материалам зарубежных сайтов

    Описание: Описываются назначение, применение, основные инструменты Data Mining.

    42. Web Mining – основные сведения

  42. Web Mining: интеллектуальный анализ данных в сети Internet

    Автор: Царьков С.

    Описание: Приведены основные понятия интеллектуального анализа данных в сети Internet.

  43. Извлечение данных из веб-ресурсов. Введение

    Автор: Краковецкий А.

    Описание: Небольшое руководство по теме извлечения и анализа данных.

  44. Основы извлечения знаний из Internet (web content mining)

    Описание: В статье осуществлен краткий обзор технологий, применяемых для сбора информации и извлечения знаний из использования Internet.

    45. Украиноязычные статьи и научные работы

  45. Пошук, консолідація та аналіз даних у глобальній системі World Wide Web

    Автор: Пелещишин А.М.

    Описание: Рассматриваются проблемы поиска, консолидации и анализа информации, которая существует в глобальной службе WWW. Сделан обзор состояния существующих исследований и предложены некоторые подходы к решению указанных проблем.

  46. Методи і алгоритми неієрархічної кластеризації для задач інтелектуального аналізу даних

    Автор: Файсал М.Е. Cардієх

    Описание: В диссертационной работе решена научная задача разработки методов и алгоритмов оптимальной неиерархической кластеризации информационных моделей объектов произвольной физической природы.

  47. Методи адаптації веб-сторінок до вимог пошукових систем

    Автор: Гулка Т.Б.

    Описание: Проведен обзор особенностей информационного поиска информационных ресурсов в Интернет, предложен метод адаптации структуры веб-страниц к алгоритмам поиска.

  48. Інтелектуальна система пошуку та збирання інформації з тематичних веб-ресурсів

    Авторы: Думанський Н.О., Марковець О.В.

    Описание: Рассмотрены и проанализированы общие принципы поиска информации. Разработаны и описаны алгоритмы функционирования системы поиска и сбора информации с тематических веб-ресурсов.

  49. Інтелектуальна система аналізу результатів пошуку та просування сайтів у пошукових системах

    Авторы: Кісь Я.П., Кушнірчук І.Б.

    Описание: Предложены методы и механизм функционирования интеллектуальной системы анализа результатов поиска и продвижения сайтов в поисковых системах.

  50. Алгоритми обробки текстів вільної форми для отримання фактів і зв’язків між ними

    Авторы: Глибовець А.М., Марченко О.О., Циганок Д.В., Бабіч О.М.

    Описание: В статье рассмотрено современное состояние проблемы построения методов автоматического и автоматизированного наполнения баз знаний путем аналитической обработки простых неструктурированных текстов на естесственном языке.

    51. Англоязычная литература

  51. Web mining: applications and techniques

    Автор: Scime Anthony

    Описание: Эта книга представляет собой отчет о текущих исследованиях и применении веб-поиска. Она включает в себя методы, которые позволят повысить эффективность использования всемирной паутины.

  52. Advances in Web Mining and Web Usage Analysis

    Авторы: Olfa Nasraoui, Myra Spiliopoulou, Jaideep Srivastava

    Описание: Книга содержит труды 8-го Международного семинара по интеллектуальному анализу данных Web, который состоялся в Филадельфии, США, в 2006 году.

  53. Advances in Web Mining and Web Usage Analysis

    Авторы: Haizheng Zhang, Myra Spiliopoulou, Bamshad Mobasher, C. Lee Giles, Andrew McCallum, Olfa Nasraoui, Jaideep Srivastava, John Yen

    Описание: Книга содержит труды 9-го Международного семинара по интеллектуальному анализу данных Web, 1-го Международного семинара по Анализу социальных сетей, проведенных совместно в Сан-Хосе, Калифорния, США в августе 2007 года.

  54. Web Mining Applications in E-Commerce and E-Services

    Авторы: I-Hsien Ting, Hui-Ju Wu

    Описание: Эта книга посвящена Web Mining – технологии, которая играет важную роль в электронной коммерции.

  55. Web mining and social networking

    Авторы: Guandong. Xu, Lin Li, Yanchun Zhang

    Описание: В этой книге рассматриваются методы Web mining, подробно изложены принципы разработанных алгоритмов и исследования в этой области.

  56. Data Mining the Web: Uncovering Patterns in Web Content, Structure, and Usage

    Авторы: Markov Z, Larose D.T.

    Описание: В книге рассмотрены методы и алгоритмы из области интеллектуального анализа веб-контента, информационного поиска. Авторы знакомят читателей с алгоритмами с помощью примеров и упражнений.

  57. Data Mining Your Website

    Автор: Jesus Mena

    Описание: Книга, которая рассказывает о применении интеллектуального анализа данных специально для электронной коммерции.

  58. Mining the Web: Analysis of Hypertext and Semi Structured Data

    Автор: Soumen Chakrabarti

    Описание: Рассматривается извлечение данных из Web, способы извлечения знаний из огромного объёма неструктурированных данных, машинное обучение.

  59. Data mining: practical machine learning tools and techniques

    Авторы: Witten I.H., Frank E.

    Описание: В книге подробно описаны алгоритмы, применяемые в data mining и представлена их реализация на java – Weka.

  60. Practice of Web Data Mining methods application

    Авторы: Осипов П., Борисов А.

    Описание: В данной статье рассмотрены некоторые алгоритмы из области Web Data Mining, доказавшие свою эффективность во многих существующих приложениях. Статья разбита на две логические части, в первой рассматривается теоретическое описание алгоритмов, а во второй примеры их успешного использования для решения реальных задач.