Модель інтеграції різнотипних даних у багаторівневих інформаційних структурах
DOI:
https://doi.org/10.18372/1990-5548.88.20968Ключові слова:
інформаційна система, математична модель, об’єднання даних, інтеграція даних з різних джерел, модель обробки інформації, гетерогенні потоки інформаціїАнотація
У статті розглянуто задачу інтеграції різнотипних даних у багаторівневих інформаційних структурах, що функціонують в умовах неоднорідності джерел та змінної динаміки інформаційних потоків. Актуальність дослідження зумовлена зростанням обсягів даних, різноманітністю форматів та необхідністю формування узгодженого інформаційного представлення для подальшого аналізу. Метою роботи є розроблення математичної моделі інтеграції різнотипних даних, яка забезпечує формалізацію процесів узгодження інформаційних потоків різної природи. У роботі проаналізовано особливості формування інформаційних потоків та визначено фактори, що впливають на ефективність інтеграції даних, зокрема різну частоту надходження, рівень шуму та достовірність джерел. Запропоновано багаторівневу модель інтеграції, яка включає етапи попередньої обробки, нормалізації, узгодження та формування інтегрованого представлення.
- Отримані результати показали, що використання багаторівневого підходу дозволяє підвищити узгодженість інформаційних потоків та зменшити вплив шуму і невизначеності. Запропонована модель може бути використана в системах обробки даних та підтримки прийняття рішень у складних інформаційних середовищах.
Посилання
S. O. Kashkevich, (Ed.) Decision support systems: mathematical support. Kharkiv: 2025. TECHNOLOGY CENTER PC. https://doi.org/10.15587/978-617-8360-13-9.
K. A. Tamer, O. Sova, O. Shaposhnikova, V. Yashchenok, I. Stanovska, S. Shostak, O. Rudenko, S. Petruk, O. Matsyi, & S. Kashkevich, “Development of a solution search method using a combined bio-inspired algorithm,” Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(4/127), 6–13, 2024. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.298205.
B. A. Mohammed, I. Stanovska, S. Kashkevich, A. Lebedynskyi, Y. Vakulenko, N. Protas, O. Klyuchak, O. Lastivka, A. Semeniuk, and O. Kivshar, “Development of a methodological approach for assessing the condition of complex organizational and technical systems,” Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(3(134)), 47–53, 2025. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.326468.
S. Kashkevich, I. Dmytriiev, I. Shevchenko, O. Lytvynenko, L. Shabanova-Kushnarenko, and N. Apenko, “Scientific-method apparatus for improving the efficiency of information processing using artificial intelligence,” Information and control systems: modelling and optimizations: collective monograph. Kharkiv: ТЕСHNOLOGY СЕNTЕR PC, 2024, рр. 137–167. https://doi.org/10.15587/978-617-8360-04-7.ch5.
Braik, M.S (2021). “Chameleon swarm algorithm: a bio-inspired optimizer for solving engineering design problems”. Expert Systems with Applications. Vol. 174, 114685. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114685
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.326468.
S. Yakymiak, Y. Vdovytskyi, Y. Artabaiev, L. Degtyareva, Y. Vakulenko, S. Nevhad, V. Andronov, R. Lazuta, P. Shapoval, & Y. Artamonov, “Development of the solution search method using the population algorithm of global search optimization,” Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, vol. 3, no. 4 (123), pp. 39–46, 2023. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.281007.
A. Zuev, D. Karaman, and A. Olshevskiy, “Wireless sensor synchronization method for monitoring short-term events”, Advanced Information Systems, vol. 7, no. 4, pp. 33–40, 2023. https://doi.org/10.20998/2522-9052.2023.4.04
H. Kuchuk and E. Malokhvii, “Integration of IOT with Cloud, Fog, and Edge Computing: A Review,” Advanced Information Systems, vol. 8(2), pp. 65–78, 2024, https://doi.org/10.20998/2522-9052.2024.2.08
W. Hilal, S. A. Gadsden, and J. Yawney, “Fraud: A Review of Anomaly Detection Techniques and Recent Advances,” Expert Syst. Appl. 193, 116429, 2022. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.116429
X. Zhang, F. Guo, T. Chen, L. Pan, G. Beliakov, and J. Wu, “A Brief Survey of Machine Learning and Deep Learning Techniques for E-Commerce Research,” J. Theor. Appl. Electron. Commer. Res. 18, 2188–2216, 2023. https://doi.org/10.3390/jtaer18040110
N. Baisholan, K. Baisholanova, K. Kubayev, Z. Alimzhanova, and N. Baimuldina, “Corporate Network Anomaly Detection Methodology Utilizing Machine Learning Algorithms,” Smart Sci., 12, 666–678, 2024. https://doi.org/10.1080/23080477.2024.2375457
M. Ikermane, M. Mohy-eddine, and Y. Rachidi, “Credit Card Fraud Detection: Comparing Random Forest and XGBoost Models with Explainable AI Interpretations,” In Innovative Technologies on Electrical Power Systems for Smart Cities Infrastructure. ICESST 2024, 126–135. Aboudrar, I., Ilahi Bakhsh, F., Nayyar, A., Ouachtouk, I., Eds.; Sustainable Civil Infrastructures; Springer: Cham, Switzerland, 2025. https://doi.org/10.1007/978-3-031-86705-7_12
I. Achituve, S. Kraus, and J. Goldberger, “Interpretable Online Banking Fraud Detection Based on Hierarchical Attention Mechanism,” In Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Barcelona, Spain, 4–8 May 2020, pp. 1–9.
S. O. Hnatyuk, R. Sh. Berdybayev, V. M. Sydorenko, O. K. Zhigarevych, & T. V. Smirnova, “Event correlation and cybersecurity incident management system at critical infrastructure facilities,” Cybersecurity: Education, Science, Technology, 3(19), 176–196, 2023. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2023.19.176196
V. Sydorenko, S. Gnatyuk, A. Tolbatov, A. Fesenko, Y. Yevchenko, & Y. Sotnichenko, “Experimental FMECA-based assessment of the critical information infrastructure importance in aviation,” CEUR Workshop Proceedings, 2732, 2020, 136–156.
A. A. Polozhentsev, & V. M. Sydorenko, “IT threat management method for critical information infrastructure facilities,” Science-Intensive Technologies, 2(62), 143–153, 2024.
K. Suresh Kumar, R. Sudha, T. Suguna, & M. K. Dharani, (n.d.). “An intelligent heartbeat management system utilizing fuzzy logic,” In Advances in Fuzzy-Based Internet of Medical Things (IoMT), 2024, 211–223. https://doi.org/10.1002/9781394242252.ch14
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Науковий журнал "Електроніка та системи управління" дотримується принципів відкритого доступу (Open Access) та забезпечує вільний, негайний і постійний доступ до всіх опублікованих матеріалів без фінансових, технічних або юридичних обмежень для читачів.
Усі статті публікуються у відкритому доступі відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Авторські права
Автори, які публікують свої роботи в журналі ""Електроніка та системи управління":
-
зберігають за собою авторські права на свої публікації;
-
надають журналу право на перше опублікування статті;
-
погоджуються на поширення матеріалів за ліцензією CC BY 4.0;
-
мають право повторно використовувати, архівувати та поширювати свої роботи (у тому числі в інституційних та тематичних репозитаріях) за умови посилання на первинну публікацію в журналі.
