Application of neural networks in predicting the level of integration in supply chains

Purpose: This investigation is based on the theoretical analysis of the application of neural networks to the design and manage supply chains, along with an empirical approach, this investigation its developed with the prediction of the level of integration in the supply chain through neural networks. Design/methodology/approach: The methodology designed and used for the processing of data was the instruction of a neural network which is used to predict the level of integration in a supply chain. This type of predictive application appears in the literature reviewed on supply chains. This analysis was carried out in a comparative way with the heterogeneous and homogeneous weights of the neuron training. Findings: The main results of this research focus on predicting the level of integration in the supply chain from the neuronal network. This provides a coached neuron that can be applied in other studies and, therefore, predict the outcome. On the other hand, it is shown that if the weights of the integration level variables are not homogeneous, the procedure presents different results depending on the context in which it is developed. Research limitations/implications: Among the limitations of the implementation of neural networks it should be noted, the necessary adaptation to the characteristics of the supply chains and the areas of performance of the business organizations under study, in the framework of activities productive or service itself, in addition to analyzing its corporate purpose in relation to the satisfaction of certain needs of the target markets. Originality/value: The literature shows multiple theoretical sources that refer to studies of neural networks in supply chains, observing the opportunity to apply this technique to predict the level of integration due to its benefits for decision making. The originality of this scientific work lies in the possibility of comparing the historical data of the level of integration and those predicted as a result of the coaching of the neuron with the weights of the heterogeneous and homogeneous variables.Peer Reviewe

CLUSTERING OF SCIENTISTS' PUBLICATIONS, CONSIDERING FINDING SIMILARITIES IN ABSTRACTS AND TEXTS OF PUBLICATIONS BASED ON N-GRAM ANALYSIS AND IDENTIFYING POTENTIAL PROJECT GROUPS

The article describes the solution to the problem of clustering scientists' publications, taking into account the finding of similarities in the annotations and texts of these publications based on n-grams of analysis and cross-references, as well as the tasks of identifying potential project groups for the implementation of research and educational projects based on the results of clustering. The selection of scientific partners in the world practice is done without a comprehensive assessment of their activities. Most of the well-known indexes for evaluating the research activities of scientists need to consider information about citations fully. The methods developed in the study for evaluating the scientific activities of scientists and universities, as well as methods for selecting scientific partners for the implementation of educational and scientific projects on a scientific basis, allow us to organize the influential work of universities qualitatively. In the article, a probabilistic thematic model is constructed that allows the clustering of scientists' publications in scientific fields, considering the citation network, which is an important step in solving the problem of identifying subject scientific spaces. As a result of constructing the model, the problem of increasing instability of clustering of the citation graph due to a decrease in the number of clusters has been solved. The main objective of this work is to address the challenge of selecting suitable partners for collaboration in scientific and educational projects. To achieve this, a method for choosing project executors has been developed, which employs fuzzy logical inference to harmonize expert opinions regarding candidate requirements. This approach helps facilitate the multi-criteria selection of potential partners for scientific and educational projects. In addition to the method, various software modules have been created as part of this research. These modules are designed for the automated collection of information on the publications and citation records of scientists through international scientometric databases. They also encompass a visualization module and a user interface that aids in evaluating the scientific activities of university teaching staff. Choosing partners for grants or strategic collaborations, especially in the context of a globalized and highly mobile scientific community, remains a pertinent issue. The approach described in this research involves clustering the scientific publications of potential project partners. Furthermore, it incorporates conducting comparative citation analyses of these publications and establishing proximity based on n-gram annotation analysis. These methods provide a scientific basis for making informed choices when selecting partners, which is crucial for initiating and advancing research projects. Consequently, the selection of partners for forming research project teams is an immediate and pressing task

Розробка індивідуально-орієнтованого методу вибору суб’єктів наукової діяльності для реалізації наукових проєктів на основі наукометричного аналізу

The main factors influencing the choice of individual subjects of the scientific activity or potential partners and executors for scientific and educational projects were analyzed. The specific features of choosing project executors of different categories were indicated. The functional responsibilities of project participants in accordance with the project structure were described. The individually oriented method for choosing subjects of scientific activity as executors of scientific and educational projects was developed, taking into account the productivity of their scientific activities in the past and considering the structure of projects. To determine the merits of the subjects of scientific activity, which are included in the relevant scientific subject spaces, it is necessary to apply the procedure of their productivity assessment. In addition, it is necessary to predict a change in productivity in the future based on retrospective data for this subject. Next, it is required to solve the multi-criteria problem of the choice among the subjects of scientific activity who are quite productive in the opinion of the project manager. The use of the developed method reduces the subjective impact on making a decision regarding the choice of project executors. This is due to the fact that they are chosen by automated calculation of scientometric indicators of subjects, guided only by open sources of information. The individually oriented method for the selection of subjects of scientific activity was verified on the example of the formation of three applications of research projects. As a result, the average percentage of scientists who meet the requirements of project managers for each scientific subject space was about 46.55 %. The percentage of those involved in the project from those who were selected is about 24.07 %. The probability of cooperation is higher among those who have an average H-index.Проведен анализ основных факторов, влияющих на выбор индивидуальных субъектов научной деятельности или потенциальных партнеров и исполнителей в состав научных и образовательных проектов. Указаны особенности выбора исполнителей проекта разных категорий. Описаны функциональные обязанности участников проектов в соответствии со структурой проектов. Разработан индивидуально-ориентированный метод выбора субъектов научной деятельности как исполнителей научных и образовательных проектов, учитывая производительность их научной деятельности в прошлом и с учетом структуры проектов. Для определения преимуществ субъектов научной деятельности, которые включаются в соответствующие предметные научные пространства, необходимо применить процедуру оценки их производительности. Кроме того, следует спрогнозировать изменение производительности в будущем на основе ретроспективных данных для данного субъекта. Далее нужно решить многокритериальную задачу выбора среди тех субъектов научной деятельности, которые достаточно продуктивны по мнению менеджера проекта. Использование разработанного метода позволяет уменьшить субъективное влияние на принятие решения о выборе исполнителей проекта. Это связано с тем, что выбор производится путем автоматизированного расчета наукометрических показателей субъектов, руководствуясь только открытыми источниками информации. Проведена верификация индивидуально-ориентированного метода выбора субъектов научной деятельности на примере формирования трех заявок научно-исследовательских проектов. В итоге средний процент ученых, удовлетворяющих требованиям менеджеров проектов по каждому предметному научному пространству, составил около 46,55 %. Процент привлекаемых к выполнению проекта из числа отобранных составляет около 24.07 %. Вероятность сотрудничества выше среди тех, кто имеет середний H-индекс.Проведено аналіз основних факторів, що впливають на вибір індивідуальних суб’єктів наукової діяльності або потенційних партнерів та виконавців до складу наукових та освітніх проєктів. Вказано особливості вибору виконавців проєкту різних категорій. Описано функціональні обов’язки учасників проєктів відповідно до структури проєктів. Розроблено індивідуально-орієнтований метод вибору суб’єктів наукової діяльності як виконавців наукових та освітніх проєктів, враховуючи продуктивність їх наукової діяльності в минулому та з урахуванням структури проєктів. Для визначення переваг суб’єктів наукової діяльності, які включаються до відповідних предметних наукових просторів, необхідно застосувати процедуру оцінювання їх продуктивності. Крім того, потрібно спрогнозувати зміну продуктивності в майбутньому на основі ретроспективних даних для даного суб’єкта. Далі потрібно розв’язати багатокритеріальну задачу вибору серед тих суб’єктів наукової діяльності, які є достатньо продуктивними на думку менеджера проєкту. Використання розробленого методу дозволяє зменшити суб’єктивний вплив на прийняття рішення щодо вибору виконавців проєкту. Це пов’язано з тим, що вибір здійснюється шляхом автоматизованого розрахунку наукометричних показників суб’єктів, керуючись тільки відкритими джерелами інформації. Проведена верифікація індивідуально-орієнтованого методу вибору суб’єктів наукової діяльності на прикладі формування трьох заявок науково-дослідних проєктів. В результаті середній відсоток науковців, які задовольняють вимоги менеджерів проєктів за кожним предметним науковим простором склав близько 46.55 %. Відсоток тих, кого залучають до виконання проєкту з числа відібраних складає близько 24.07 %. Ймовірність співпраці вища серед тих, хто має середній H-індекс