Розроблення системи інтеграції та формування контенту з врахуванням криптовалютних потреб користувача

We have investigated processes of analysis, integration, and content generation, taking into consideration the needs of the user in cryptocurrency. By using the developed formal model and the performed critical analysis of methods and technologies for predicting the exchange rate of cryptocurrency, we have built a general architecture of the content processing system that acquires data from different cryptocurrency Internet stock exchanges. General functional requirements to the intelligent cryptocurrency system that target the Internet users have been stated. We have investigated methods, models, and tools to improve the effective support for developing structural elements in the model of a decision support system that manages content according to the user’s needs. general architectures of the backend and frontend parts of an intelligent cryptocurrency system have been devised. We also developed software for the system of integration and generation of content considering the cryptocurrency needs of users. An analysis of results of experimental verification of the proposed method for content integration and generation taking into consideration the cryptocurrency needs of users has been performed. A special feature of the system is that it analyzes information from social media and builds a forecast of currency rates based on the acquired information. A given system makes it possible to guess the trend in an exchange rate fluctuation. Conferences of a particular cryptocurrency, new implementations, government decrees from different countries, affect a trend as well, so it too must be taken into consideration. In order to account for most cases, it is necessary to constantly accumulate information on the subject and to assign it to Tables in a database. A given process takes place using a specialized software bot that collects and indexes information. The system is characterized by the following features that favorably distinguish it from analogs: the speed of page generation; the presence of SSL certificate and TLS encryption; content of better quality as it is updated every minute; there are no inactive sections of the service; the mobile web-site layout does not copy content at subdomain; automated checks against e-mail spam messages on the exchange rate. The focus of the system is on the frequency of updates at the speed of data aggregation from the Internet stock exchanges and social networks.Исследованы процессы анализа, интеграции и формирования контента с учетом криптовалютних потребностей пользователя. Используя разработанную формальную модель и проведеный критический анализ методов и технологий прогноза курса криптовалюта, построено общую архитектуру системы обработки контента с различных криптовалютних Интернет-бирж. Также сформулированы общие функциональные требования к интеллектуальной криптовалютной системе, ориентированной на Интернет-пользователей. Исследованы методы, модели и инструменты для совершенствования эффективной поддержки разработки структурных элементов модели системы поддержки принятия решений по управлению контентом согласно потребностям пользователя. Разработаны общие архитектуры backend и fronted частей интеллектуальной криптовалютной системы. Также разработано программное обеспечение системы интеграции и формирования контента с учетом криптовалютних потребностей пользователей. Проведен анализ результатов экспериментальной апробации предложенного метода интеграции и формирования контента с учетом криптовалютних потребностей пользователей. Особенность системы заключается в анализе информации из социальных медиа и создание прогноза курсов на основе собранной информации. Данная система позволяет угадать тренд направлении курсов. Конференции определенной криптовалюты, новые внедрения, государственные указы разных стран задают тоже направление тренда, поэтому это тоже надо учитывать. Для того чтобы учесть большинство случаев нужно постоянно накапливать информацию по теме и сортировать по таблицам в базе данных. Данный процесс происходит с помощью специальной программы бота, которая собирает и индексирует информацию. Одними из лучших возможностей системы по сравнению с аналогами, является скорость генерации страницы; присутствие SSL сертификата и шифрования TLS; более качественный контент, так как он обновляется ежеминутно; отсутствуют неактивные разделы сервиса; мобильная верстка сайта без дубляжа контента на поддомене; автопроверки против засорения почты сообщениями о курсе. Основной акцент системы делаться на частоте обновления на скорости агрегации данных с Интернет-бирж и социальных сетейДосліджені процеси аналізу, інтеграції та формування контенту з врахуванням криптовалютних потреб користувача. Використовуючи розроблену формальну модель та проведений критичний аналіз методів і технологій прогнозу курсу криптовалюти, побудовано загальну архітектуру системи опрацювання контенту з різних криптовалютних Інтернет-бірж. Також сформульвані загальні функціональні вимоги до інтелектуальної криптовалютної системи, орієнтованої на Інтернет-користувачів. Досліджено методи, моделі та інструменти для удосконалення ефективнішої підтримки розроблення структурних елементів моделі системи підтримки прийняття рішень з керування контентом згідно потреб користувача. Розроблено загальні архітектури backend та fronted частин інтелектуальної криптовалютної системи. Також розроблено програмне забезпечення системи інтеграції та формування контенту з врахуванням криптовалютних потреб користувачів. Проведений аналіз результатів експериментальної апробації запропонованого методу інтеграції та формування контенту з врахуванням криптовалютних потреб користувачів. Особливість системи полягає у аналізі інформації з соціальних медіа та створення прогнозу курсів на основі зібраної інформації. Дана система дозволяє вгадати тренд напрямку курсів. Конференції певної криптовалюти, нові впровадження, державні укази різних країн задають теж напрям тренду, тому це теж треба враховувати. Для того щоб врахувати більшість випадків, потрібно постійно накопичувати інформацію по темі та сортувати по таблицях в базі даних. Даний процес відбувається за допомогою спеціальної програми бота, яка збирає та індексує інформацію. Одними з кращих можливостей системи, порівняно з аналогами, є швидкість генерації сторінки; присутність SSL сертифіката та шифрування TLS; більш якісніший контент, так як він оновлюється щохвилини; відсутні неактивні розділи сервісу; мобільна верстка сайту без дубляжу контенту на піддомені; автоперевірки проти засмічення пошти повідомленнями про курс. Основний акцент системи робитися на частоті оновлення на швидкості агрегації даних з Інтернет-бірж та соціальних мере

Розроблення системи інтеграції та формування контенту з врахуванням криптовалютних потреб користувача

We have investigated processes of analysis, integration, and content generation, taking into consideration the needs of the user in cryptocurrency. By using the developed formal model and the performed critical analysis of methods and technologies for predicting the exchange rate of cryptocurrency, we have built a general architecture of the content processing system that acquires data from different cryptocurrency Internet stock exchanges. General functional requirements to the intelligent cryptocurrency system that target the Internet users have been stated. We have investigated methods, models, and tools to improve the effective support for developing structural elements in the model of a decision support system that manages content according to the user’s needs. general architectures of the backend and frontend parts of an intelligent cryptocurrency system have been devised. We also developed software for the system of integration and generation of content considering the cryptocurrency needs of users. An analysis of results of experimental verification of the proposed method for content integration and generation taking into consideration the cryptocurrency needs of users has been performed. A special feature of the system is that it analyzes information from social media and builds a forecast of currency rates based on the acquired information. A given system makes it possible to guess the trend in an exchange rate fluctuation. Conferences of a particular cryptocurrency, new implementations, government decrees from different countries, affect a trend as well, so it too must be taken into consideration. In order to account for most cases, it is necessary to constantly accumulate information on the subject and to assign it to Tables in a database. A given process takes place using a specialized software bot that collects and indexes information. The system is characterized by the following features that favorably distinguish it from analogs: the speed of page generation; the presence of SSL certificate and TLS encryption; content of better quality as it is updated every minute; there are no inactive sections of the service; the mobile web-site layout does not copy content at subdomain; automated checks against e-mail spam messages on the exchange rate. The focus of the system is on the frequency of updates at the speed of data aggregation from the Internet stock exchanges and social networks.Исследованы процессы анализа, интеграции и формирования контента с учетом криптовалютних потребностей пользователя. Используя разработанную формальную модель и проведеный критический анализ методов и технологий прогноза курса криптовалюта, построено общую архитектуру системы обработки контента с различных криптовалютних Интернет-бирж. Также сформулированы общие функциональные требования к интеллектуальной криптовалютной системе, ориентированной на Интернет-пользователей. Исследованы методы, модели и инструменты для совершенствования эффективной поддержки разработки структурных элементов модели системы поддержки принятия решений по управлению контентом согласно потребностям пользователя. Разработаны общие архитектуры backend и fronted частей интеллектуальной криптовалютной системы. Также разработано программное обеспечение системы интеграции и формирования контента с учетом криптовалютних потребностей пользователей. Проведен анализ результатов экспериментальной апробации предложенного метода интеграции и формирования контента с учетом криптовалютних потребностей пользователей. Особенность системы заключается в анализе информации из социальных медиа и создание прогноза курсов на основе собранной информации. Данная система позволяет угадать тренд направлении курсов. Конференции определенной криптовалюты, новые внедрения, государственные указы разных стран задают тоже направление тренда, поэтому это тоже надо учитывать. Для того чтобы учесть большинство случаев нужно постоянно накапливать информацию по теме и сортировать по таблицам в базе данных. Данный процесс происходит с помощью специальной программы бота, которая собирает и индексирует информацию. Одними из лучших возможностей системы по сравнению с аналогами, является скорость генерации страницы; присутствие SSL сертификата и шифрования TLS; более качественный контент, так как он обновляется ежеминутно; отсутствуют неактивные разделы сервиса; мобильная верстка сайта без дубляжа контента на поддомене; автопроверки против засорения почты сообщениями о курсе. Основной акцент системы делаться на частоте обновления на скорости агрегации данных с Интернет-бирж и социальных сетейДосліджені процеси аналізу, інтеграції та формування контенту з врахуванням криптовалютних потреб користувача. Використовуючи розроблену формальну модель та проведений критичний аналіз методів і технологій прогнозу курсу криптовалюти, побудовано загальну архітектуру системи опрацювання контенту з різних криптовалютних Інтернет-бірж. Також сформульвані загальні функціональні вимоги до інтелектуальної криптовалютної системи, орієнтованої на Інтернет-користувачів. Досліджено методи, моделі та інструменти для удосконалення ефективнішої підтримки розроблення структурних елементів моделі системи підтримки прийняття рішень з керування контентом згідно потреб користувача. Розроблено загальні архітектури backend та fronted частин інтелектуальної криптовалютної системи. Також розроблено програмне забезпечення системи інтеграції та формування контенту з врахуванням криптовалютних потреб користувачів. Проведений аналіз результатів експериментальної апробації запропонованого методу інтеграції та формування контенту з врахуванням криптовалютних потреб користувачів. Особливість системи полягає у аналізі інформації з соціальних медіа та створення прогнозу курсів на основі зібраної інформації. Дана система дозволяє вгадати тренд напрямку курсів. Конференції певної криптовалюти, нові впровадження, державні укази різних країн задають теж напрям тренду, тому це теж треба враховувати. Для того щоб врахувати більшість випадків, потрібно постійно накопичувати інформацію по темі та сортувати по таблицях в базі даних. Даний процес відбувається за допомогою спеціальної програми бота, яка збирає та індексує інформацію. Одними з кращих можливостей системи, порівняно з аналогами, є швидкість генерації сторінки; присутність SSL сертифіката та шифрування TLS; більш якісніший контент, так як він оновлюється щохвилини; відсутні неактивні розділи сервісу; мобільна верстка сайту без дубляжу контенту на піддомені; автоперевірки проти засмічення пошти повідомленнями про курс. Основний акцент системи робитися на частоті оновлення на швидкості агрегації даних з Інтернет-бірж та соціальних мере

Розроблення рекомендаційної системи на основі колаборативної фільтрації та Machine Learning з врахуванням особистих потреб користувача

The paper reports a study into recommendation algorithms and determination of their advantages and disadvantages. The method for developing recommendations based on collaborative filtering such as Content-Based Filtering (CBF), Collaborative Filtering (CF), and hybrid methods of Machine Learning (ML) has been improved. The paper describes the design principles and functional requirements to a recommendation system in the form of a Web application for choosing the content required by user using movies as an example. The research has focused on solving issues related to cold start and scalability within the method of collaborative filtering. To effectively address these tasks, we have used hybrid training methods. A hybrid recommendation system (HRS) has been practically implemented for providing relevant content recommendations using movies as an example, taking into consideration the user's personal preferences based on the constructed hybrid method. We have improved an algorithm for developing content recommendations based on the collaborative filtering and Machine Learning for the combined filtration of similarity indicators among users or goods. The hybrid algorithm receives initial information in a different form, normalizes it, and generates relevant recommendations based on a combination of CF and CBF methods. Machine Learning is capable of defining those factors that influence the selection of relevant films, which improves development of recommendations specific to the user. To solve these tasks, a new improved method has been proposed, underlying which, in contrast to existing systems of recommendations, are the hybrid methods and Machine Learning. Machine Learning data for the designed HRS were borrowed from MovieLens. We have analyzed methods for developing recommendations to the user; existing recommendation systems have been reviewed. Our experimental results demonstrate that the operational indicators for the proposed HRS, based on the technology of CF+CBF+ML, outperform those for two individual models, CF and CBF, and such their combinations as CF CBF, CF+ML, and CBF+ML. We recommend using HRS to collect data on people's preferences in selecting goods and to providing relevant recommendations.Проведено исследование рекомендательных алгоритмов и выявления преимуществ и недостатков. Усовершенствован метод формирования рекомендаций на основе колаборативной фильтрации как Content-Based Filtering (CBF), Collaborative Filtering (CF) и гибридных методов Machine Learning (ML). Описаны принципы проектирования и функциональные требования к рекомендательной системы в виде веб-приложения для выбора необходимого пользовательского контента на примере фильмов. Основные исследования сосредоточены на решении проблем холодного старта и масштабируемости в методе колаборативной фильтрации. Для эффективного решения этих проблем использованы гибридные методы обучения. Осуществлена практическая реализация гибридной рекомендательной системы (ГРС) предоставления релевантных рекомендаций контента на примере фильмов с учетом личных потребностей пользователя на основе разработанного гибридного метода. Усовершенствованый алгоритм формирования рекомендаций контента на основе колаборативних фильтрации и ML для совместной фильтрации показателей сходства между пользователями или между товарами. Гибридный алгоритм принимает входную информацию в разном виде, нормализует ее, и формирует соответствующие рекомендации на основе комбинации методов CF и CBF. Machine Learning способно определять факторы, влияющие на подбор релевантных фильмов, способствует улучшению предоставления рекомендаций конкретному пользователю. Для решения этих задач предлагается новый усовершенствованный метод обучения, в отличие от существующих систем рекомендаций, в основе которого лежат гибридные методы и Machine Learning. Данные для Machine Learning разработанной ГРС взяты с MovieLens. Проанализированы методы формирования рекомендаций пользователю, проведен осмотр имеющихся рекомендательных систем. Экспериментальные результаты показывают, что показатели работы предложенной ГРС на основе технологии CF+CBF+ML лучше, чем в двух единичных моделей, CF и CBF, и их комбинаций как CF+CBF, CF+ML и CBF+ML. ГРС рекомендуется использовать для сбора данных о предпочтениях людей в выборе товара и предоставления релевантных рекомендацийПроведено дослідження рекомендаційних алгоритмів та виявлення переваг та недоліків. Вдосконалено метод формування рекомендацій на основі колаборативної фільтрації як Content-Based Filtering (CBF), Collaborative Filtering (CF) та гібридних методів Machine Learning (ML). Описано принципи проектування та функціональні вимоги до рекомендаційної системи у вигляді веб-додатка для вибору необхідного для користувача контенту на прикладі фільмів. Основні дослідження зосереджені на вирішенні проблем холодного старту та масштабованості в методі колаборативної фільтрації. Для ефективного вирішення цих проблем, використані гібридні методи навчання. Здійснена практична реалізація гібридної рекомендаційної системи (ГРС) надання релевантних рекомендацій контенту на прикладі фільмів з врахуванням особистих потреб користувача на основі розробленого гібридного методу. Удосконалено алгоритм формування рекомендацій контенту на основі колаборативної фільтрації та Machine Learning для спільної фільтрації показників подібності між користувачами або між товарами. Гібридний алгоритм приймає вхідну інформацію у різному вигляді, нормалізує її та формує відповідні рекомендації на основі комбінації методів CF та CBF. Machine Learning здатне визначати чинники, що впливають на підбір релевантних фільмів, що сприяє поліпшенню надання рекомендацій конкретному користувачу. Для вирішення цих завдань пропонується новий удосконалений метод, на відміну від наявних систем рекомендацій, в основі якого лежать гібридні методи та Machine Learning. Дані для Machine Learning розробленої ГРС взято із MovieLens. Проаналізовано методи формування рекомендацій користувачеві, проведений огляд наявних рекомендаційних систем. Експериментальні результати показують, що показники роботи запропонованої ГРС на основі технології CF+CBF+ML кращі, ніж у двох одиничних моделей, CF та CBF, та їх комбінацій як CF+CBF, CF+ML та CBF+ML. ГРС рекомендується використовувати для збору даних про вподобання людей у виборі товару та надання релевантних рекомендаці

The use of synchronous and asynchronous teaching methods in pedagogical education in COVID-19 terms

The purpose of the academic paper lies in determining the ratio of synchronous and asynchronous teaching methods in modern pedagogy on the example of the analysis of the activity of higher education institutions within the conditions of quarantine restrictions. The sociological survey was conducted in two stages. Stage I – July – September 2021 (stage of information collection: opinion poll). The second stage is October 2021 (analytical). The advantages of synchronous teaching and learning have been determined, namely: easy interaction; real-time mode; questioning, instant answers, motivation, and help, immediate feedback from the teacher, group classes, high concentration. The disadvantages of synchronous teaching and learning have been identified, namely: physical compliance with the schedule, poor implementation of individualization, appropriate training, poor content of the digital learning platform, poor organization of various communication channels, and low level of digital alternative. The list of benefits of asynchronous learning has been revealed as follows: flexibility, antilocalization, economy, time mobility, one’s own working pace, the schedule convenience, point definition of the purposes. It has been found that the drawbacks of asynchronous learning are as follows: a decrease in an academic discipline, a decrease in socialization, feedback difficulty, limited contact, isolation, the need for self-discipline

Design of a Recommendation System Based on Collaborative Filtering and Machine Learning Considering Personal Needs of the User

The paper reports a study into recommendation algorithms and determination of their advantages and disadvantages. The method for developing recommendations based on collaborative filtering such as Content-Based Filtering (CBF), Collaborative Filtering (CF), and hybrid methods of Machine Learning (ML) has been improved. The paper describes the design principles and functional requirements to a recommendation system in the form of a Web application for choosing the content required by user using movies as an example. The research has focused on solving issues related to cold start and scalability within the method of collaborative filtering. To effectively address these tasks, we have used hybrid training methods. A hybrid recommendation system (HRS) has been practically implemented for providing relevant content recommendations using movies as an example, taking into consideration the user's personal preferences based on the constructed hybrid method. We have improved an algorithm for developing content recommendations based on the collaborative filtering and Machine Learning for the combined filtration of similarity indicators among users or goods. The hybrid algorithm receives initial information in a different form, normalizes it, and generates relevant recommendations based on a combination of CF and CBF methods. Machine Learning is capable of defining those factors that influence the selection of relevant films, which improves development of recommendations specific to the user. To solve these tasks, a new improved method has been proposed, underlying which, in contrast to existing systems of recommendations, are the hybrid methods and Machine Learning. Machine Learning data for the designed HRS were borrowed from MovieLens. We have analyzed methods for developing recommendations to the user; existing recommendation systems have been reviewed. Our experimental results demonstrate that the operational indicators for the proposed HRS, based on the technology of CF+CBF+ML, outperform those for two individual models, CF and CBF, and such their combinations as CF CBF, CF+ML, and CBF+ML. We recommend using HRS to collect data on people's preferences in selecting goods and to providing relevant recommendations