Нелінійна регресійна модель для прогнозування розміру мікросервісних e-commerce додатків на Java та розробка програмного забезпечення для її реалізації

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПухалевич А.В.
dc.contributor.authorАлієв Анар Шихалі огли
dc.contributor.authorAnar Aliiev Shikhaly ogly
dc.date.accessioned2025-05-29T12:09:24Z
dc.date.available2025-05-29T12:09:24Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionАлієв, А.Ш. Нелінійна регресійна модель для прогнозування розміру мікросервісних e-commerce додатків на Java та розробка програмного забезпечення для її реалізації = A nonlinear regression model for predicting the size of microservice e-commerce applications in Java and software developing for its implementation : магістерська робота ; спец. 121 ''Інженерія програмного забезпечення'' / А. Ш. Алієв ; наук. кер. А. В. Пухалевич. – Миколаїв : НУК, 2024. – 101 с.
dc.description.abstractАктуальність теми. Прогнозування розміру програмних проектів на ранніх стадіях розробки допомагає в управлінні ресурсами, плануванні часу, бюджету та в зменшенні ризиків. Кращу якість мають моделі, що побудовані під певні архітектуру, мову програмування, фреймворк, тип програмного забезпечення. Для e-commerce додатків на Java, що розробляються на базі мікросервісів, моделі не знайдено. Проте у сучасному світі електронна комерція швидко розвивається, що потребує нових архітектурних рішень. Одним із таких рішень є використання мікросервісів, тому актуальною є задача побудови двохфакторної нелінійної регресійної моделі для прогнозування розміру мікросервісних ecommerce додатків на Java. Мета дослідження. Мета дослідження полягає в підвищенні достовірності прогнозування розміру e-commerce додатків на Java, що розробляються на базі мікросервісів, шляхом побудови двохфакторної нелінійної регресійної моделі. Об’єкт дослідження. В якості об’єкту дослідження виступає процес прогнозування розміру мікросервісних e-commerce додатків на Java. Предмет дослідження. Предметом дослідження є нелінійні регресійні моделі прогнозування розміру e-commerce додатків на Java, що розробляються на базі мікросервісів. Методи дослідження. При дослідженні використовувалися методи теорії ймовірностей, математичної статистики, лінійного та нелінійного регресійного аналізу. Наукова новизна одержаних результатів. Виконано удосконалення нелінійної двохфакторної регресійної моделі прогнозування розміру e-commerce додатків на Java, що розробляються на базі мікросервісів, за рахунок використання нормалізуючого перетворення десятковий логарифм та вилучення багатовимірних 4 викидів. Це дало змогу підвищити достовірність даного прогнозування в порівнянні з побудованою двохфакторною лінійною регресійною моделлю. Практичне значення отриманих результатів В кваліфікаційній роботі програмно реалізована модель для прогнозування розміру e-commerce додатків на Java, що розробляються на базі мікросервісів. Це дає змогу автоматизувати, скоротити час та підвищити достовірність прогнозування на ранніх етапах роботи над проектом. Апробація результатів досліджень. Результати досліджень, що викладені в роботі, були представлені на VII Всеукраїнській науково-практичній інтернет конференції студентів, аспірантів та молодих вчених «Сучасні інформаційні системи і технології» (29 листопада 2024 р., м. Херсон, м. Хмельницький). Публікації. Результати досліджень викладені в 1 роботі.
dc.description.abstract1Relevance of the theme. Forecasting the size of software projects in the early stages of development helps in resource management, time planning, budgeting and risk reduction. Models that are built for a specific architecture, programming language, framework, software type have the best quality. No model has been found for e-commerce applications in Java, which are developed based on microservices. However, in the modern world, e-commerce is developing rapidly, which requires new architectural solutions. One of such solutions is the use of microservices. Therefore, the task of building a two-factor nonlinear regression model for predicting the size of microservice e-commerce applications in Java is relevant. Purpose of the research. The purpose of the study is to increase the reliability of predicting the size of e-commerce applications in Java developed on the basis of microservices by building a two-factor nonlinear regression model. The object of the study. The object of the study is the process of predicting the size of microservice e-commerce applications in Java. The subject of the study. The subject of the study is nonlinear regression models for predicting the size of e-commerce applications in Java, developed based on microservices. Research methods. The research used methods of probability theory, mathematical statistics, linear and nonlinear regression analysis. Scientific novelty of the obtained results. The nonlinear two-factor regression model for predicting the size of e-commerce applications in Java developed on the basis of microservices was improved by using the normalizing transformation of the decimal logarithm and removing multivariate outliers. This made it possible to increase the reliability of this prediction in comparison with the constructed two-factor linear regression model. 6 The practical significance of the obtained results. The qualification work software implements a model for predicting the size of e-commerce applications in Java, developed on the basis of microservices. This allows you to automate, reduce time and increase the reliability of forecasting in the early stages of work on the project. Approbation of research results. The results of the research presented in the work were presented at the VII All-Ukrainian Scientific and Practical Internet Conference of Students, Postgraduate Students and Young Scientists "Modern Information Systems and Technologies" (November 29, 2024, Kherson, Khmelnytskyi). Publications. The research results are presented in 1 paper.
dc.description.provenanceSubmitted by Антон Крамаренко (kramarenko4717@gmail.com) on 2025-01-21T14:07:13Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 Aliev_magister.pdf: 1279322 bytes, checksum: 3d6c54c70217b41c5886f533d79729f6 (MD5)en
dc.description.provenanceStep: reviewstep - action:reviewaction Rejected by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua), reason: Добрий день! На доопрацювання. На титульній сторінці не вистачає завідувача кафедри (ПІБ) on 2025-01-27T09:10:51Z (GMT)en
dc.description.provenanceSubmitted by Антон Крамаренко (kramarenko4717@gmail.com) on 2025-02-27T13:10:12Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 Aliev_magister.pdf: 1279322 bytes, checksum: 3d6c54c70217b41c5886f533d79729f6 (MD5)en
dc.description.provenanceStep: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Катерина Білоножко(kateryna.bilonozhko@nuos.edu.ua) on 2025-04-22T11:57:15Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Катерина Білоножко(kateryna.bilonozhko@nuos.edu.ua) on 2025-04-28T11:54:23Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: finaleditstep - action:finaleditaction Approved for entry into archive by Катерина Білоножко(kateryna.bilonozhko@nuos.edu.ua) on 2025-05-29T12:09:24Z (GMT)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-05-29T12:09:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Aliev_magister.pdf: 1279322 bytes, checksum: 3d6c54c70217b41c5886f533d79729f6 (MD5) Previous issue date: 2024en
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/10570
dc.language.isouk
dc.subjectмікросервіси
dc.subjecte-commerce додатки
dc.subjectJava
dc.subjectпрогнозування розміру
dc.subjectнормалізуюче перетворення
dc.subjectнелінійна регресія.
dc.titleНелінійна регресійна модель для прогнозування розміру мікросервісних e-commerce додатків на Java та розробка програмного забезпечення для її реалізації
dc.typeMasterThesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Aliev_magister.pdf
Розмір:
1.22 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
4.38 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ПЗАС)
121 "Інженерія програмного забезпечення". Магістерські роботи