Розроблення системи інтеграції та формування контенту з врахуванням криптовалютних потреб користувача

Автор(и)

  • Vasyl Lytvyn Національний університет «Львівська політехніка» вул. С. Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013, Україна https://orcid.org/0000-0002-9676-0180
  • Victoria Vysotska Національний університет «Львівська політехніка» вул. С. Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013, Україна https://orcid.org/0000-0001-6417-3689
  • Volodymyr Kuchkovskiy https://orcid.org/0000-0002-7941-6329
  • Іgor Bobyk Національний університет «Львівська політехніка» вул. С. Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013, Україна https://orcid.org/0000-0002-0424-1720
  • Oksana Malanchuk Львівський національний медичний університет імені Данила Галицького вул. Пекарська, 69, м. Львів, Україна, 79010, Україна https://orcid.org/0000-0001-7518-7824
  • Yuriy Ryshkovets SoftServe вул. Садова, 2Д, м. Львів, Україна, 79021, Україна https://orcid.org/0000-0001-5831-4000
  • Irina Pelekh Національний університет «Львівська політехніка» вул. С. Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013, Україна https://orcid.org/0000-0002-3769-6844
  • Oksana Brodyak Національна академія сухопутних військ імені гетьмана Петра Сагайдачного вул. Героїв Майдану, 32, м. Львів, Україна, 79012, Україна https://orcid.org/0000-0002-9886-3589
  • Vitaliy Bobrivetc Тернопільський національний економічний університет вул. Львівська, 11, м. Тернопіль, Україна, 46020, Україна https://orcid.org/0000-0003-2134-8455
  • Valentyna Panasyuk Тернопільський національний економічний університет вул. Львівська, 11, м. Тернопіль, Україна, 46020, Україна https://orcid.org/0000-0002-5133-6431

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.154709

Ключові слова:

криптовалюта, прогнозування, Інтернет-біржа, інтелектуальний аналіз даних, Інтернет-маркетинг, Web-Mining, Data-Mining, Machine Learning, біткоїн, токен

Анотація

Досліджені 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 мереж

Біографії авторів

Vasyl Lytvyn, Національний університет «Львівська політехніка» вул. С. Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013

Доктор технічних наук, професор

Кафедра інформаційних систем та мереж

Victoria Vysotska, Національний університет «Львівська політехніка» вул. С. Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра інформаційних систем та мереж

Volodymyr Kuchkovskiy

Програміст

Іgor Bobyk, Національний університет «Львівська політехніка» вул. С. Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013

Кандидат фізико-математичних наук, доцент

Кафедра вищої математики

Oksana Malanchuk, Львівський національний медичний університет імені Данила Галицького вул. Пекарська, 69, м. Львів, Україна, 79010

Кандидат фізико-математичних наук

Кафедра біофізики

Yuriy Ryshkovets, SoftServe вул. Садова, 2Д, м. Львів, Україна, 79021

Кандидат технічних наук, програміст

Irina Pelekh, Національний університет «Львівська політехніка» вул. С. Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013

Кандидат технічних наук

Кафедра інформаційних систем та мереж

Oksana Brodyak, Національна академія сухопутних військ імені гетьмана Петра Сагайдачного вул. Героїв Майдану, 32, м. Львів, Україна, 79012

Кандидат фізико-математичних наук, доцент

Кафедра інженерної механіки (озброєння та техніки інженерних військ)

Vitaliy Bobrivetc, Тернопільський національний економічний університет вул. Львівська, 11, м. Тернопіль, Україна, 46020

Викладач

Кафедра економічної експертизи та аудиту бізнесу

Valentyna Panasyuk, Тернопільський національний економічний університет вул. Львівська, 11, м. Тернопіль, Україна, 46020

Кандидат економічних наук, доцент

Кафедра обліку і оподаткування підприємницької діяльності

Посилання

  1. Nakamoto, S. Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System. Available at: https://bitcoin.org/bitcoin.pdf
  2. Lytvyn, V., Vysotska, V., Pukach, P., Vovk, M., Ugryn, D. (2017). Method of functioning of intelligent agents, designed to solve action planning problems based on ontological approach. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (2 (87)), 11–17. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.103630
  3. Mobasher, B. (2007). Data Mining for Web Personalization. Lecture Notes in Computer Science, 90–135. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-540-72079-9_3
  4. Berko, A., Alieksieiev, V. (2018). A Method to Solve Uncertainty Problem for Big Data Sources. 2018 IEEE Second International Conference on Data Stream Mining & Processing (DSMP). 2018. doi: https://doi.org/10.1109/dsmp.2018.8478460
  5. Xu, G., Zhang, Y., Li, L. (2010). Web Content Mining. Web Mining and Social Networking, 71–87. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4419-7735-9_4
  6. Lytvyn, V., Kuchkovskiy, V., Vysotska, V., Markiv, O., Pabyrivskyy, V. (2018). Architecture of System for Content Integration and Formation Based on Cryptographic Consumer Needs. 2018 IEEE 13th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT). doi: https://doi.org/10.1109/stc-csit.2018.8526669
  7. Lytvyn, V., Vysotska, V., Pukach, P., Bobyk, I., Uhryn, D. (2017). Development of a method for the recognition of author’s style in the Ukrainian language texts based on linguometry, stylemetry and glottochronology. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (2 (88)), 10–19. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.107512
  8. Lytvyn, V., Vysotska, V., Pukach, P., Brodyak, O., Ugryn, D. (2017). Development of a method for determining the keywords in the slavic language texts based on the technology of web mining. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (2 (86)), 14–23. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.98750
  9. Lytvyn, V., Vysotska, V., Uhryn, D., Hrendus, M., Naum, O. (2018). Analysis of statistical methods for stable combinations determination of keywords identification. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (2 (92)), 23–37. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.126009
  10. Khomytska, I., Teslyuk, V. (2016). Specifics of phonostatistical structure of the scientific style in English style system. 2016 XIth International Scientific and Technical Conference Computer Sciences and Information Technologies (CSIT). doi: https://doi.org/10.1109/stc-csit.2016.7589887
  11. Khomytska, I., Teslyuk, V. (2016). The Method of Statistical Analysis of the Scientific, Colloquial, Belles-Lettres and Newspaper Styles on the Phonological Level. Advances in Intelligent Systems and Computing, 149–163. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-45991-2_10
  12. Dosyn, D. G., Ivantyshyn, O. L., Koshovyy, V. V., Romanyshyn, I. M., Soroka, S. O. (2003). To a question on the mechanism of formation of ionospheric disturbances at groundbased artificial acoustic excitation. Proceedings of International Seminar/Workshop on Direct and Inverse Problems of Electromagnetic and Acoustic Wave Theory, DIPED, 211–214.
  13. Lavrenyuk, S. P., Pukach, P. Y. (2007). Mixed problem for a nonlinear hyperbolic equation in a domain unbounded with respect to space variables. Ukrainian Mathematical Journal, 59 (11), 1708–1718. doi: https://doi.org/10.1007/s11253-008-0020-0
  14. Pukach, P. Ya., Kuzio, I. V. (2013). Nonlinear transverse vibrations of semiinfinite cable with consediration paid to resistance. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 3, 82–87.
  15. Pukach, P. Ya., Kuzio, I. V. (2015). Resonance phenomena in quasi-zero stiffness vibration isolation systems. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 3, 62–67.
  16. Pukach, P. Y. (2016). Investigation of Bending Vibrations in Voigt–Kelvin Bars with Regard for Nonlinear Resistance Forces. Journal of Mathematical Sciences, 215 (1), 71–78. doi: https://doi.org/10.1007/s10958-016-2823-0
  17. Pukach, P., Il’kiv, V., Nytrebych, Z., Vovk, M. (2017). On nonexistence of global in time solution for a mixed problem for a nonlinear evolution equation with memory generalizing the Voigt-Kelvin rheological model. Opuscula Mathematica, 37 (45), 735. doi: https://doi.org/10.7494/opmath.2017.37.5.735
  18. Pukach, P. Y. (2012). On the unboundedness of a solution of the mixed problem for a nonlinear evolution equation at a finite time. Nonlinear Oscillations, 14 (3), 369–378. doi: https://doi.org/10.1007/s11072-012-0164-6
  19. Pukach, P. Y. (2014). Qualitative Methods for the Investigation of a Mathematical Model of Nonlinear Vibrations of a Conveyer Belt. Journal of Mathematical Sciences, 198 (1), 31–38. doi: https://doi.org/10.1007/s10958-014-1770-x
  20. Fedushko, S. (2014). Development of a software for computer-linguistic verification of socio-demographic profile of web-community member. Webology, 11 (2). Available at: http://www.webology.org/2014/v11n2/a126.pdf
  21. Korzh, R., Fedushko, S., Peleschyshyn, A. (2015). Methods for forming an informational image of a higher education institution. Webology, 12 (2). Available at: http://www.webology.org/2015/v12n2/a140.pdf
  22. Korzh, R., Peleschyshyn, A., Syerov, Yu., Fedushko, S. (2014). The cataloging of virtual communities of educational thematic. Webology, 11 (1). Available at: http://www.webology.org/2014/v11n1/a117.pdf
  23. Bezobrazov, S., Sachenko, A., Komar, M., Rubanau, V. (2016). The Methods of Artificial Intelligence for Malicious Applications Detection in Android OS. International Journal of Computing, 15 (3), 184–190.
  24. Dunets, O., Wolff, C., Sachenko, A., Hladiy, G., Dobrotvor, I. (2017). Multi-agent system of IT project planning. 2017 9th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS). doi: https://doi.org/10.1109/idaacs.2017.8095141
  25. Lytvyn, V., Vysotska, V., Pukach, P., Nytrebych, Z., Demkiv, I., Kovalchuk, R., Huzyk, N. (2018). Development of the linguometric method for automatic identification of the author of text content based on statistical analysis of language diversity coefficients. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (2 (95)), 16–28. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.142451
  26. Vysotska, V., Fernandes, V. B., Emmerich, M. (2018). Web content support method in electronic business systems. Proceedings of the 2nd International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Systems. Vol. I: Main Conference. Lviv, 20–41. Available at: http://ceur-ws.org/Vol-2136/10000020.pdf
  27. Kanishcheva, O., Vysotska, V., Chyrun, L., Gozhyj, A. (2017). Method of Integration and Content Management of the Information Resources Network. Advances in Intelligent Systems and Computing, 204–216. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-70581-1_14
  28. Vysotska, V., Lytvyn, V., Burov, Y., Gozhyj, A., Makara, S. (2018). The consolidated information web-resource about pharmacy networks in city. CEUR Workshop Proceedings (Computational linguistics and intelligent systems), 2255, 239–255. Available at: http://ceur-ws.org/Vol-2255/paper22.pdf
  29. Lytvyn, V., Vysotska, V., Veres, O., Rishnyak, I., Rishnyak, H. (2017). The risk management modelling in multi project environment. 2017 12th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT). doi: https://doi.org/10.1109/stc-csit.2017.8098730
  30. Korobchinsky, M., Chyrun, L., Chyrun, L., Vysotska, V. (2017). Peculiarities of content forming and analysis in internet newspaper covering music news. 2017 12th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT). doi: https://doi.org/10.1109/stc-csit.2017.8098735
  31. Naum, O., Chyrun, L., Vysotska, V., Kanishcheva, O. (2017). Intellectual system design for content formation. 2017 12th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT). doi: https://doi.org/10.1109/stc-csit.2017.8098753
  32. Lytvyn, V., Vysotska, V., Burov, Y., Veres, O., Rishnyak, I. (2017). The Contextual Search Method Based on Domain Thesaurus. Advances in Intelligent Systems and Computing, 310–319. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-70581-1_22
  33. Veres, O., Rusyn, B., Sachenko, A., Rishnyak, I. (2018). Choosing the method of finding similar images in the reverse search system. Workshop Proceedings (Computational linguistics and intelligent systems), 2136, 99–107.
  34. Tkachenko, R., Izonin, I. (2018). Model and Principles for the Implementation of Neural-Like Structures Based on Geometric Data Transformations. Advances in Computer Science for Engineering and Education, 578–587. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-91008-6_58
  35. Bodyanskiy, Y., Perova, I., Vynokurova, O., Izonin, I. (2018). Adaptive wavelet diagnostic neuro-fuzzy network for biomedical tasks. 2018 14th International Conference on Advanced Trends in Radioelecrtronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET). doi: https://doi.org/10.1109/tcset.2018.8336299
  36. Peleshko, D., Peleshko, M., Kustra, N., Izonin, I. (2011). Analysis of invariant moments in tasks image processing. 2011 11th International Conference The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics (CADSM), 263–264.
  37. Peleshko, D., Ivanov, Y., Sharov, B., Izonin, I., Borzov, Y. (2016). Design and implementation of visitors queue density analysis and registration method for retail videosurveillance purposes. 2016 IEEE First International Conference on Data Stream Mining & Processing (DSMP). doi: https://doi.org/10.1109/dsmp.2016.7583531
  38. Vitynskyi, P., Tkachenko, R., Izonin, I., Kutucu, H. (2018). Hybridization of the SGTM Neural-Like Structure Through Inputs Polynomial Extension. 2018 IEEE Second International Conference on Data Stream Mining & Processing (DSMP). doi: https://doi.org/10.1109/dsmp.2018.8478456
  39. Izonin, I., Trostianchyn, A., Duriagina, Z., Tkachenko, R., Tepla, T., Lotoshynska, N. (2018). The Combined Use of the Wiener Polynomial and SVM for Material Classification Task in Medical Implants Production. International Journal of Intelligent Systems and Applications, 10 (9), 40–47. doi: https://doi.org/10.5815/ijisa.2018.09.05
  40. Rashkevych, Y., Peleshko, D., Vynokurova, O., Izonin, I., Lotoshynska, N. (2017). Single-frame image super-resolution based on singular square matrix operator. 2017 IEEE First Ukraine Conference on Electrical and Computer Engineering (UKRCON). doi: https://doi.org/10.1109/ukrcon.2017.8100390
  41. Tkachenko, R., Tkachenko, P., Izonin, I., Tsymbal, Y. (2017). Learning-Based Image Scaling Using Neural-Like Structure of Geometric Transformation Paradigm. Studies in Computational Intelligence, 537–565. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-63754-9_25
  42. Lytvyn, V., Vysotska, V., Pukach, P., Bobyk, І., Pakholok, B. (2016). A method for constructing recruitment rules based on the analysis of a specialist's competences. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (2 (84)), 4–14. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.85454
  43. Zhezhnych, P., Markiv, O. (2018). Recognition of tourism documentation fragments from web-page posts. 2018 14th International Conference on Advanced Trends in Radioelecrtronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET). doi: https://doi.org/10.1109/tcset.2018.8336350
  44. Gozhyj, A., Chyrun, L., Kowalska-Styczen, A., Lozynska, O. (2018). Uniform Method of Operative Content Management in Web Systems. CEUR Workshop Proceedings (Computational linguistics and intelligent systems), 2136, 62–77. Available at: http://ceur-ws.org/Vol-2136/10000062.pdf
  45. Vysotska, V., Hasko, R., Kuchkovskiy, V. (2015). Process analysis in electronic content commerce system. 2015 Xth International Scientific and Technical Conference “Computer Sciences and Information Technologies” (CSIT). doi: https://doi.org/10.1109/stc-csit.2015.7325447
  46. Chyrun, L., Vysotska, V., Kis, I., Chyrun, L. (2018). Content Analysis Method for Cut Formation of Human Psychological State. 2018 IEEE Second International Conference on Data Stream Mining & Processing (DSMP). doi: https://doi.org/10.1109/dsmp.2018.8478619
  47. Vysotska, V., Chyrun, L., Chyrun, L. (2016). The commercial content digest formation and distributional process. 2016 XIth International Scientific and Technical Conference Computer Sciences and Information Technologies (CSIT). doi: https://doi.org/10.1109/stc-csit.2016.7589902
  48. Lytvyn, V., Vysotska, V., Veres, O., Rishnyak, I., Rishnyak, H. (2016). Content linguistic analysis methods for textual documents classification. 2016 XIth International Scientific and Technical Conference Computer Sciences and Information Technologies (CSIT). doi: https://doi.org/10.1109/stc-csit.2016.7589903
  49. Lytvyn, V., Vysotska, V. (2015). Designing architecture of electronic content commerce system. 2015 Xth International Scientific and Technical Conference “Computer Sciences and Information Technologies” (CSIT). doi: https://doi.org/10.1109/stc-csit.2015.7325446
  50. Vysotska, V., Chyrun, L. (2015). Analysis features of information resources processing. 2015 Xth International Scientific and Technical Conference “Computer Sciences and Information Technologies” (CSIT). doi: https://doi.org/10.1109/stc-csit.2015.7325448
  51. Vasyl, L., Victoria, V., Dmytro, D., Roman, H., Zoriana, R. (2017). Application of sentence parsing for determining keywords in Ukrainian texts. 2017 12th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT). doi: https://doi.org/10.1109/stc-csit.2017.8098797
  52. Maksymiv, O., Rak, T., Peleshko, D. (2017). Video-based Flame Detection using LBP-based Descriptor: Influences of Classifiers Variety on Detection Efficiency. International Journal of Intelligent Systems and Applications, 9 (2), 42–48. doi: https://doi.org/10.5815/ijisa.2017.02.06
  53. Peleshko, D., Rak, T., Izonin, I. (2016). Image Superresolution via Divergence Matrix and Automatic Detection of Crossover. International Journal of Intelligent Systems and Applications, 8 (12), 1–8. doi: https://doi.org/10.5815/ijisa.2016.12.01
  54. Bazylyk, O., Taradaha, P., Nadobko, O., Chyrun, L., Shestakevych, T. (2012). The results of software complex OPTAN use for modeling and optimization of standard engineering processes of printed circuit boards manufacturing. 2012 11th International Conference on "Modern Problems of Radio Engineering, Telecommunications and Computer Science" (TCSET), 107–108.
  55. Bondariev, A., Kiselychnyk, M., Nadobko, O., Nedostup, L., Chyrun, L., Shestakevych, T. (2012). The software complex development for modeling and optimizing of processes of radio-engineering equipment quality providing at the stage of manufacture. TCSET’2012, 159.
  56. Riznyk, V. (2016). Multi-modular Optimum Coding Systems Based on Remarkable Geometric Properties of Space. Advances in Intelligent Systems and Computing, 129–148. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-45991-2_9
  57. Teslyuk, V., Beregovskyi, V., Denysyuk, P., Teslyuk, T., Lozynskyi, A. (2018). Development and Implementation of the Technical Accident Prevention Subsystem for the Smart Home System. International Journal of Intelligent Systems and Applications, 10 (1), 1–8. doi: https://doi.org/10.5815/ijisa.2018.01.01
  58. Basyuk, T. (2015). The main reasons of attendance falling of internet resource. 2015 Xth International Scientific and Technical Conference “Computer Sciences and Information Technologies” (CSIT). doi: https://doi.org/10.1109/stc-csit.2015.7325440
  59. Pasichnyk, V., Shestakevych, T. (2016). The Model of Data Analysis of the Psychophysiological Survey Results. Advances in Intelligent Systems and Computing, 271–281. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-45991-2_18
  60. Zhezhnych, P., Markiv, O. (2017). Linguistic Comparison Quality Evaluation of Web-Site Content with Tourism Documentation Objects. Advances in Intelligent Systems and Computing, 656–667. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-70581-1_45
  61. Chernukha, O., Bilushchak, Y. (2016). Mathematical modeling of random concentration field and its second moments in a semispace with erlangian disrtibution of layered inclusions. Task Quarterly, 20 (3), 295–334.
  62. Davydov, M., Lozynska, O. (2017). Information system for translation into ukrainian sign language on mobile devices. 2017 12th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT). doi: https://doi.org/10.1109/stc-csit.2017.8098734
  63. Davydov, M., Lozynska, O. (2017). Mathematical Method of Translation into Ukrainian Sign Language Based on Ontologies. Advances in Intelligent Systems and Computing, 89–100. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-70581-1_7
  64. Davydov, M., Lozynska, O. (2016). Linguistic models of assistive computer technologies for cognition and communication. 2016 XIth International Scientific and Technical Conference Computer Sciences and Information Technologies (CSIT). doi: https://doi.org/10.1109/stc-csit.2016.7589898
  65. Mykich, K., Burov, Y. (2016). Uncertainty in situational awareness systems. 2016 13th International Conference on Modern Problems of Radio Engineering, Telecommunications and Computer Science (TCSET). doi: https://doi.org/10.1109/tcset.2016.7452165
  66. Mykich, K., Burov, Y. (2016). Algebraic Framework for Knowledge Processing in Systems with Situational Awareness. Advances in Intelligent Systems and Computing, 217–227. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-45991-2_14
  67. Mykich, K., Burov, Y. (2016). Research of uncertainties in situational awareness systems and methods of their processing. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (4 (79)), 19–27. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.60828
  68. Mykich, K., Burov, Y. (2016). Algebraic model for knowledge representation in situational awareness systems. 2016 XIth International Scientific and Technical Conference Computer Sciences and Information Technologies (CSIT). doi: https://doi.org/10.1109/stc-csit.2016.7589896
  69. Kravets, P. (2010). The control agent with fuzzy logic. Perspective Technologies and Methods in MEMS Design, 40–41.
  70. Pukach, P., Il’kiv, V., Nytrebych, Z., Vovk, M., Pukach, P. (2017). On the Asymptotic Methods of the Mathematical Models of Strongly Nonlinear Physical Systems. Advances in Intelligent Systems and Computing, 421–433. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-70581-1_30
  71. Kravets, P. (2007). The Game Method for Orthonormal Systems Construction. 2007 9th International Conference – The Experience of Designing and Applications of CAD Systems in Microelectronics. doi: https://doi.org/10.1109/cadsm.2007.4297555
  72. Kravets, P. (2016). Game Model of Dragonfly Animat Self-Learning. Perspective Technologies and Methods in MEMS Design, 195–201.

##submission.downloads##

Опубліковано

2019-01-22

Як цитувати

Lytvyn, V., Vysotska, V., Kuchkovskiy, V., Bobyk І., Malanchuk, O., Ryshkovets, Y., Pelekh, I., Brodyak, O., Bobrivetc, V., & Panasyuk, V. (2019). Розроблення системи інтеграції та формування контенту з врахуванням криптовалютних потреб користувача. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(2), 18–39. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.154709

Номер

Том 1 № 2 (2019): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2019 Vasyl Lytvyn, Victoria Vysotska, Volodymyr Kuchkovskiy, Іgor Bobyk, Oksana Malanchuk, Yuriy Ryshkovets, Irina Pelekh, Oksana Brodyak, Vitaliy Bobrivetc, Valentyna Panasyuk

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.