The paper is devoted to application of collaborative filtering that is one of the method of automatic data filtering in the Internet. The main disadvantage of the approach is the necessity of performing a large number of operations. The authors have presented a mean of overcoming this problem by reduction of the dimension of the input matrix. Experimental results show that it had led not only to reduction of computational time, but also increased the accuracy of recommendations obtained.
PL
Artykuł poświęcony jest filtrowaniu kolaboracyjnemu, które jest jedną z metod automatycznej filtracji danych w sieci Internet. Główną wadą wspomnianego podejścia jest konieczność wykonywania bardzo dużej liczby operacji. Autorzy przedstawili rozwiązanie tego problemu polegający na redukcji wymiarowości przetwarzanej macierzy. Rezultaty badań pokazują, że oprócz zmniejszenia czasu obliczeń, uzyskano poprawę dokładności uzyskiwanych rekomendacji.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The antropogenic load on natural environment is continuously growing. One of important issues is the influence of transport of goods, especially when the cargo is hazardous. Railroad transport in Ukraine shares about 60% of all means of transport so identification of potential emergency situations in this area is an important issue. The article discusses some methodology approaches and describes cluster analysis as a tool for Identification of technogenic emergency situations in railway transport.
PL
Antropogeniczne obciążenie środowiska naturalnego stale rośnie. Jedną z istotnych kwestii jest wpływ transportu towarów, zwłaszcza gdy ładunek jest niebezpieczny. Transport kolejowy na Ukrainie ma około 60% udziału wszystkich środków transportu, więc identyfikacja potencjalnych sytuacji awaryjnych w tej dziedzinie jest ważnym zagadnieniem. W artykule przedstawiono wybrane podejścia metodyczne i opisano analizę skupień jako narzędzie do identyfikacji technogennych sytuacji awaryjnych w transporcie kolejowym.
3
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
W pracy przedstawiono wyniki badań odnośnie zapobiegania sytuacjom awaryjnym w transporcie kolejowym. Autorzy wykorzystali model matematyczny do prognozowania stanu składu kolejowego ze zbiornikiem cieczy przegrzanej oraz użyli wybranych technik data mining.
EN
The paper presents the results of research railway transport emergency prevention. Authors used mathematical model for the prediction of the state of the train tank cargo with superheated liquid and considered some data mining techniques
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.