The object of research, development or design (in Russian) : Электронная торговля, В2В, Электронные торговые площадки (Marketplace)

The object of research, development or design (in Kazakh) : Электрондық коммерция, B2B, электрондық сауда алаңдары (Marketplace)

Aim of work (in Russian) : Проектирование и разработка эффективных моделей, техник и технологий (далее инструментарий), ассистирующих в сборе, подготовке, стандартизации, анализе, обучении и распознавании структуры в (не-) структурированных данных. Результаты исследования в первую очередь должны интеллектуализировать рабочие процессы по анализу и обработке больших данных, тем самым улучшить эффективность работы человека.

Aim of work (in Kazakh) : Құрылымдық деректерді құрылымдауға (жинауға), дайындауға, стандарттауға, талдауға, оқытуға және тануға көмектесетін тиімді модельдерді, әдістер мен технологияларды (бұдан әрі инструмент) жобалау және әзірлеу. Зерттеу нәтижелері ең алдымен үлкен деректерді талдау мен өңдеуге арналған жұмыс ағынын интеллектуалдық тұрғыдан ойластыруы керек, осылайша адамның жұмысын жақсартады.

Методы исследования (на русском) : Теоретические и прикладные исследования проблемы базируются на классе методов искусственного интеллекта и машинного обучения, а также средствах математической статистики, численных методов, методов оптимизации, теории вероятностей.

Методы исследования (на казахском) : Мәселенің теориялық және қолданбалы зерттеулері жасанды интеллект пен машинаны оқыту әдістері класына, сондай-ақ математикалық статистикаға, сандық әдістерге, оптимизация әдістеріне, ықтималдықтар теориясына негізделген.

Obtained results and novelty (in Russian) : Результаты исследований: – проведен системный анализ особенностей существующих методов, технологий и инструментов при работе с углубленным анализом «больших» данных; – разработана постановка задачи и формализованы соответствующие требования по единому формату преобразования данных из различных источников; по хранилищу гетерогенных данных, характеризуемых различными сценариями; – разработана техническая спецификация спроектированных интерфейсов и требуемого оборудования; – сформирована основная идея, т.е. классифицировать новый неизвестный раннее продукт в известном раннем формате на основе статической информации текстовой и цифровой (stastical data inference) и сравнить его с моделями в системе; – разработан алгоритм для кластеризации текста и классификации групп кластеров; – разработан прототип системы; – проведен экспериментальное лабораторное тестирование системы.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Зерттеу нәтижелері: – «үлкен» деректерді терең талдаумен жұмыс істеу кезінде қолданыстағы әдістердің, технологиялардың және құралдардың ерекшеліктеріне жүйелік талдау жүргізілді; – есептің тұжырымдамасы әзірленді және әртүрлі дереккөздерден деректерді түрлендіруге арналған бірыңғай форматқа сәйкес талаптар рәсімделді; әртүрлі сценарийлермен сипатталатын гетерогенді деректерді сақтау туралы; – жобаланған интерфейстерге және қажетті жабдыққа техникалық сипаттама жасалынды; – негізгі идея қалыптасты, яғни статикалық ақпараттық мәтіндік және цифрлық (стастикалық деректерді шығару) негізінде жаңа белгісіз ерте өнімді белгілі ерте форматта жіктеу және оны жүйенің модельдерімен салыстыру; – мәтіндік кластерлеу және кластерлік топтарды жіктеу алгоритмі жасалынды; – жүйенің прототипі жасалды; – жүйені эксперименттік зертханалық сынағы жүргізілді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : В данном проекте конструктивные и технико-экономические показатели не предусмотрены.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Жобада техникалық және экономикалық көрсеткіштер қарастырылмаған.

Level of implementation (in Russian) : В данный момент разработан прототип системы.

Level of implementation (in Kazakh) : Қазіргі уақытта жүйенің прототипі жасалынды.

Efficiency (in Russian) : Результаты исследования способны решить ряд задач связанных с B2B-рынком, особенно Электронными торговыми площадками (Marketplace) и Интернет магазинами, управлением городским хозяйством в концепции «умный город». Разработанный программный комплекс может быть использован как интеллектуальное ядро технологической инфраструктуры «умного города»: – фильтровать, сортировать и агрегировать данные собранные из различных источников; – прогнозировать потенциальные проблемы на основе анализа данных собранных с датчиков данных; – способствовать в качественном и быстром принятии стратегических решений по улучшению качества жизни в городе.

Efficiency (in Kazakh) : Зерттеу нәтижелері B2B нарығына қатысты бірқатар мәселелерді шешуге қабілетті, әсіресе электрондық сауда алаңдары (Marketplace) және интернет-дүкендер. Әзірленген бағдарламалық кешенді «ақылды қаланың» технологиялық инфрақұрылымының зияткерлік өзегі ретінде пайдалануға болады: – әр түрлі көздерден жиналған деректерді сүзгілеу, сұрыптау және жинақтау; – дерек датчиктерінен алынған мәліметтерді талдау негізінде ықтимал проблемаларды болжау; – қалада өмір сүру сапасын жақсарту үшін стратегиялық шешімдердің сапалы және жылдам қабылдануына ықпал ету.

Field of application (in Russian) : Основной областью применения разработанного инструментариа позволит качественно и эффективно решать задачи поиска структуры в «больших» данных для площадок, как электронная коммерция, электронная розничная торговля, онлайн банкинг, интернет аквайринг, горно-металлургический комплекс и нефте-газовая промышленность и др.

Field of application (in Kazakh) : Әзірленген құралдарды қолданудың негізгі саласы электрондық коммерция, электронды бөлшек сауда, Интернет-банкинг, Интернет-эквайринг, тау-кен металлургия кешені және мұнай-газ саласы және т.б. сайттар үшін «үлкен» деректердегі құрылымды іздеу мәселелерін тиімді және тиімді шешуге мүмкіндік береді.