Кафедра "Програмна інженерія та інтелектуальні технології управління ім. А. В. Дабагяна"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/1665

Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/asu

Від січня 2022 року кафедра має назву "Програмна інженерія та інтелектуальні технології управління ім. А. В. ДАБАГЯНА" (тоді ж, у січні 2022 року в окремий підрозділ виділилася кафедра "Інформаційні системи та технології"), попередні назви – "Програмна інженерія та інформаційні технології управління" (від 2015), "Автоматизовані системи управління" (від 1977); первісна назва – кафедра автоматичного управління рухом.

Кафедра автоматичного управління рухом заснована в 1964 році задля підготовки інженерів-дослідників у галузі автоматичного управління рухом з ініціативи професора Харківського політехнічного інституту Арега Вагаршаковича Дабагяна та генерального конструктора КБ "Електроприладобудування" Володимира Григоровича Сергєєва.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут".

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 4 доктора технічних наук; 24 кандидата наук: 22 – технічних, 1 – фізико-математичних, 1 – економічних, 1 – доктор філософії; 3 співробітників мають звання професора, 19 – доцента, 1 – старшого наукового співробітника.

Переглянути

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Towards Improving the Search Quality on the Trading Platforms
    (Springer International Publishing AG, 2018) Cherednichenko, Olga; Vovk, Maryna Anatoliivna; Kanishcheva, Olga; Godlevskyi, Mikhail
    In this paper, the problem of the search quality on the trading platforms, such AliExpress, eBay and others is explored, the major types of problems that arise in product search by customers are considered. The usage of the classical clusterization algorithms for grouping similar products according to their descriptions is studied. A data set for experimenting consists of different items (smartphones) from e-shop eBay is developed. Each entity in this corpus photos and a product description are given. These texts are used for item comparing in order to perform similar groups or similar items. The results show that the k-means algorithm is good for preliminary grouping but for detailed processing, other methods and approaches are required.