Please use this identifier to cite or link to this item: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/86140
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Дослідження світових тенденцій розвитку кіберспорту за допомогою методів Data Mining
Authors Kuzmenko, Olha Vitaliivna  
Koibichuk, Vitaliia Vasylivna  
Yatsenko, Valerii Valeriiovych  
Hrytsenko, Kostiantyn Hryhorovych  
ORCID http://orcid.org/0000-0001-8575-5725
http://orcid.org/0000-0002-3540-7922
http://orcid.org/0000-0003-2316-3817
http://orcid.org/0000-0002-7855-691X
Keywords кіберспорт
киберспорт
e-sports
часовий ряд
временной ряд
time series
методи інтелектуального аналізу даних
методы интеллектуального анализа данных
methods of data mining
Type Article
Date of Issue 2021
URI https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/86140
Publisher Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка
License Copyright not evaluated
Citation Кузьменко О. В., Койбічук В. В., Яценко В. В., Гриценко К. Г. Дослідження світових тенденцій розвитку кіберспорту за допомогою методів Data Mining // Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Серія Фізико-математичні науки. 2021. № 2. C. 117-124. DOI: https://doi.org/10.17721/1812-5409.2021/2.16
Abstract У статті проведено аналіз сучасного стану та тенденцій розвитку кіберспорту у світі за допомогою дослідження часового ряду кількості запитів інтернет-користувачів, отриманого шляхом застосування Google Trends. Визначено основні фактори підйому зацікавленості у кіберспорті. Ідентифіковано позитивні та негативні наслідки розвитку кіберспорту у світі. Проведене прогнозування світових тенденцій кіберспорту за допомогою методів інтелектуального аналізу даних - побудови MAR-сплайнів. Встановлено, що кіберспорт виступає основою практичного застосування кіберспортивних технологій у різних галузях.
The article analyzes the current state and trends of e-sports in the world by studying the time series of the number of requests from Internet users, obtained through the use of Google Trends. The positive and negative consequences of e-sports development in the world have been identified. The forecasting of world tendencies of e-sports by means of methods of data mining is carried out. Using the application of multivariate adaptive regression splines (MARSplines), a model of the relationship between the predictor - a time indicator and the dependent variable - the time series of the number of requests of Internet users, which are non-monotonic in nature and provide the possibility of regression switching points. The adequacy of the constructed model is proved by means of regression statistics and histogram of correspondence of residuals to the normal distribution law. The expediency of using the method of multivariate adaptive regression splines (MARSplines) before other statistical methods is substantiated.
Appears in Collections: Наукові видання (ННІ БіЕМ)

Views

Austria Austria
1
China China
11040
Finland Finland
1
Germany Germany
92966033
Greece Greece
38643
Ireland Ireland
1483940
Lithuania Lithuania
1
Sweden Sweden
1
Turkey Turkey
5637647
Ukraine Ukraine
526874914
United Kingdom United Kingdom
324692697
United States United States
-972174922
Unknown Country Unknown Country
2211

Downloads

Austria Austria
1
Bulgaria Bulgaria
1823742537
China China
1
France France
526874916
Germany Germany
15723811
Lithuania Lithuania
1
Malta Malta
1
Netherlands Netherlands
1483941
Poland Poland
1
Romania Romania
1
Spain Spain
1
Turkey Turkey
1100
Ukraine Ukraine
-20467792
United Kingdom United Kingdom
324692696
United States United States
1823742537
Unknown Country Unknown Country
77284

Files

File Size Format Downloads
Kuzmenko_e-sports.pdf 692,22 kB Adobe PDF 200903741

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.