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:
Tweet
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

1

1

11040

1

92966033

38643

1483940

1

1

1

1

5637647

526874914

324692697

-529076552

-1989392452
Downloads

1

1823742537

1

526874916

-529076559

1

1

1

-529076557

1

1

931239339

1

1100

-529076554

-529076559

-529076553

-1989392451
Files
File | Size | Format | Downloads |
---|---|---|---|
Kuzmenko_e-sports.pdf | 692.22 kB | Adobe PDF | -1352917333 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.