Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
Search Results
Item Дослідження світових тенденцій розвитку кіберспорту за допомогою методів Data Mining(Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка, 2021) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Яценко, Валерій Валерійович; Яценко, Валерий Валерьевич; Yatsenko, Valerii Valeriiovych; Гриценко, Костянтин Григорович; Гриценко, Константин Григорьевич; Hrytsenko, Kostiantyn HryhorovychУ 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.Item Застосування методів машинного навчання для статистичного аналізу та прогнозування кіберспортивної галузі(Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах, 2021) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Миненко, Сергій Володимирович; Миненко, Сергей Владимирович; Mynenko, Serhii Volodymyrovych; Гриценко, Костянтин Григорович; Гриценко, Константин Григорьевич; Hrytsenko, Kostiantyn Hryhorovych; Яценко, Валерій Валерійович; Яценко, Валерий Валерьевич; Yatsenko, Valerii ValeriiovychУ статті розглянуто динаміку та поведінку кіберспортивної індустрії на світовому рівні та стан кіберспорту як індустрії в Україні. Визначено основні досягнення кіберспортивної сфери України. Проведено статистичний аналіз доходу кіберспортивної індустрії, сукупної аудиторії кіберспортивних ігор, постійних та пересічних глядачів змагань на основі аналізу варіації, моди, показників асиметрії та ексцесу розподілу. Для досягнення цілей дослідження було використано метод експоненційного згладження та метод опорних векторів. SVM є методом машинного навчання, який використовується для вирішення задач класифікації та регресії. Як і для класичної моделі регресії основою підходу є знаходження функції підгонки емпіричних даних. Обрані методи дозволили підготувати дані для аналізу та побудувати регресійні SVM-моделі з ядром на основі радіально-базисних функцій. Побудовані моделі для доходу кіберспорту та пересічних глядачів кіберспорту мають тип epsilon-SVM, а для світової аудиторії кіберспорту та постійних глядачів кіберспорту – nu-SVM. Доведена адекватність побудованих моделей на основі аналізу залишків моделі. Здійснено прогнозування вхідних показників. Визначено, що до 2025 року очікується постійне зростання доходу від кіберспортивної діяльності, що означає постійний розвиток та вдосконалення супутньої до кіберспорту інфраструктури. Визначено важливість та необхідність державної підтримки розвитку кіберспорту на всіх рівнях: від організації турнірних площадок до проведення регіональних, шкільних, аматорських турнірів. Отримані результати можуть бути використані Федерацією кіберспорту України, кіберспортивними організаціями, дослідниками для обгрунтування необхідності розвитку кіберспорту в УкраїніItem Нейромережеве моделювання та прогнозування актуалізації кіберспортивної індустрії на світовому рівні(Вісник ХНУ, 2021) Яценко, Валерій Валерійович; Яценко, Валерий Валерьевич; Yatsenko, Valerii Valeriiovych; Гриценко, Костянтин Григорович; Гриценко, Константин Григорьевич; Hrytsenko, Kostiantyn Hryhorovych; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Штефан, А.В статті досліджені питання зростання зацікавленості користувачів інтернет до галузі кіберспорту. Побудовано математичні моделі нейронної мережі актуалізації кіберспортивної індустрії на світовому рівні. Виконано прогнозування на основі радіальних базисних функцій та багатошарового персептрону.Item Оцінка рівня конкуренції гравців кіберспорту на світовому рівні(Вісник ХНУ, 2021) Каща, Марія Олексіївна; Каща, Мария Алексеевна; Kashcha, Mariia Oleksiivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Яценко, Валерій Валерійович; Яценко, Валерий Валерьевич; Yatsenko, Valerii Valeriiovych; Грек, К.В роботі наведено результати досліджень щодо оцінки рівня конкуренції у галузі світового кіберспорту для двадцяти країн світу, які є лідерами станом на 2020 рік щодо зароблених грошових винагород у різноманітних змаганнях та турнірах. Систематизація літературних джерел та підходів до вирішення проблеми визначення конкуренції серед країн світу у кіберспорті засвідчила, що дане питання не є достатньо вивченим. Актуальність вирішення даної наукової проблеми полягає в тому, що зі збільшенням контингенту гравців, глядачів та спонсорів до ігрової галузі пропорційно збільшується увага світової наукової спільноти до даної галузі. Для ігрової індустрії застосовано методика визначення індексу Лоренца, індекс ентропії, індекс Герфиндаля-Гіршмана, коефіцієнт концентрації. Виявлено, що за 2010-2020 роки галузь електронного спорту має помірний рівень концентрації, що зумовлює сприятливі умови для будь-якої країни світу зайняти лідируючу позицію. З’ясовано, що серед досліджуваної вибірки країн найбільший рівень впливу має Китай, за обсягом зароблених призових премій. Встановлено, що на шкалі повної рівності країн, учасників кіберспортивних турнірів та абсолютної нерівності між ними - сфера електронного спорту займає посереднє значення. Запропоновано використання відомих статистичних методів оцінки конкуренції з урахуванням специфіки галузі.