<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns="http://purl.org/rss/1.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
  <channel rdf:about="https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/139">
    <title>DSpace Фонд:</title>
    <link>https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/139</link>
    <description />
    <items>
      <rdf:Seq>
        <rdf:li rdf:resource="https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/40575" />
        <rdf:li rdf:resource="https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/40490" />
        <rdf:li rdf:resource="https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/40489" />
        <rdf:li rdf:resource="https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/40488" />
      </rdf:Seq>
    </items>
    <dc:date>2026-06-10T03:08:28Z</dc:date>
  </channel>
  <item rdf:about="https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/40575">
    <title>Multi-criterion assessment of the priority of environmental protection measures based  on  open  online  data</title>
    <link>https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/40575</link>
    <description>Назва: Multi-criterion assessment of the priority of environmental protection measures based  on  open  online  data
Автори: Brynza N. O.
Короткий огляд (реферат): The purpose of the study is to develop and test a methodology for multi-criteria assessment of environmental protection priorities using open online data under conditions of incomplete information and interval uncertainty. The study addresses a practical problem in environmental management: how to justify priority actions when several measures are relevant simultaneously, and the available data have different spatial resolutions, reliability, and completeness.&#xD;
The research uses systems analysis, multi-criteria assessment, an additive utility function, expert weighting of criteria, normalization of heterogeneous indicators, interval analysis, and scenario analysis. Open online sources were selected as the information basis: NASA FIRMS for active fires, JRC Global Surface Water for water dynamics, ESA WorldCover and Sentinel-2/Copernicus Data Space for land cover and vegetation indicators, OpenAQ for air quality, HDX for administrative boundaries, Global Forest Watch for tree cover loss, and EkoZagroza as an auxiliary source of environmental threat reports. A pilot computational experiment was conducted for a conditional urbanized area in the Kharkiv region.&#xD;
Six environmental alternatives were assessed: greening, cleaning water bodies, reclamation of disturbed lands, strengthening air monitoring, improving waste management, and fire-prevention measures. Six criteria were used: environmental effect, implementation cost, implementation time, social significance, risk of inaction, and availability of online data. The highest baseline utility scores were obtained for waste management improvement, Uc = 0.650, and fire-prevention measures, Uc = 0.642. The following priorities were water body cleaning, Uc = 0.530, greening, Uc = 0.523, strengthening of air monitoring, Uc = 0.497, and reclamation of disturbed lands, Uc = 0.359. Scenario analysis showed that the first two alternatives remain the highest-priority group under different weighting assumptions.&#xD;
The proposed methodology enables formalizing preliminary environmental decision-making even when online data are incomplete. Interval representation does not eliminate uncertainty but makes it explicit and useful for assessing the reliability of ranking results. The method can support the preliminary justification of local environmental protection programs and should be further tested using actual datasets for specific territorial communities.</description>
    <dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
  <item rdf:about="https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/40490">
    <title>Оцінювання покриття корпоративних безпровідних мереж на базі модифікованої моделі Окамура-Хата</title>
    <link>https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/40490</link>
    <description>Назва: Оцінювання покриття корпоративних безпровідних мереж на базі модифікованої моделі Окамура-Хата
Автори: Михалевський Д. В.; Василишин В. І.; Коцюба В. П.
Короткий огляд (реферат): У роботі проведено дослідження можливості оцінювання покриття безпровідних корпоративних телекомунікаційних мереж на базі моделі Окамура-Хата із складною архітектурною забудовою. Для цього проведено аналіз моделі з точки зору параметрів затухання та потужності сигналу, що дало можливість визначити оптимальну адаптацію до умов поширення хвиль в діапазонах 2.4 ГГц та 5 ГГц із врахуванням втрат у вільному просторі, втрат пов’язаних із параметрами середовища та втрат на конкретних архітектурних перешкодах з використанням наперед визначеної бази коефіцієнтів та використання методу трасування променів.</description>
    <dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
  <item rdf:about="https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/40489">
    <title>Модель персоналізованих рекомендацій без попередніх даних користувача із застосуванням FUZZY AHP</title>
    <link>https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/40489</link>
    <description>Назва: Модель персоналізованих рекомендацій без попередніх даних користувача із застосуванням FUZZY AHP
Автори: Бредіхін В. М.; Вербицька В.І.; Григор’єв А. І.
Короткий огляд (реферат): Стрімкий розвиток електронної комерції зумовлює потребу у створенні рекомендаційних систем, здатних ефективно працювати за відсутності попередніх даних про користувача. У статті розглянуто підхід до формування персоналізованих рекомендацій на основі методу нечіткого аналітичного ієрархічного процесу (Fuzzy AHP). Така модель поєднує багатокритеріальність вибору з можливістю урахування як об’єктивних параметрів товарів, так і суб’єктивних переваг користувача, що визначаються через попарні порівняння критеріїв. Особливістю підходу є подолання проблеми «холодного старту». Представлений підхід може стати основою для створення сучасних інтелектуальних систем підтримки вибору в e-commerce.. Проведено експеримент, що підтвердив ефективність моделі для персоналізованого ранжування товарів.</description>
    <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
  <item rdf:about="https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/40488">
    <title>Інтелектуальний аналіз поведінки користувачів у цифрових сервісах</title>
    <link>https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/40488</link>
    <description>Назва: Інтелектуальний аналіз поведінки користувачів у цифрових сервісах
Автори: Чернишов Г. В.; Бредіхін Д. В.; Костенко О. Б.; Бредіхін В. М.
Короткий огляд (реферат): У статті досліджено застосування методів машинного навчання для оцінки активності користувачів у цифрових продуктах. Проведено аналіз моделей класифікації та кластеризації, зокрема LSTM, GBoost, KMeans. Запропоновано підхід до візуалізації та інтерпретації результатів із використанням ROC-кривих та SHAP-аналізу.</description>
    <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
</rdf:RDF>

