Search academic texts

Information × Registration Number 0824U000026, PhD dissertation Status Доктор філософії Date 31-01-2024 popup.evolution o Title Recommendation system for the teams formation of performers with relevant professional competences Author Ruslan Nebesnyi, popup.head Natalia Kunanets popup.opponent Dmytro Uhryn popup.opponent Yevhen Druzhinin popup.opponent Natalia Bushuieva popup.review Ihor Bodnarchuk Description У сучасних умовах постійних технологічних змін та зростання ринкової конкуренції, рекомендаційна система, зорієнтована на формування високофахових проєктних команд стає стратегічним інноваційним інструментом. Забезпечуючи точний відбір претендентів з відповідними фаховими компетентностями, вона сприяє оперативному реагуванню на виклики, підвищуючи при цьому загальну продуктивність команди проєкту. Метою дисертаційної роботи є розроблення методів і засобів реалізації процедур формування команд для успішного виконання ІТ проєктів. Для досягнення мети требу було виконати завдання: Проаналізувати підходи щодо формування команд виконавців для реалізації ІТ проєкту. Розробити комплекс формалізмів для створення концептуальних моделей цілевизначального та рольового підходів, ізоморфної, експертної, колегіальної, розробницької, проєктної, аналітичної, інтеграційної, інноваційної структур команд. Розробити модель ізоморфної структури команди з використанням формалізмів теорії графів. Розробити інформаційну технологію відбору претендентів з певними компетентностями для успішного виконання ІТ проєкту. Розробити поведінкову модель команди проєкту як сукупний рух імітованої зграї, подаючи взаємодії членів команди за допомогою ройового алгоритму. Побудувати архітектуру рекомендаційної системи відбору претендентів. Розробити рекомендаційну систему відбору претендентів в команду з певними компетентностями, що використовує гібридний метод генерування рекомендацій. Наукова новизна отриманих результатів Вперше запропоновано: Комплекс формалізмів, який покладено в основу процесів створення концептуальних моделей цілевизначального та рольового підходів, ізоморфної, експертної, колегіальної, розробницької, проєктної, аналітичної, інтеграційної, інноваційної структур команди. Це дозволило спростити процедури побудови ефективних команд виконавців ІТ проєктів, які формуються на платформі рекомендаційної системи. Поведінкова модель команди проєкту як сукупний рух імітованої зграї, подаючи взаємодії членів команди за допомогою ройового алгоритму. Це дозволило розробити метод формування команди з використанням агентного підходу, що забезпечило проведення серії симуляційних процесів для формування ефективних команд. Удосконалено: Модель ізоморфної структури команди з використанням формалізмів теорії графів. Це дозволило візуалізувати процеси побудови команд проєктів та формування оптимальної структури команди виконавців проєктів. Метод формування команди з використанням генетичного алгоритму та оптимального розподілу ролей у команді з використанням нейронних мереж. Це дозволило здійснювати пошук рішення щодо оптимального складу команди, базуючись на певній популяції претендентів. Архітектуру рекомендаційної системи відбору претендентів з заданою системою компетентностей для створення ефективної команди розробників. Інформаційну технологію відбору претендентів до складу команди з певними компетентностями для успішного виконання ІТ проєкту. Практичне значення отриманих результатів Розроблені підходи та методи можуть бути використані для підвищення продуктивності та ефективності виконання ІТ проєктів. Розроблена рекомендаційна система може бути використана для ефективного відбору претендентів до складу команд виконавців ІТ проєктів. Висновки У дисертаційній роботі розроблено комплекс методів і засобів формування команд виконавців ІТ проєктів, які ґрунтуються на використанні рекомендаційних систем. Запропоновані підходи та методи дозволяють забезпечити ефективний відбір претендентів до складу команд виконавців ІТ проєктів, що сприяє підвищенню продуктивності та ефективності виконання ІТ проєктів. Registration Date 2024-01-02 popup.nrat_date 2024-01-02 Close