Įkurtas 2019 m. Publikuoja įvairios tematikos proginius straipsnių rinkinius.
Vilniaus universiteto leidykla / Vilnius University Press
Steganografija dirbtinių neuroninių tinklų parametruose ir jos aptikimas mašininio mokymosi metodais
Dirbtinių neuroninių tinklų modeliais plačiai dalijamasi viešosiose saugyklose, todėl kyla grėsmė, kad jų parametrų failai gali būti išnaudoti kenkėjiškam turiniui slėpti ir platinti. Šiame straipsnyje analizuojamas erdvinės srities steganografijos pritaikymas dirbtiniuose neuroniniuose tinkluose, vertinant tiek informacijos paslėpimo, tiek jos aptikimo galimybes. Nustatyta, kad vaizdų klasifikavimo modeliuose galima modifikuoti bent pusę jų talpos reikšmingai nepabloginant klasifikavimo tikslumo. Įterpto turinio aptikimui taikyti mašininio mokymosi metodai, su kuriais pasiektas 90,2 % tikslumas modifikacijų aptikimo užduotyje. Rezultatai rodo, kad tinklų parametruose galima paslėpti informaciją, tačiau tokios modifikacijos gali būti aptinkamos.
Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Toward a Unified Method for Digital Twin Development: A Systematic Comparison of Existing Frameworks and Process Models
The rapid growth of interest in Digital Twins has produced a heterogeneous landscape of development methods, frameworks and process models. Existing reviews describe the state of the art in general terms, focus on selected dimensions such as methodologies or Model-Driven Engineering techniques, or propose domain-specific engineering approaches, but no unified view systematically compares these contributions and distils a reference method adaptable across domains. This paper reports the first stage of my research toward such a unified method by systematically comparing existing frameworks and process models and synthesising the result into a coherent reference method. The methodology combines systematic literature review, comparative method analysis and inductive synthesis. The paper presents the current progress, the proposed contribution and open issues.
An Experimental Study of Atrial Fibrillation Detection Using Deep Neural Networks Under Noisy Conditions
Atrial fibrillation, characterized by rapid and irregular electrical activity in the atria, is the most common sustained cardiac arrhythmia and a major risk factor for stroke. Early detection of AFib is critical for timely diagnosis and effective treatment. However, AFib detection from electrocardiogram recordings remains challenging due to noise contamination, particularly in wearable device recordings, where motion-related artifacts are frequently present. Numerous deep learning approaches have been proposed for AFib detection, but direct comparison between existing methods is difficult due to different experimental settings. Also, the effect of real-world noise on performance is underexplored. In response to this challenge, we performed a cross-dataset test on deep learning models CTRhythm, MFEGNet, and MGCNet under clean and noisy conditions. CTRhythm achieved the strongest performance on clean signals, but it was the most vulnerable to noise. MFEGNet demonstrated the greatest noise resilience, consistent with its architecture designed for noise suppression. Despite this, all models‘ performance degraded substantially when tested on noisy signals. These results highlight the importance of standardised cross-dataset evaluation under real-life conditions for assessing the true utility of AFib detection models and the development of robust pipelines that incorporate signal denoising.
Multi-Label Classification for Requirement Smell Detection in Natural-Language Requirements
Natural-language software requirements often contain quality defects such as ambiguity, vagueness, subjectivity, and nonverifiability. This paper presents a multi-label approach for detecting five requirement smell categories: Subjective, Ambiguous, Nonverifiable, Negative, and Vague. The method adapts SetFit with a SentenceTransformer encoder, a weighted binary-relevance logistic-regression head, hint-aware augmentation, and label-specific threshold tuning. Experiments on harmonized datasets show that the approach supports automated requirement quality analysis and interpretable smell detection.
Skatinamojo mokymosi modelių pritaikymas bendravimui su autizmo spektro sutrikimą turinčiais vaikais
Šiame darbe nagrinėjamos paveikslėlių mainų komunikacijos sistemos (PECS) skaitmenizavimo galimybės, taikant skatinamojo mokymosi metodus. Darbe analizuojami Q šeimos skatinamojo mokymosi algoritmai: Q-mokymosi, Q(λ)-mokymosi ir dvigubo Q-mokymosi – bei jų mokymosi ir veikimo savybės. Tyrimo metu sukurtos modifikuotos FrozenLake eksperimentinės aplinkos su pritaikytais skatinamojo mokymosi metodų algoritmais, turinčios sekančios PECS kortelės parinkimo logiką, ir taikytos skirtingos strategijos algoritmų veikimo optimizavimui. Algoritmų našumas vertintas pagal veiksmų kiekį mokymosi epizodų metu ir po jų bei sukauptą atlygį. Gauti rezultatai rodo, kad skatinamojo mokymosi metodai gali būti efektyviai taikomi PECS sistemų skaitmenizavimui ir adaptyvių komunikacijos sistemų kūrimui.
paveikslėlių mainų komunikacijos sistema
Vartotojų praradimo identifikavimas taikant mašininio mokymosi ir statistinius metodus
Vartotojų praradimo identifikavimas leidžia programėles valdančioms įmonėms įvertinti įvairų rodiklių įtaką klientų išlaikymui ir planuoti artėjančią tinklų apkrovą. Šiame tyrime analizuojami vartotojų aktyvumo bei programėlės techninės kokybės duomenys ir taikomi statistiniai bei mašininio mokymosi modeliai siekiant įvertinti, kurie vartotojai atsisakys paslaugos pasibaigus abonementui. Rezultatai rodo, kad tinkamiausias modelis nagrinėjamo duomenų rinkinio klasifikavimui – atsitiktiniai miškai.
Difuziniais modeliais grįsto EKG triukšmo šalinimo palyginamasis vertinimas
Elektrokardiogramos signalai yra svarbūs širdies ritmo sutrikimų nustatymui ir širdies veiklos vertinimui, tačiau šiuos signalus, ypač registruojamus nešiojamaisiais įrenginiais, dažnai iškraipo įvairūs triukšmai, apsunkinantys patikimą kardiogramų analizę. Šiame tyrime nagrinėjama elektrokardiogramų triukšmo šalinimo problema ir lyginami du difuzija grįsti metodai, DeScoD ir DMAM, bei bazinis giliojo mokymosi metodas DeepFilter. Vertinimas atliktas naudojant MIT-BIH aritmijų ir QT duomenų bazes, o signalai buvo užteršti bazinės linijos dreifo, elektrodų judesio ir raumenų artefaktų triukšmu iš MIT-BIH triukšmo atsparumo bandymų duomenų bazės. Nustatyta, kad sunkiausiai pašalinamas elektrodų judesio artefaktų triukšmas, o difuzijos modeliai nuosekliai pranoko DeepFilter. Geriausius rezultatus pasiekė DeScoD, kurio triukšmo šalinimo kokybė, palyginti su DeepFilter, buvo 20–30 % geresnė, o DMAM pademonstravo panašų pranašumą.
Mapping Claims to Evidence in Ageing Research: An Automated NLP Pipeline for Claim-Level Literature Synthesis
Longevity research spans tens of thousands of clinical and observational publications, yet no systematic, claim-level, quality-graded synthesis of the human literature exists. We present an end-to-end natural language processing pipeline that retrieves, screens, structures, normalises, validates, and quality-grades evidence claims from PubMed at scale. The pipeline uses a local large language model (LLM) for relevance screening and record splitting, and frontier LLMs for structured extraction, entity filtering, taxonomy normalisation, polarity correction, claim validation, and hallmark mapping. Applied to 108,431 retrieved records, the pipeline produced a final dataset of 2,987 quality-graded claims from 1,797 publications, merged into 2,641 factor–outcome claim pairs. The results reveal a broad but shallow evidence landscape: exercise and physical training account for 33.8% of the final corpus, only 1.1% of claims target direct survival or longevity outcomes, and 91.9% of claim pairs are supported by a single study. The main contribution is a modular, updatable NLP system for large-scale claim-level evidence synthesis, together with a public database available at longevityevidence.org.
Tyrime palyginti du sintetinių duomenų generavimo metodai – grandininių lygčių metodas (angl. Fully Conditional Specification, FCS) ir apibendrintieji adityvieji padėties, mastelio ir formos parametrų modeliai (angl. Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape, GAMLSS), taikant juos paslaugų sektoriaus įmonių mėnesinių pajamų duomenims. Rezultatai parodė, kad FCS geriau atkuria originalių duomenų pasiskirstymą, tačiau GAMLSS pasižymi mažesne reikšmės atskleidimo rizika ir gali būti laikomas saugesniu konfidencialumo užtikrinimo požiūriu.
Didžiųjų kalbos modelių taikymas vaistų atpažinimui lietuviškuose klinikiniuose tekstuose
Lietuviškuose elektroninių sveikatos įrašų tekstuose didelė dalis kliniškai reikšmingos informacijos pateikiama nestruktūrizuotu pavidalu, tad automatinis vaistų ar kitų esybių atpažinimas tampa vis aktualesnis. Tyrime nagrinėtos didžiųjų kalbos modelių galimybės atlikti šį uždavinį žymint vaistus tekste specialiomis žymomis. Eksperimentuose naudoti „Gemini 2.5 Flash“ ir „Gemini 2.5 Flash-Lite“ modeliai bei skirtingos užklausų formuluotės. Gauti rezultatai parodė, kad tokie modeliai gali būti efektyviai taikomi vaistų atpažinimo uždaviniui, o didžiausią įtaką rezultatams turi užklausos formuluotė ir pateikti anotavimo pavyzdžiai.
Saulės fotovoltinių elektrinių valandinės energijos prognozavimo strategijų ir modelių palyginimas
Šiame tyrime nagrinėjamas valandinis saulės fotovoltinių elektrinių energijos prognozavimas Lietuvoje, lyginant tiesioginio ir dviejų pakopų prognozavimo strategijas. Analizei taikyti kelių grupių modeliai: klasikiniai mašininio mokymosi modeliai – atraminių vektorių modelis (SVM), atsitiktinių miškų modelis (RF) ir ekstremalaus gradientinio stiprinimo modelis (XGBoost), bei gilieji neuroniniai tinklai – ilgos trumpalaikės atminties (LSTM) ir laikinis suliejimo transformeris (TFT). Tiesioginio prognozavimo strategijoje (kai modelis tiesiogiai prognozuoja energijos gamybą, naudodamas meteorologinius duomenis) geriausi dieninės paklaidos rezultatai gauti naudojant XGBoost modelį šiaurės ir centrinėje elektrinėse, kur dienos svorinė vidutinė absoliuti procentinė paklaida (DWMAPE) siekė atitinkamai 13,24 % ir 16,25 %, o pietinėje elektrinėje geriausius rezultatus pasiekė TFT modelis, pasiekęs 12,68 % DWMAPE. Dviejų pakopų strategijos pirmoje pakopoje bendros dienos energijos prognozėms tiksliausi modeliai skyrėsi tarp elektrinių: šiaurės elektrinėje geriausius rezultatus pasiekė RF modelis, centrinėje – SVM, o pietinėje – TFT. Antroje pakopoje valandinių proporcijų prognozėse visose elektrinėse geriausi rezultatai gauti naudojant RF modelį. Galutiniai rezultatai parodė, kad tiesioginio prognozavimo strategija visose trijose elektrinėse buvo tikslesnė už dviejų pakopų strategiją. Tiesioginio prognozavimo strategijoje XGBoost pasižymėjo mažiausia rezultatų sklaida (σ = 1,56) pagal DWMAPE tarp visų elektrinių. Dviejų pakopų prognozavimo strategijos pirmoje pakopoje mažiausia rezultatų sklaida pasižymėjo SVM modelis (σ = 1,66), o antroje pakopoje – XGBoost modelis (σ = 1,12).
Adapting Unified Architecture Framework to SysML v2: A Project Financial System Case Study
This paper explores how a SysML v2-based implementation of the Unified Architecture Framework (UAF) can be integrated into a project financial management system as a dynamic architectural component. A reusable SysML v2 library implementing UAF concepts has been developed from OMG specifications. The library is then used to create a domain model describing participating systems, data entities, organizational goals, project structures, and the budget lifecycle across four UAF viewpoints: Resources, Strategic, Projects, and Operational. A proof-of-concept web application is developed to integrate the model as a shared and continuously maintained source of architectural information. The results show that structural aspects of the model can be effectively reused within the system, while behavioral elements require additional implementation decisions and cannot be fully modified within the application.
Assessing the Quality of Data-Based Explanations in Recommender Systems: A Systematic Literature Review
As recommender systems transition from “black boxes” to explainable models, assessing the quality of their explanations has become a critical research challenge. A systematic literature review has been performed to analyse how data-based explanation quality is evaluated in recent research (2021-2026). Findings reveal a significant reliance on system-oriented methods and metrics, while direct human-centred evaluation remains underrepresented.
Miokardo tekstūros klasterizavimas širdies MRT vaizduose: radiomikos ir klinikinių rodiklių sąsajos
Širdies magnetinio rezonanso tomografija (MRT) leidžia įvertinti miokardo struktūrinius ir funkcinius pokyčius. Šiame tyrime nagrinėjama radiomikos pagrindu atliekama tekstūros analizė, skirta įvertinti miokardo pažeidimo lygį esant didelio laipsnio aortos vožtuvo stenozei. Iš 87 tiriamųjų MRT vaizdų išgauti tekstūros požymiai buvo agreguoti per visą širdies ciklą ir naudoti klasifikavimo bei klasterizavimo užduotims. Nustatyta, kad globali miokardo reprezentacija leidžia efektyviai atskirti sveiką ir patologinį miokardą. Klasterinė analizė atskleidė skirtingus miokardo fenotipus, susijusius su reikšmingais globalios išilginės deformacijos (GLS) ir T1 rodiklių skirtumais, tuo tarpu ECV ir CVF reikšmingai nesiskyrė. Rezultatai rodo, kad radiomika gali suteikti papildomos informacijos apie miokardo būklę, nepriklausomai nuo tradicinių klinikinių rodiklių.
A Three-Layered Framework Integrating Classical, Multivariate, and Machine-Learning Methods for Systemic Treatment Effect Detection in High-Dimensional Biomarker Data
Longevity supplement trials often rely on single-biomarker tests, which can miss distributed systemic effects. This paper proposes a three-layer analytical framework: (i) classical biostatistics, (ii) multivariate systems biology, and (iii) machine learning with responder analysis. Applied to a 99-participant trial with 20 biomarkers, Layer 1 found few isolated effects, Layer 2 detected significant multivariate separation, and Layer 3 supported reliable directional effects for nicotinamide adenine dinucleotide (NAD+) and low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C). Together, the layers provide complementary evidence beyond any single method.
Prekybos tinklų prekių klasifikavimas naudojant skenavimo duomenis
Skenavimo duomenų klasifikavimas pagal COICOP 2018 klasifikatorių yra svarbus etapas siekiant panaudoti šiuos duomenis vartotojų kainų indeksų skaičiavimams, todėl dėl didelės duomenų apimties aktualu sumažinti rankinio klasifikavimo poreikį. Šiame darbe analizuoti Lietuvos didžiųjų prekybos centrų skenavimo duomenys, kurie buvo paversti į vektorinę reprezentaciją taikant TF – IDF metodą, ir tada taikyti logistinės regresijos, atraminių vektorių bei fastText klasifikatoriai, atliktas jų palyginimas ir tinkamumas šiems duomenims klasifikuoti.
Etiško projektavimo principai vartotojo sąsajoje: apgaulingų šablonų identifikavimas
Elektroninės komercijos svetainėse vis dažniau pasitaiko vartotojo sąsajos sprendimų, kurie gali pakreipti vartotojus paslaugos tiekėjams palankia linkme ir taip daryti įtaką jų pasirinkimams. Tokie sprendimai, vadinami apgaulingais šablonais, vis dažniau yra laikomi nelegalia praktika, todėl svarbu gebėti atpažinti šiuos šablonus ir įvertinti jų poveikį vartotojams. Straipsnyje siekiama parengti vertinimo euristikas ir metodiką priemonei, kuri padėtų atpažinti apgaulingus sąsajos elementus. Tyrimo metu buvo išskirti etiško projektavimo principų pažeidimų požymiai, o pagal apgaulingų šablonų ir etiško projektavimo principų pažeidimų sąsajas buvo nustatytos vertinimo euristikos. Sukurta metodika skirta padėti ne tik atpažinti apgaulingus šablonus, bet ir nustatyti svetainės etiško projektavimo principų pažeidimų profilį, kuris nurodo galimą neigiamą poveikį naudotojui, taip prisidedant prie etiškesnių skaitmeninių sistemų projektavimo skatinimo.
Comparison of Random Forest Classification and Regression on Zigzag-Labeled Data for Equity Trading Strategies
This paper compares Random Forest classification and regression approaches for equity trading strategy development using Zigzag-based price labeling. Both models are trained to identify buy and sell signals derived from Zigzag pivot points and are evaluated against a buy-and-hold benchmark using three exchange-traded funds: S&P 500, Hang Seng, and MSCI UK. A walk-forward framework is implemented using five-year training windows and two-year out-of-sample test windows. The results indicate that the Random Forest classification strategy delivers the strongest performance, particularly in the Hong Kong market, and is found to statistically significantly outperform the regression strategy. Further analysis of pivot timing shows that both models exhibit higher accuracy in predicting buy signals than sell signals, suggesting an asymmetry in model effectiveness across market turning points. As Zigzag labels are retrospective by construction, thus results should be interpreted as an upper bound on achievable performance rather than a direct estimate of live trading returns.
Sustiprinto mokymosi modelio jautrumo parametrams ir stabilumo tyrimas: PECS kortelių atvejis
Tyrime analizuojamas „CardFinder“ algoritmas, skirtas apmokyti sustiprinto mokymosi modelį, gebantį surasti tinkamą PECS kortelę. Šio algoritmo pagrindu sukurtas „CardFinder+ Sense“ algoritmas, kuriuo siekiama pagerinti modelio veikimą ir jo pritaikomumą autizmo spektro sutrikimą turintiems vaikams. Atliktos įvairios modifikacijos, kuriomis siekta sumažinti žingsnių skaičių, per kuriuos modelis suranda tinkamą kortelę. Nustatyti hiperparametrai, darantys didžiausią įtaką mokymosi stabilumui, ir parinktas jų rinkinys, užtikrinantis kuo pastovesnius rezultatus ieškant teisingos kortelės. Algoritmas papildytas funkcija, leidžiančia pasirinkti pradinės kortelės vietą mokymosi ir testavimo procesų metu. Ši funkcija leido „CardFinder+ Sense“ algoritmui surasti teisingą kortelę per mažesnį žingsnių skaičių, lyginant su pirminiu „CardFinder“ algoritmu.
S&P 500 įtraukimų poveikis akcijų kainoms
Šiame darbe nagrinėjama, ar akcijų kainos kyla prieš įmonių įtraukimą į S&P500 indeksą (angl. Standard and Poor’s 500 index) ir ar tai galima panaudoti investavimo strategijoje. Analizuojami 2021–2026 m. duomenys, vertinant kainų pokyčius 30, 60 ir 90 dienų iki įtraukimo. Rezultatai rodo, kad akcijų kainos dažnai pradeda kilti dar prieš oficialų paskelbimą, o ilgesnis investavimo laikotarpis siejamas su didesne grąža. Teoriniame scenarijuje galima pasiekti apie 59 % vidinę metinę grąžos normą (angl. Extended Internal Rate of Return, XIRR) investuojant prieš 30 dienų, apie 84 % prieš 60 dienų ir apie 90 % prieš 90 dienų. Vis dėlto praktikoje tokia strategija yra ribota dėl prognozavimo netikslumų, tačiau rezultatai rodo, kad ši kryptis turi potencialo tolesniems tyrimams.
Investigation of VITS Text-to-Speech for the Lithuanian Language
This study investigates the performance of the VITS model for Lithuanian speech synthesis under different training configurations. Experiments were conducted using datasets with phoneme-based and grapheme-based text representations, accented text, and both single-speaker and multi-speaker setups. The goal was to evaluate how linguistic pre-processing and speaker diversity influence synthesis quality. Model outputs were compared using objective measures. The results provide insights into the impact of phoneme representation and accent information on the quality of Lithuanian neural TTS systems.
Studentų akademinės sėkmės nuotolinėse studijose prognozavimo galimybės taikant duomenų tyrybą
Aukštosios mokyklos veikia konkurencingoje aplinkoje, kur studentų akademinė sėkmė yra svarbus studijų kokybės rodiklis. Nuotolinės studijos populiarėja, tačiau jos dažniau nutraukiamos nei tradicinės. Šio darbo tikslas – taikant duomenų tyrybą parengti akademinės sėkmės prognozavimo modelį, skirtą mažinti studentų nubyrėjimą. Parengtas modelis, paremtas besimokančiųjų mokymosi duomenimis ir atsitiktinio miško algoritmu, leidžia anksti identifikuoti rizikos grupės studentus.
From Requirements to Executable Tests: LLM-Based System Test Generation for REST APIs
Modern software systems increasingly rely on APIs, making efficient testing essential for ensuring reliability and correctness. However, creating system tests from natural language requirements is typically a manual and time-consuming process. This research proposes an approach for automatically generating executable REST API tests from natural language requirements using large language models (LLMs) and OpenAPI specifications. A prototype system was developed and evaluated on two real-world APIs. The results show that the approach can generate executable pytest tests, achieve full endpoint reachability coverage, and provide stable automated test execution.
Paaiškinamasis dirbtinis intelektas: apžvalga
Šiame straipsnyje nagrinėjamas paaiškinamasis dirbtinis intelektas, aptariama jo samprata, pagrindiniai principai ir taikymo sritys. Taip pat išskiriamos bei aprašomos galimos paaiškinamojo dirbtinio intelekto metodų kategorijos, analizuojama jų sandara. Straipsnio pabaigoje apžvelgiami aktualūs iššūkiai ir problemos, su kuriomis šiandien susiduria paaiškinamojo dirbtinio intelekto tyrėjai ir praktikai.
Stock Price Prediction Accuracy Utilizing Social Media Sentiment
This paper examines the influence of social media sentiment from Twitter/X on Tesla (TSLA) stock price direction prediction. An automated pipeline was implemented using Apache Airflow, combining tweet scraping, FinBERT-based sentiment extraction, and a dual-task LSTM model performing simultaneous directional classification and magnitude regression. Over 278,000 hyperparameter configurations were tested. The best model achieved a weighted F1 score of 0.706 during training, yet live paper trading simulation over 63 trading days yielded only 46% accuracy. Post features were also explored and included in the prediction. The results suggest that raw daily sentiment aggregation from Twitter alone is insufficient for reliable stock price movement prediction.
Algavision: Object Recognition Tool for Phytoplankton Cells in Microscopy Images
Phytoplankton are microbes driving half of global primary production and are widely used model organisms in various studies. Despite advancements in high-throughput methods for acquisition of cell size and abundance data, microscopy remains widely preferred in multi-strain experiments. In this study, an instance segmentation model was trained on a dataset containing 11 strains and integrated into an image processing pipeline. The final version of the pipeline showed superiority over an established thresholding method (Avg. F1 Score 86% vs. 34%). This approach also highlights the potential of clustering unseen strains by prompting a general-purpose segmenter with low-confidence predictions.
Reinforcement Learning Strategies for Pecs Card Selection in Augmentative and Alternative Communication Systems
Autism spectrum disorder affects communication abilities, making augmentative and alternative communication systems essential for nonverbal individuals. The Picture Exchange Communication System is a structured, symbol-based method that enables nonverbal individuals to initiate communication by exchanging picture cards representing desired objects, actions, or concepts. It is widely used but requires efficient card selection strategies to maximize successful exchanges. This research evaluates the effectiveness of reinforcement learning algorithms combined with different card selection strategies. The experiments revealed that introducing opposite card selection after rejection significantly improved success rate compared to similarity-only approaches. The findings demonstrate that strategy design has greater impact on system performance than the choice of learning algorithm.
Daugiakalbio šnekos modelio atpažinimo gerinimas lietuvių kalbai
Lietuvių spontaninės kalbos automatinis atpažinimas išlieka sudėtinga užduotis dėl ribotų išteklių, tarimo variacijų ir nuostolingo garso įrašų poveikio transkribavimo kokybei. Šio straipsnio tikslas – ištirti Whisper large‑v3 modelio pritaikymą lietuvių spontaninės kalbos atpažinimui taikant Low‑Rank Adaptation (LoRA) strategiją, palyginti jį su baziniu modeliu ir išanalizuoti, kaip papildomas apmokymas veikia transkribavimo kokybę. Gauti rezultatai parodė, kad LoRA strategija reikšmingai pagerino modelio veikimą ir sumažino tiek tekstinį, tiek fonetinį nutolimą nuo tikrųjų transkripcijų.
Didelių duomenų skaidymo našumo analizė rakto-reikšmės ir reliacinėse duomenų bazėse
Didėjant e. komercijos sistemų apkrovoms, duomenų bazių našumas ir mastelio plėtimas tampa kritiniu veiksniu užtikrinant sklandžią naudotojų patirtį. Šiame darbe sprendžiama problema – kuri duomenų bazių valdymo sistema yra efektyvesnė aukšto srauto scenarijuose: rakto–reikšmės tipo Redis Cluster ar atmintyje veikianti reliacinė PostgreSQL su Citus plėtiniu. Tyrimo rezultatai rodo, kad Redis Cluster pasiekia žymiai didesnį pralaidumą net ir tada, kai PostgreSQL veikia vienodomis atminties sąlygomis, tačiau PostgreSQL pasižymi stabilesne delsa esant mažesnėms apkrovoms.
Teksto požymių analizė ir jų efektyvumo vertinimas emocijų klasifikavimo uždavinyje
Šiame darbe sprendžiamas emocijų atpažinimo iš tekstinių duomenų uždavinys, taikant skirtingus teksto reprezentavimo metodus ir mašininio mokymosi algoritmus. Tyrime naudoti lingvistiniai požymiai, Bag-of-Words ir TF-IDF metodai bei jų kombinacijos. Klasifikavimui taikyti logistinės regresijos, atraminių vektorių mašinos, Naiviojo Bajeso, atsitiktinių miškų ir XGBoost algoritmai. Geriausi rezultatai gauti derinant Bag-of-Words reprezentaciją su papildomais lingvistiniais požymiais ir naudojant logistinės regresijos modelį (tikslumas ir f1 macro ≈ 0,81). Nustatyta, kad modeliai geriausiai atpažįsta neutralią ir džiaugsmo emocijas, o prasčiausiai – liūdesio.