IT-Технологии
2025 год
Информационные системы и технологии
Журнал издается с 2009 г., выходит 6 раз в год. Журнал отражает научные направления, связанные с информационными системами и технологиями: информатикой и вычислительной техникой, информационно-измерительными приборами и системами, радиотехникой и связью. В числе постоянных рубрик журнала – математическое и программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем; компьютерное моделирование; автоматизация и управление технологическими процессами и производствами; телекоммуникационные системы и компьютерные сети; информационная безопасность и защита информации; информационные технологии в социально-экономических и организационно-технических системах.
«Разработка симуляционной платформы для моделирования процесса развития виртуального мира с поддержкой динамической интеграции внешних плагинов»
В журнале "Информационные системы и технологии" в №4 (150), 2025 г. опубликована статья коллектива авторов «Разработка симуляционной платформы для моделирования процесса развития виртуального мира с поддержкой динамической интеграции внешних плагинов». В статье представлена разработанная симуляционная платформа для событийного моделирования с поддержкой динамической интеграции внешних плагинов (DLL) без изменения основного кода. Реализована система тегов для связи событий и объектов, а также визуализация сценариев в формате дерева событий. Платформа ориентирована на моделирование сложных сценариев и их анализ в виртуальных средах.
Доступ к статье: https://elibrary.ru/item.asp?id=82688273
«Интеграция веб-интерфейса и Telegram-бота в программный комплекс RITM-WMS для оптимизации 3PL-услуг»
В журнале "Информационные системы и технологии" в №3 (149), 2025 г. опубликована статья Карасева П. А. и Новикова С. В. «Интеграция веб-интерфейса и Telegram-бота в программный комплекс RITM-WMS для оптимизации 3PL-услуг». В статье рассмотрены актуальные вопросы интеграции веб-интерфейса и Telegram-бота в программный комплекс RITM-WMS для оптимизации 3PL-услуг. Раскрывается понятие «3PL» и другие виды услуг, а также затрагиваются ключевые аспекты разработки, включая обоснование выбранных технологий для реализации, использование стороннего сервиса для повышения эффективности взаимодействия участников. Проведен анализ современных тенденций в логистике, связанных с автоматизацией складских процессов.
Доступ к статье: https://elibrary.ru/item.asp?id=82615593
«Роль нейронных сетей в социальных сетях. Анализ профиля пользователя и его поведение»
В журнале "Информационные системы и технологии" в №2 (148), 2025 г. опубликована статья коллектива авторов «Роль нейронных сетей в социальных сетях. Анализ профиля пользователя и его поведение». Актуальность анализа роли нейронных сетей в социальных сетях вызван активным применением искусственного интеллекта в повседневной жизни человека. Цель данной работы направлена на проведение исследования, как искусственный интеллект помогает проанализировать профиль в социальных сетях. Рассмотрены методы прогнозирования будущих действий пользователя на основе его предыдущих действий, анализ часто используемых слов с целью предложить пользователю конкретный предмет или ресурс. В результате были описаны данные методы анализа, продемонстрированы преимущества использования нейронных сетей в анализе профиля пользователя в социальных сетях. Определены области применения.
Доступ к статье: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=80619253
«Метод сокрытия данных в компонентной области JPEG-контейнера»
В журнале "Информационные системы и технологии" в №1 (147), 2025 г. опубликована статья коллектива авторов «Метод сокрытия данных в компонентной области JPEG-контейнера». В статье рассматривается построение метода сокрытия данных в конпонентной области графического Jpeg-контейнера. Обосновывается область спектрального представления блока Jpeg, потенциально эффективная для встраивания данных. Разрабатываются механизмы выбора компонент для инкапсулирования данных, исходя из особенностей содержания блока. Предлагаются алгоритмы прямого и косвенного внесения бит скрываемого сообщения в контейнер.
Доступ к статье: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=80442238
Прикладная информатика
Журнал издаётся с 2006 г., выходит 6 раз в год. Освещает современные тенденции в развитии прикладной информатики. Большая часть материалов посвящена прикладным вопросам: применению информационных технологий в таких областях как электронный маркетинг и коммерция, подготовка IT-специалистов, информационные системы, математическое и компьютерное моделирование, информационная безопасность. Журнал входит в состав учредителей многих значимых международных и всероссийских конференций в области IT, а также оказывает оргкомитетам таких конференций информационную поддержку в проведении таких мероприятий.
«Иерархическая нечеткая продукционная модель для управления кредитным рейтингом клиента банковской экосистемы»
В журнале «Прикладная информатика» в Т.20 №4 (118), 2025 г. опубликована статья коллектива авторов «Иерархическая нечеткая продукционная модель для управления кредитным рейтингом клиента банковской экосистемы». В рамках исследования предложена иерархическая нечеткая продукционная модель, которая позволяет оценивать состояние клиента банковской экосистемы и рассчитывать его кредитный рейтинг. Дополнительно предложенная модель позволяет формировать множество промежуточных оценок. Эти промежуточные оценки получаются на выходе отдельных нечетких продукционных моделей, которые образуют иерархическую структуру. Использование промежуточных оценок позволяет определить группы параметров, которые оказали влияние на значение агрегированной оценки и значение кредитного рейтинга клиента. Если на выходе предложенной модели формируются низкие значения кредитного рейтинга, то для выявления причин начинается анализ промежуточных переменных. В результате анализа формируется набор входных переменных, при помощи которых объясняются причины присвоения определенного кредитного рейтинга. Для корректировки низкого значения кредитного рейтинга производится формирование управляющих воздействий. Особенностью таких воздействий является вовлечение клиента в хозяйственные процессы банковской экосистемы. Проведенный эксперимент подтвердил возможность предложенных теоретических положений распределить объекты анализа по классам состояния и определить для них значения агрегированных оценок в зависимости от различных комбинаций значений входных параметров. Подтверждена возможность использования предложенной модели для объяснения полученных результатов за счет формирования карт состояния клиента и прогнозирования результата применения, оказываемых на состояние клиента управляющих воздействий.
Доступ к статье: https://elibrary.ru/item.asp?id=82803054
«Создание и применение графовых моделей к задачам найма сотрудников»
В журнале «Прикладная информатика» в Т.20 №3 (117), 2025 г. опубликована статья Калинина А. Р. и Зуевой Н. А. «Создание и применение графовых моделей к задачам найма сотрудников». В работе представлена математическая модель процесса найма персонала, основанная на интеграции графовых методов и блокчейн-верификации. В отличие от традиционных подходов к оценке и отбору сотрудников в процессе найма, предложенная модель учитывает сетевые характеристики кандидатов, такие как степенная центральность, коэффициент посредничества и PageRank, а также использует доверительные коэффициенты (Trust Score) для прогнозирования успешности найма. Проведен анализ кластерной структуры взаимодействий между кандидатами, работодателями, HR-платформами и сертификационными центрами, что позволяет выявить ключевые закономерности в формировании профессиональных сетей. Научная новизна исследования заключается в разработке комплексного алгоритма подбора персонала, который, помимо стандартных HR-метрик, использует графовые показатели и механизмы блокчейн-верификации для повышения прозрачности и точности процесса найма. Впервые предложена методология расчета доверительных коэффициентов на основе анализа сетевых связей, что позволяет объективизировать процесс принятия решений в HR-аналитике. Результаты исследования показывают, что внедрение графовых методов в процесс подбора сотрудников сокращает время подбора персонала на 32 %, снижает вероятность неподходящего найма на 18 % и повышает точность предсказания успешности кандидатов до 85 %. Расчет указанных показателей выполнен на выборке из 6500 кандидатов с использованием инструментов статистического анализа, Python-библиотек NetworkX, а также средств визуализации. Выявлена зависимость между высокими значениями Trust Score и степенной центральности и успешностью найма. Данные выводы подтверждают перспективность использования графовых нейросетей и блокчейн-верификации в автоматизированных HR-системах, обеспечивая переход от субъективных методов оценки к цифровым моделям поддержки принятия решений в управлении персоналом.
Доступ к статье: https://elibrary.ru/item.asp?id=82566399
«Нечеткий биоинспирированный метод формирования набора кандидатов на линейные должности»
В журнале «Прикладная информатика» в Т.20 №2 (116), 2025 г. опубликована статья коллектива авторов «Нечеткий биоинспирированный метод формирования набора кандидатов на линейные должности». Линейный персонал занимает подавляющую часть должностей во многих организациях, что обуславливает важность своевременного и успешного закрытия подобных вакансий. Поиск кандидатов на такие должности происходит в рамках массового подбора, который характеризуется высокой трудоемкостью, бюджетными и временными ограничениями, необходимостью регулярного повторения из-за высоких показателей кадровой текучести. Отмеченные особенности делают выполнение этого процесса невозможным без применения современных программных средств. Поскольку массовый подбор не требует нахождения наилучшего кандидата для каждой вакансии, а ограничивается поиском специалистов по формальным признакам на основе их резюме, то основная доля трудовых и временных затрат приходится на первичный отбор кандидатов. Существующие программные средства не обладают достаточным функционалом для эффективной автоматизации указанного процесса, так как в условиях необходимости обработки больших объемов многомерных данных они не обеспечивают комплексный учет разнотипных характеристик кандидата и автоматическое подстраивание критериев отбора с учетом их приоритетности для заполняемой вакансии. Для решения указанной проблемы был разработан автоматизированный метод формирования набора кандидатов на линейные должности, основанный на комплексном использовании адаптивной нейро-нечеткой системы и биоинспирированного алгоритма, вдохновленного поведением косяка плавающих рыб. Разработанный гибридный метод был реализован в виде программы для ЭВМ с использованием языка Python. Результаты его тестирования показали сходимость оптимизационного алгоритма, а сравнение с ручным подбором - перспективность использования для решения задач массового подбора линейного персонала.
Доступ к статье: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=81456016
«Разработка системы подсчета посетителей в ретейле с использованием машинного зрения»
В журнале «Прикладная информатика» в Т.20 №1 (115), 2025 г. опубликована статья Зитцер Д. К. и Ивашко А. Г. «Разработка системы подсчета посетителей в ретейле с использованием машинного зрения». Информация о посещаемости торговой точки имеет огромную ценность для бизнеса. Она позволяет оценить эффективность проведения маркетинговых акций и оптимизировать график работы персонала. Более того, данные о количестве посетителей могут быть косвенно использованы для анализа конкурентной среды. Несмотря на существование разнообразных технологических подходов к решению задачи по подсчету посетителей, каждый из них обладает рядом своих существенных недостатков. Цель исследования - разработать программную систему подсчета посетителей на основе применения технологий машинного зрения к видеопотоку. Для этого предложено разбить задачу подсчета на две подзадачи: обнаружение и отслеживание перемещения посетителей в кадре, каждая из которых решалась с использованием сверточных нейронных сетей. Обучение и валидация нейронных сетей проводились на данных, собранных в реальных условиях исключительно с камер заказчика системы. В совокупности с выдвинутым алгоритмом подсчета система стала способна: а) исключать из подсчета сотрудников торговой сети, носящих корпоративную униформу; б) правильно обрабатывать сложные и непредсказуемые траектории движения посетителей в сцене видеонаблюдения; в) без ущерба для точности подсчета корректно обрабатывать ошибки декодирования видеопотока, следствием которых является пропуск кадров. Оценка качества работы системы проводилась на 504 тестовых видео, на которых суммарно вошли в торговую точку и вышли из нее 739 посетителей. При обработке каждого кадра итоговая ошибка подсчета составила 3 %. В ходе ряда экспериментов было установлено, что при обработке только каждого 4-го кадра (нагрузка на систему в этом случае снижалась в 4 раза) ошибка подсчета повысилась лишь на 1 %.
Доступ к статье: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=80389016