Показати скорочену інформацію

Парсинг та опрацювання великих масивів даних із відкритих інтернет-сторінок

dc.contributor.authorАзаров, О. Д,uk
dc.contributor.authorДобровольська, Н. В.uk
dc.contributor.authorДовгань, Д. С.uk
dc.contributor.authorAzarov, O. D.en
dc.contributor.authorDobrovolska, N. V.en
dc.date.accessioned2025-08-13T09:36:45Z
dc.date.available2025-08-13T09:36:45Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationАзаров О. Д, Добровольська Н. В., Довгань Д. С. Парсинг та опрацювання великих масивів даних із відкритих інтернет-сторінок // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25704.uk
dc.identifier.isbn978-617-8163-57-0
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/47895
dc.description.abstractДослідження присвячене розробці методу парсингу великих обсягів даних із відкритих веб-джерел з подальшим їх збереженням у реляційну базу даних. Використано інструменти Puppeteer для збору динамічного контенту, Node.js для обробки даних та MySQL для структурованого зберігання. Оптимізація досягнута за рахунок паралельного виконання завдань (worker threads) та пачкової вставки даних.uk
dc.description.abstractThe study focuses on developing a method for parsing large datasets from open web sources and storing them in a relational database. The tools used include Puppeteer for dynamic content extraction, Node.js for data processing, and MySQL for structured storage. Optimization is achieved through parallel task execution (worker threads) and batch data insertion.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25704
dc.subjectвеб-скрапінгuk
dc.subjectпарсинг данихuk
dc.subjectPuppeteeren
dc.subjectобробка великих данихuk
dc.subjectавтоматизація збору данихuk
dc.subjectMySQLen
dc.subjectоптимізація продуктивностіuk
dc.subjectweb scrapingen
dc.subjectdata parsingen
dc.subjectbig data processingen
dc.subjectdata collection automationen
dc.subjectperformance optimizationen
dc.titleПарсинг та опрацювання великих масивів даних із відкритих інтернет-сторінокuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.7
dc.relation.referencesOfficial Puppeteer Documentation [Електронний ресурс]. - Режим доступу: https://pptr.deven
dc.relation.referencesNode.js Worker Threads Documentation [Електронний ресурс]. - Режим доступу: https://nodejs.org/api/worker_threads.htmlen
dc.relation.referencesMySQL 8.0 Reference Manual [Електронний ресурс]. - Режим доступу: https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/en
dc.relation.referencesSmith, J. (2022). Web Scraping with Node.js: Advanced Techniques. O'Reilly Media.en
dc.relation.referencesJohnson, M. (2023). High-Performance Data Processing in JavaScript. Apress.en
dc.relation.referencesBrown, A. (2021). Modern Web Automation: Beyond Basic Scraping. Packt Publishing.en
dc.relation.referencesWeb Scraping Best Practices [Електронний ресурс]. - Режим доступу: https://towardsdatascience.com/webscraping-best-practicesen
dc.relation.referencesData Mining Concepts and Techniques (3rd Edition) / Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei. - Morgan Kaufmann, 2011.en
dc.relation.referencesResearch Paper on Web Data Extraction / D. W. Embley et al. - ACM Computing Surveys, 2019.en
dc.relation.referencesComparative Study of Web Scraping Tools / R. Patel, S. Kumar. - International Journal of Computer Applications, 2022.en


Файли в цьому документі

Thumbnail
Ім'я:
25704.pdf
Розмір:
460.2Kb
Формат:
PDF
Відкрити

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію