Bulutli hisoblash muhiti uchun klasterlash algoritmlari asosida tavsiya tizimini yaratish

Kamolova G.S.; Temirova N.A.

doi:10.52010/tatuilm.2022.9.2.3

Maqola · 2022

Bulutli hisoblash muhiti uchun klasterlash algoritmlari asosida tavsiya tizimini yaratish

Pasportni tahrirlash — nationaldri.uz

20.1003/tatuilm/2022/v9_i2/27239647O'zbekcha

Pasport

nationaldri.uz registridagi pasport ko'zgusi. Tahrir faqat nationaldri.uz da amalga oshiriladi.

Mualliflar

Kamolova G.S.profil bog'lanmagan
Islom Karimov nomidagi Toshkent davlat texnika universiteti
Temirova N.A.ORCID 0000-0002-0018-1206 (yangi oynada ochiladi)
Tashkent State Technical University named after Islam Karimov

Annotatsiya

Ushbu maqolada «Bulutli hisoblash muhiti uchun klasterlash algoritmlari asosida tavsiya tizimini yaratish» mavzusi tahlil qilingan. Tadqiqot davomida 496 nafar respondent ishtirokida tajriba-sinov ishlari o'tkazildi. Olingan natijalar bulutli hisoblash muhiti sohasida amaliy ahamiyatga ega.

Kalit so'zlar

Bibliografik ma'lumotlar

DRI: 20.1003/tatuilm/2022/v9_i2/27239647
Ish turi: Maqola
Jurnal: TATU ilmiy-uslubiy jurnaliISSN 2181-0214
Jild va son: 9-jild, 2-son
Sahifalar: 13–19
Nashr sanasi: 24-aprel, 2022
Til: O'zbekcha
Tashqi DOI: 10.52010/tatuilm.2022.9.2.3 (yangi oynada ochiladi)
Pasport ko'zgusi: 21.09.2026, 16:49 da sinxronlangan, versiya 1

Ko'rsatkichlar

Iqtiboslar

O'z-o'ziga iqtibossiz: 2

O'z-o'ziga iqtibossiz

Ko'rishlar

Yuklab olishlar

Manba bo'yicha statistika

Takrorlar (24 soat) va botlar filtrlangan.

Manba bo'yicha statistika
Manba	Ko'rishlar	Yuklab olishlar
Jurnal sahifasijournal.milliykengash.com	0	0
Konferensiya to'plamiconference.milliykengash.com	0	0
DRI resolvernationaldri.uz orqali o'tishlar	2	—
Jami	2	0

Havolalar

nationaldri.uz da ochish (yangi oynada ochiladi)
To'liq pasport (nationaldri.uz) (yangi oynada ochiladi)
Pasportni tahrirlash — nationaldri.uz (yangi oynada ochiladi)
Pasportdagi xatoni tuzatish uchun nashr qilgan jurnal yoki muallif nationaldri.uz kabinetidan foydalanadi.

Oylik foydalanish

Oxirgi 24 oy bo'yicha ko'rish va yuklab olishlar (barcha manbalar).

Adabiyotlar ro'yxati

Ish havola bergan manbalar va ularning registrdagi ishlar bilan moslashtirilishi.

Jami 18 ta yozuv7 ta moslandi3 ta moderatorda8 ta tashqi manba

1.
Lee J. (2013). Economic growth and institutional quality in transition economies. Energy Policy, 93, 484–912. DOI: 10.1016/j.enpol.2013.878245
Tashqi manba
2.
O'zbekiston Respublikasi Prezidentining «2022–2026-yillarga mo'ljallangan Yangi O'zbekistonning taraqqiyot strategiyasi to'g'risida»gi PF-60-son Farmoni. – Toshkent, 2022.
Tashqi manba
3.
Xoliqov K.Q. A comparative study of neologisms in Uzbek and English (case of Fergana) 20: fan nomzodi (PhD) diss. avtoreferati. – Toshkent, 2019. – 130 b.
Moderatorda
4.
Kamolova G.S., Hasanov U.O., Eshmatova U.O. Application of convolutional neural networks for text classification // TDTU: fan, ta'lim va innovatsiya. – 2019. – №1. – B. 14–26.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00→ Application of convolutional neural networks for text classification
5.
Latipova Sh.U., Tanaka H. История ремёсел в Среденй Азии (на примере Самарканда) 88. – Toshkent: Innovatsiya, 2021. – 241 b. URL: https://nationaldri.uz/20.2004/monografiya/b2021/39439346
MoslandiDRI bo'yicha aniq→ История ремёсел в Средней Азии (на примере Самарканда) 88
6.
Иванов И.И. Применение искусственного интеллекта в малого бизнеса // Химия и жизнь. – 1993. – № 12. – С. 49–98.
Tashqi manba
7.
Nguyen T., Brown A., Silva R. (2018). A meta-analysis of active learning in STEM education in developing countries. Journal of Chemical Education, 8, 476–913. DOI: 10.1021/acs.jchemed.2018.475755
Tashqi manba
8.
Kim S., Johnson M. (2005). Blockchain applications in public administration: a systematic review. World Development, 74, 308–903.
Tashqi manba
9.
Po'latova K.E. Tibbiy axborot tizimi xavfsizligini ta'minlashda kompyuter ko'rishi imkoniyatlari // Til va adabiyot ta'limi. – 2010. – №1. – B. 49–63.
Moderatorda
10.
Qurbonov M.U., Jumayev E.S. Sog'liqni saqlash sohasida sun'iy intellektni qo'llash // TATU: fan, ta'lim va innovatsiya. – 2015. – №3. – B. 27–37.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00→ Sog'liqni saqlash sohasida sun'iy intellektni qo'llash
11.
Mamatov U.M., Xolmatova R.N. Kosmik suratlarni blokcheyn texnologiyasi yrdamida tahlil qilish // «Tilshunoslik va adabiyotshunoslikning dolzarb masalalari» mavzusidagi respublika ilmiy-amaliy konferensiya materiallari. – Toshkent, 2016. – B. 6–9. https://nationaldri.uz/20.1033/samdchticonf2016/2016/94628290
MoslandiDRI bo'yicha aniq→ Kosmik suratlarni blokcheyn texnologiyasi yordamida tahlil qilish
12.
Морозова Н.Г. Применение больших данных в банковской системы // Химия и жизнь. – 2022. – № 2. – С. 79–94.
Moderatorda
13.
Волков А.Н. Применение искусственного интеллекта в туризма. – М.: Наука, 2009. – 449 с.
Tashqi manba
14.
Nguyen T. (2022). A meta-analysis of active learning in STEM education in developing countries. Computers & Education, 160, 75–919. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2022.98735
Tashqi manba
15.
Umrzoqova X.U. История градостроительства в Средней Азии (на примере Бухары): fan nomzodi (PhD) diss. avtoreferati. – Toshkent, 2015. – 107 b. DRI: 20.1001/diss/d2015/48693855
MoslandiDRI bo'yicha aniq→ История градостроительства в Средней Азии (на примере Бухары)
16.
Tanaka H., Rossi F. (2019). Deep residual learning for image recognition. The Lancet, 131, 598–994.
Tashqi manba
17.
Kamolova, G. S., & Hasanova, M. M. (2020). Asinxron dvigatel texnologik parametrlarini genetik algoritm yordamida optimallashtirish. Texnika yulduzlari, 1–6. DOI: 10.52015/ty.2020.10.10.1
MoslandiDOI bo'yicha aniq→ Asinxron dvigatel texnologik parametrlarini genetik algoritm yordamida optimallashtirish
18.
Kamolova, G. S. (2018). Bank axborot tizimi uchun konvolyutsion neyron tarmoq asosida tasvirlarni segmentatsiyalash. Toshkent. DRI: 20.1006/diss/d2018/66399706
MoslandiDRI bo'yicha aniq→ Bank axborot tizimi uchun konvolyutsion neyron tarmoq asosida tasvirlarni segmentatsiyalash

Iqtibos beruvchi ishlar

Registrdagi shu ishga havola bergan ishlar, yangilari birinchi.

O'zbek va fransuz tillarida neologizmlarning qiyosiy tahlili (Qashqadaryo viloyati misolida)
Mualliflar: Ergasheva Nodira QodirovnaTATU axborotnomasi
DRI20.1003/tatuax/2025/i1/92437186 nationaldri.uz da ochishMaqola3ko'rish0yuklab olish
Yil2025
Iqtiboslar1
Temuriylar davrida Farg'ona vodiysida ijtimoiy-iqtisodiy hayoti (Qoraqalpog'iston Respublikasi misolida)
Mualliflar: U. QosimovYuridik fanlar axborotnomasi
DRI20.1018/yfa/2022/v8_i4/56955191 nationaldri.uz da ochishMaqola3ko'rish0yuklab olish
Yil2022
Iqtiboslar11

[1] 1.
Lee J. (2013). Economic growth and institutional quality in transition economies. Energy Policy, 93, 484–912. DOI: 10.1016/j.enpol.2013.878245
Tashqi manba

[2] 2.
O'zbekiston Respublikasi Prezidentining «2022–2026-yillarga mo'ljallangan Yangi O'zbekistonning taraqqiyot strategiyasi to'g'risida»gi PF-60-son Farmoni. – Toshkent, 2022.
Tashqi manba

[3] 3.
Xoliqov K.Q. A comparative study of neologisms in Uzbek and English (case of Fergana) 20: fan nomzodi (PhD) diss. avtoreferati. – Toshkent, 2019. – 130 b.
Moderatorda

[4] 4.
Kamolova G.S., Hasanov U.O., Eshmatova U.O. Application of convolutional neural networks for text classification // TDTU: fan, ta'lim va innovatsiya. – 2019. – №1. – B. 14–26.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00→ Application of convolutional neural networks for text classification

[5] 5.
Latipova Sh.U., Tanaka H. История ремёсел в Среденй Азии (на примере Самарканда) 88. – Toshkent: Innovatsiya, 2021. – 241 b. URL: https://nationaldri.uz/20.2004/monografiya/b2021/39439346
MoslandiDRI bo'yicha aniq→ История ремёсел в Средней Азии (на примере Самарканда) 88

[6] 6.
Иванов И.И. Применение искусственного интеллекта в малого бизнеса // Химия и жизнь. – 1993. – № 12. – С. 49–98.
Tashqi manba

[7] 7.
Nguyen T., Brown A., Silva R. (2018). A meta-analysis of active learning in STEM education in developing countries. Journal of Chemical Education, 8, 476–913. DOI: 10.1021/acs.jchemed.2018.475755
Tashqi manba

[8] 8.
Kim S., Johnson M. (2005). Blockchain applications in public administration: a systematic review. World Development, 74, 308–903.
Tashqi manba

[9] 9.
Po'latova K.E. Tibbiy axborot tizimi xavfsizligini ta'minlashda kompyuter ko'rishi imkoniyatlari // Til va adabiyot ta'limi. – 2010. – №1. – B. 49–63.
Moderatorda

[10] 10.
Qurbonov M.U., Jumayev E.S. Sog'liqni saqlash sohasida sun'iy intellektni qo'llash // TATU: fan, ta'lim va innovatsiya. – 2015. – №3. – B. 27–37.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00→ Sog'liqni saqlash sohasida sun'iy intellektni qo'llash

[11] 11.
Mamatov U.M., Xolmatova R.N. Kosmik suratlarni blokcheyn texnologiyasi yrdamida tahlil qilish // «Tilshunoslik va adabiyotshunoslikning dolzarb masalalari» mavzusidagi respublika ilmiy-amaliy konferensiya materiallari. – Toshkent, 2016. – B. 6–9. https://nationaldri.uz/20.1033/samdchticonf2016/2016/94628290
MoslandiDRI bo'yicha aniq→ Kosmik suratlarni blokcheyn texnologiyasi yordamida tahlil qilish

[12] 12.
Морозова Н.Г. Применение больших данных в банковской системы // Химия и жизнь. – 2022. – № 2. – С. 79–94.
Moderatorda

[13] 13.
Волков А.Н. Применение искусственного интеллекта в туризма. – М.: Наука, 2009. – 449 с.
Tashqi manba

[14] 14.
Nguyen T. (2022). A meta-analysis of active learning in STEM education in developing countries. Computers & Education, 160, 75–919. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2022.98735
Tashqi manba

[15] 15.
Umrzoqova X.U. История градостроительства в Средней Азии (на примере Бухары): fan nomzodi (PhD) diss. avtoreferati. – Toshkent, 2015. – 107 b. DRI: 20.1001/diss/d2015/48693855
MoslandiDRI bo'yicha aniq→ История градостроительства в Средней Азии (на примере Бухары)

[16] 16.
Tanaka H., Rossi F. (2019). Deep residual learning for image recognition. The Lancet, 131, 598–994.
Tashqi manba

[17] 17.
Kamolova, G. S., & Hasanova, M. M. (2020). Asinxron dvigatel texnologik parametrlarini genetik algoritm yordamida optimallashtirish. Texnika yulduzlari, 1–6. DOI: 10.52015/ty.2020.10.10.1
MoslandiDOI bo'yicha aniq→ Asinxron dvigatel texnologik parametrlarini genetik algoritm yordamida optimallashtirish

[18] 18.
Kamolova, G. S. (2018). Bank axborot tizimi uchun konvolyutsion neyron tarmoq asosida tasvirlarni segmentatsiyalash. Toshkent. DRI: 20.1006/diss/d2018/66399706
MoslandiDRI bo'yicha aniq→ Bank axborot tizimi uchun konvolyutsion neyron tarmoq asosida tasvirlarni segmentatsiyalash

month	Ko'rishlar	Yuklab olishlar
iyn 2026	1	0
iyl 2026	1	0

month	Ko'rishlar	Yuklab olishlar
iyn 2026	1	0
iyl 2026	1	0