Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/52991
Назва: Програма генерації рекомендацій покупцю під час придбання нерухомості
Автори: Степанов, Артем Валерійович
Ключові слова: дипломна робота
рекомендаційна система
веб-додаток
дослідження
програмний проект
програмний код
Дата публікації: лип-2021
Видавництво: Національний авіаційний університет
Короткий огляд (реферат): Актуальність теми. Подання рекомендацій користувачу, є дуже актуальною темою сьогодні. Ціль кожної компанії – це продати якнайбільше продуктів користувачу, а рекомендації користувачу можуть як раз підштовхнути користувача зробити ту чи іншу покупу, або хоча б задуматись над нею. Оскільки у сфері продажу нерухомості таких рекомендацій майже не існує, то дана проблема набуває ще більшої актуальності, бо пропозиції можуть дуже сильно перевищувати попит, і користувач може не побачити релевантні оголошення. Крім цього рекомендації підвищують якість UX (досвід користувача), тобто користувач проводить більше часу на сайті, що теж підвищує вірогідність покупки того чи іншого товару. Також рекомендації можуть бути корисними у розсилці, тобто користувачу приходить на пошту набір оголошень або продуктів, які могли б його зацікавити. Всі дані, які використовує додаток для генерації оголошень, беруться з самого сайту де проводиться створення додатку, це може бути переходи на сторінки, лайки, зберігання у обране, придбання та використанні фільтри під час пошуку. Об’єкт дослідження – процес генерації рекомендацій покупцю під час придбання нерухомості. Предмет дослідження – технології розробки додатків для генерації рекомендацій для певного користувача, базуючись на його історії перегляду. Мета дипломного проекту – проектування та розробка програмного додатку на базі веб-фреймворку FastAPI та бібліотеки LightFM, який генерує рекомендації. Методи дослідження: оркестратор задач (Airflow) – призначенний для виконання великих послідовностей задач за розкладом; програмний інструмент для побудови рекомендацій (LightFM) – призначений для обробки вхідних даних та генерації рекомендацій, використовуючи вхідні дані; алгоритм навчання моделі з урахуванням функції WARP-втрати – призначений для навчання моделі і оптимізації її результатів; фреймворк FastAPI – призначений для зручного створення веб-додатку; мова програмування Python3 – призначена для реалізації дипломного проекту; середовище для програмування IntelliJ IDEA – призначене для зручного проведення розробки додатків. Практична цінність. У даному дипломному проекті розроблено програму генерації рекомендацій користувачу, його практична цінність полягає в тому, що, використовуючи цю програму можна згенерувати рекомендації для будь-якого сайту нерухомості. Новизна дипломного проекту полягає у використанні функції WARP-втрати для отпимізації рекомендацій щодо оголошень нерухомості. Особистий внесок випускника. Всі результати, представлені у дипломному проекті, отримані випускником особисто. Практичні значення отриманих результатів у дипломному проекті дають змогу використовувати отримані дані при проведенні досліджень та проектувань рекомендаційних систем, навчальному процесі фахівців з системного програмування та у сферах пов’язаних з продажом товарів, продуктів, нерухомості і тд.
Опис: Робота публікується згідно наказу Ректора НАУ від 27.05.2021 р. №311/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти в репозиторії університету". Керівник проекту: Сябрук І.М.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/52991
Розташовується у зібраннях:Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти ОПП Системне програмування

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
ФККПІ_2021_123бак_Степанов АВ.pdf2.52 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.