Please use this identifier to cite or link to this item: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/52991
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorСтепанов, Артем Валерійович-
dc.date.accessioned2021-11-01T07:28:03Z-
dc.date.available2021-11-01T07:28:03Z-
dc.date.issued2021-07-
dc.identifier.urihttps://er.nau.edu.ua/handle/NAU/52991-
dc.descriptionРобота 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.uk_UA
dc.description.abstractАктуальність 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.uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherНаціональний авіаційний університетuk_UA
dc.subjectдипломна роботаuk_UA
dc.subjectрекомендаційна системаuk_UA
dc.subjectвеб-додатокuk_UA
dc.subjectдослідженняuk_UA
dc.subjectпрограмний проектuk_UA
dc.subjectпрограмний кодuk_UA
dc.titleПрограма генерації рекомендацій покупцю під час придбання нерухомостіuk_UA
dc.typeWorking Paperuk_UA
Appears in Collections:Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти ОПП Системне програмування

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ФККПІ_2021_123бак_Степанов АВ.pdf2.52 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.