Search academic texts

Information × Registration Number 2124U002527, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author Костюченко Альбіна Валентинівна popup.publication 01-01-2024 popup.source_user Електронний архів наукових та освітніх матеріалів КПІ ім. Ігоря Сікорського popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/68356 popup.publisher Київ Description Кваліфікаційна робота включає пояснювальну записку (70 с., 27 рис. 5 табл., 5 додатків, 21 слайд презентації). Об’єкт розробки – спеціалізована програмна система формування рекомендацій на основі колаборативного фільтрування з використанням методу К-найближчих сусідів, основана задача якої – це створення персоналізованих рекомендацій. Система вбудована в проєкт вебзастосунку для бронювання житла в якості одного із додатків і використовується для генерації рекомендацій, вибір яких ґрунтується на історії переглядів кожного окремого користувача, коментарях, які залишають клієнти під час відвідування сайту, та вмісту бази даних у цілому. Розроблений веб-застосунок дозволяє: створювати обліковий запис користувача, змінювати облікові дані в особистому кабінеті, додавати товари до корзини та видаляти їх, шукати товари за ключовими словами, переглядати дані про товар та відгуки до нього на окремій сторінці, залишати відгуки до товарів, фільтрувати товари, бронювати пропозиції обравши необхідний період часу, бачити історію відвідувань певного користувача, переглядати рекомендовані товари на підставі особистих вподобань та відгуків інших користувачів. У ході розробки: - вивчено технічну документацію та навчальні матеріали відповідно до теми роботи; - проведено аналіз вже існуючих вебзастосунків із вбудованими рекомендаційними системами; - сформульовано вимоги до вебзастосунку для пошуку та бронювання житла; - розроблено структуру вебдодатку; - написано програмний код застосунку мовою Python 3.11 з використанням фреймворку Django 5.0, AJAX та ін.; - розроблено структура бази даних та підібрано дані для неї; - розроблено систему для генерації персоналізованих рекомендацій. Упроваждення цієї рекомендаційної системи на комерційному сайті дозволить підвищити конверсію бронювань та оренд житла за рахунок актуальних і точних персональних рекомендацій, що у свою чергу означає підвищення доходів. popup.nrat_date 2025-01-29 Close