Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document :
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/35714| Titre: | Розробка інформаційної системи для моніторингу музичних вподобань користувачів стрімінгових сервісів |
| Autre(s) titre(s): | Information system development for musical preferences monitoring of streaming services users |
| Auteur(s): | Кузьо, Олег Олегович Kuzo, Oleg |
| Affiliation: | ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна |
| Bibliographic description (Ukraine): | Кузьо О. О Розробка інформаційної системи для моніторингу музичних вподобань користувачів стрімінгових сервісів : кваліфікаційна робота освітнього рівня „Бакалавр“ „126 — інформаційні системи та технології“ / О. О. Кузьо. — Тернопіль : ТНТУ, 2021. — 65 с. |
| Date de publication: | 25-jui-2021 |
| Submitted date: | 6-jui-2021 |
| Date of entry: | 5-jui-2021 |
| Country (code): | UA |
| Place of the edition/event: | ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна |
| Supervisor: | Никитюк, Вячеслав Вячеславович |
| Committee members: | Михалик, Дмитро Михайлович |
| UDC: | 004.62 |
| Mots-clés: | стрімінг streaming аналіз analysis дані data розробка development база даних database система system користувач user плейлист playlist |
| Résumé: | Кваліфікаційна робота присвячена вирішенню проблеми користувача стрімінгового сервісу по аналізу його музичних вподобань. Мета роботи: створити інформаційну систему для аналізу музичних вподобань користувачів стрімінгових сервісів.
В першому розділі кваліфікаційної роботи описано предмет дослідження, визначені основні складові для оцінки музичного смаку користувачів, проведено визначення необхідного функціоналу кінцевого продукту на основі існуючих аналогів, та обрано оптимальні рішення для розробки кінцевого продукту.
В другому розділі кваліфікаційної роботи детально описані етапи проектування кінцевого продукту. Розглянуто принцип роботи бази даних системи та побудови веб-інтерфейсу для користувача. Також було створено інструкцію користувачу та виведено мінімальні системні вимоги для якісної роботи кінцевого продукту та проведено функціональне та структурне тестування.
У третьому розділі висвітлено значення адаптації в трудовому процесі та описано загальні вимоги безпеки з охорони праці для користувачів ПК. Qualification work is devoted to solving the problem of the user of the streaming service for the analysis of his musical preferences. Purpose: to create an information system for analyzing the musical preferences of users of streaming services. The first section of the qualification work describes the subject of research, identifies the main components for assessing the musical taste of users, determines the required functionality of the final product based on existing analogues, and selects the best solutions for the final product. The second section of the qualification work describes in detail the stages of designing the final product. The principle of operation of the system database and construction of the web interface for the user is considered. The user manual was also created and the minimum system requirements for the quality of the final product were derived, and functional and structural testing was performed. The third section highlights the importance of adaptation in the labor process and describes the general safety requirements for occupational safety for PC users. |
| Content: | ВСТУП 7 1 ПРЕДМЕТНЕ ДОСЛІЖЕННЯ ТА ВИДІЛЕННЯ ОСНОВНИХ АСПЕКТІВ РОБОТИ 8 1.1 ОПИС ПРЕДМЕТУ ДОСЛІДЖЕННЯ 8 1.2 ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ІСНУЮЧИХ ІНСТРУМЕНТІВ ДЛЯ МОНІТОРИНГУ СТРІМІНГОВИХ СЕРВІСІВ 10 1.3 ВИЗНАЧЕННЯ ОПТИМАЛЬНИХ РІШЕНЬ ДЛЯ РОЗРОБКИ КІНЦЕВОГО ПРОДУКТУ 17 1.4 КОНЦЕПТУАЛЬНА МОДЕЛЬ 24 1.5 ВИСНОВКИ ДО РОЗДІЛУ 25 2 ПРОЄКТУВАННЯ ТА СТВОРЕННЯ КІНЦЕВОГО ПРОДУКТУ 28 2.1 ПРОЄКТУВАННЯ ТА ВІЗУАЛІЗАЦІЯ АЛГОРИТМІВ РОБОТИ КОМПОНЕНТІВ В СИСТЕМІ 28 2.2 СТВОРЕННЯ ПРОГРАМНО-АПАРАТНОГО СЕРЕДОВИЩА 32 2.3 ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНА ЧАСТИНА 41 2.4 ФУНКЦІОНАЛЬНЕ ТА СТРУКТУРНЕ ТЕСТУВАННЯ 46 2.5 ВИСНОВКИ ДО РОЗДІЛУ 50 3 БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ, ОСНОВИ ХОРОНИ ПРАЦІ 53 3.1 ЗНАЧЕННЯ АДАПТАЦІЇ В ТРУДОВОМУ ПРОЦЕСІ. 53 3.2 ЗАГАЛЬНІ ВИМОГИ БЕЗПЕКИ З ОХОРОНИ ПРАЦІ ДЛЯ КОРИСТУВАЧІВ ПК 56 ВИСНОВКИ 61 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 63 |
| URI/URL: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/35714 |
| Copyright owner: | © Кузьо Олег Олегович, 2021 |
| References (Ukraine): | 1. Monika Mankarious Music training and emotion comprehension in childhood. Emotion. 12 (5), 2012, - 891p. 2. Allen B. Downey Think Python/ C. Bauer, G. King. — Think Python First Edition, 2015. — 244 p. 3. Mark Lutz Learning Python, Fifth Edition, 2013. — 123 p. 4. David Flanagan JavaScript: The Definitive Guide, 7th Edition, 2020. – 15 p. 5. Илья Кантор Современный учебник JavaScript в 3 книгах, 2019. – 51 ст. 6. Christopher Negus Linux Bible, 10th Edition, 2020. – 212 p. 7. Richard Bullington-McGuire Docker for Developers, 2020. – 41 p. 8. Miguel Grinberg Flask Web Development: Developing Web Applications with Python 2nd Edition, 2018. – 32 p. 9. Adam Freeman Pro Vue.js 2, 2018. – 120 p. 10. Sufyan bin Uzayr JavaScript Frameworks for Modern Web Development: The Essential Frameworks, Libraries, and Tools to Learn Right Now 2nd ed. Edition, 2019 – 235 p. 11. Simon Riggs PostgreSQL 11 Administration Cookbook: Over 175 recipes for database administrators to manag enterprise databases Paperback, 2019, - 32 p. 12. Craig Larman Applying UML and Patterns: An Introduction to Object-Oriented Analysis and Design and Iterative Development, Third Edition, 2004, - 812 p. 13. Philipp K. Janert D3 for the Impatient: Interactive Graphics for Programmers and Scientists 1st Edition, 2019, - 71 p. 14. Doguhan Uluca Angular for Enterprise-Ready Web Applications: Build and deliver production-grade and cloud-scale evergreen web apps with Angular 9 and beyond, 2nd Edition, 2020, 342 p. 15. Brian Ward How Linux Works/ Brian Ward— 2nd Edition: What Every Superuser Should Know, 2014. — 392p. 16. Brian Okken Python Testing with pytest: Simple, Rapid, Effective, and Scalable 1st Edition, 2017, 89 p. 17. Mariot Tsitoara Beginning Git and GitHub: A Comprehensive Guide to Version Control, Project Management, and Teamwork for the New Developer, 2019, 43 p. 18. J.Turnbull “The Docker Book: Containerization is the new virtualization” , 2019, 43 p. 19. M.Harrison “Effective PyCharm: Learn the PyCharm IDE with a Hands-on Approach” , 2017, 89 p. 20. M.Herman “Test-Driven Development with Python, Flask, and Docker” , 2017, 89 p. URL:https://testdriven.io/courses/tdd-flask/ 21. P. Luzanov, E. Rogov, I. Levshin “PostgreSQL for beginners” 2019. – 143 p. 22. Donald Knuth The Art of Computer Programming - Volume 1: Fundamental Algorithms, 1986, - 519p. 23. “The Rise of Streaming Music and Implications for Music Production” , 2020, 342 p. URL: https://doi.org/10.1515/rne-2017-0064 24. Hiller, R. S., “Sales Displacement and Streaming Music: Evidence from YouTube,” URL: http://faculty.fairfield.edu/rhiller/Research/Streamingmusic.pdf 25. L. Aguiar, B. Martens “Digital music consumption on the internet: evidence from clickstream data” URL:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167624516000068 26. Aguiar L., Waldfogel J.Streaming Reaches Flood Stage: Does Spotify Stimulate or Depress Music Sales? URL:https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0167718717301753?via%3Dihub 27. J. Spitzer, “Analyzing Music Taste” URL:https://towardsdatascience.com/analyzing-music-taste-64202f602bcd/ 28. G. McIntiere “A Machine Learning Deep Dive into My Spotify Data” URL:https://opendatascience.com/a-machine-learning-deep-dive-into-my-spotify-data/ 29. J. Cabreira “A Music Taste Analysis Using Spotify API and Python.” URL: https://towardsdatascience.com/a-music-taste-analysis-using-spotify-api-and-python-e52d186db5fc 30. J. De Dios Santos “Is my Spotify music boring? An analysis involving music, data, and machine learning” URL:https://towardsdatascience.com/is-my-spotify-music-boring-an-analysis-involving-music-data-and-machine-learning-47550ae931de 31. Spotify URL:https://developer.spotify.com/documentation/web-api/reference/#endpoint-get-audio-features 32. Rare Loot [Електронний ресурс] URL: https://rareloot.medium.com/extracting-spotify-data-on-your-favourite-artist-via-python-d58bc92a4330 33. R.Layton “Learning Data Mining with Python: Use Python to manipulate data and build predictive models” Packt Publishing, 2017. – 120 p. 34. 14. M.Herman “Authentication with Flask, React, and Docker” URL:https://testdriven.io/courses/auth-flask-react/ 35. B.Nelson “Getting to Know Vue.js: Learn to Build Single Page Applications in Vue from Scratch” 2019. – 143 p. 36. H.Djirdeh “Fullstack Vue: The Complete Guide to Vue.js” 37. O.Filipova “Learning Vue.js 2” 2019. – 199 p. 38. M. Kennedy and M. Harrison “Effective PyCharm” 2019. – 152 p. 39. S.Rosca “WebStorm Essentials: Build efficient HTML, CSS and JavaScript applications using the powerful WebStorm IDE” 2016. – 147 p. 40. R. O. Obe “PostgreSQL: Up and Running: A Practical Guide to the Advanced Open Source Database” 2017. – 143 p. 41. M. Haverbeke “Eloquent JavaScript: A Modern Introduction to Programming” 2020. – 155 p. 42. E. Elliott “Programming JavaScript Applications: Robust Web Architecture with Node, HTML5, and Moderns JS Libraries 2020. – 147 p. 43. D. Flanagan “JavaScript: The Definitive Guide” 2019. – 167 p. |
| Content type: | Bachelor Thesis |
| Collection(s) : | 126 — Інформаційні системи та технології (бакалаври) |
Fichier(s) constituant ce document :
| Fichier | Description | Taille | Format | |
|---|---|---|---|---|
| БАК_Кузьо_О_О_2021_biblio.pdf | 1,65 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.
Outils d'administration