Palun kasuta seda identifikaatorit viitamiseks ja linkimiseks:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/49447
Pealkiri: | Розробка рекомендаційної системи для інтернет-магазину книг |
Teised pealkirjad: | Development of a Recommendation System for an Online Bookstore |
Autor: | Багрій, Максим Тарасович Bahrii, Maksym Tarasovych |
Affiliation: | ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна |
Bibliographic description (Ukraine): | Багрій М. Т. Розробка рекомендаційної системи для інтернет-магазину книг : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра : спец. 122 - комп’ютерні науки / наук. кер. С. В. Марценко. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025. 64 с. |
Ilmumisaasta: | 24-juu-2025 |
Submitted date: | 10-juu-2025 |
Date of entry: | 3-juu-2025 |
Kirjastaja: | ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна |
Country (code): | UA |
Place of the edition/event: | Тернопіль |
Supervisor: | Марценко, Сергій Володимирович Martsenko, Serhii |
UDC: | 004.58, 004.8 |
Märksõnad: | 122 рекомендаційна система інтернет-магазин книги штучний інтелект клієнт-серверна персоналізація електронна комерція recommendation system online bookstore books artificial intelligence google gemini api client-server architecture personalization e-commerce |
Page range: | 64 |
Kokkuvõte: | Кваліфікаційна робота присвячена розробці рекомендаційної системи для інтернет-магазину книг, що забезпечує персоналізований підбір літератури на основі текстових запитів користувачів. У першому розділі проаналізовано сучасний стан рекомендаційних систем, їх типи та застосування в електронній комерції. Висвітлено особливості книжкового ринку та потреби користувачів. Розглянуто технологічні аспекти реалізації системи.
У другому розділі описано архітектуру системи на базі Streamlit, Flask та SQLite з інтеграцією Google Gemini API. Досліджено методи рекомендацій, зокрема аналіз природної мови та фільтрацію метаданих. Подано принципи проектування інтуїтивного інтерфейсу.
У третьому розділі представлено практичну реалізацію та тестування системи. Проаналізовано результати роботи, підтверджено її функціональність і зручність. Проведено оцінку ефективності рекомендацій The qualification work is devoted to the development of a recommendation system for an online bookstore, which provides personalized book selection based on user text queries. The first section analyzes the current state of recommendation systems, their types, and applications in e-commerce. It highlights the specifics of the book market and user needs. The technological aspects of system implementation are considered. The second section describes the system architecture based on Streamlit, Flask, and SQLite, integrated with the Google Gemini API. It examines recommendation methods, including natural language processing and metadata filtering. The principles of designing an intuitive interface are presented. The third section presents the practical implementation and testing of the system. The results are analyzed, confirming its functionality and usability. The effectiveness of the recommendations is evaluated |
Kirjeldus: | Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 24.06.2025р. на засіданні екзаменаційної комісії №30 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя |
Content: | ВСТУП 4 РОЗДІЛ 1. АНАЛІЗ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ ТА ПОСТАНОВКА ЗАВДАННЯ 6 1.1 Огляд рекомендаційних систем 6 1.2 Аналіз предметної області 9 1.3 Постановка завдання 12 1.4 Висновок до першого розділу 14 РОЗДІЛ 2. ПРОЕКТНА РОЗРОБКА РЕКОМЕНДАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ 16 2.1 Вимоги до системи 16 2.2 Архітектура системи 17 2.3 Методи рекомендацій 23 2.4 Проектування інтерфейсу 26 2.5 Висновок до другого розділу 34 РОЗДІЛ 3. ПРАКТИЧНА РЕАЛІЗАЦІЯ ТА АНАЛІЗ РЕЗУЛЬТАТІВ 35 3.1 Реалізація рекомендаційної системи 35 3.2 Тестування системи 38 3.3 Аналіз результатів 47 3.4 Висновок до третього розділу 51 РОЗДІЛ 4. БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ, ОСНОВИ ОХОРОНИ ПРАЦІ 53 4.1 Менеджемнт безпеки 53 4.2 Естетичне оформлення та ергономічне дослідження робочого місця оператора. 56 4.3 Висновок до четвертого розділу 58 ВИСНОВКИ 60 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 62 ДОДАТОК А 66 |
URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/49447 |
Copyright owner: | © Багрій Максим Тарасович, 2025 |
References (Ukraine): | 1. Ricci F., Rokach L., Shapira B. Introduction to Recommender Systems Handbook. Berlin: Springer, 2011. 2. Lops P., de Gemmis M., Semeraro G. Content-based Recommender Systems: State of the Art and Trends // Recommender Systems Handbook. Berlin: Springer, 2011. С. 73–105. 3. Koren Y., Bell R. Advances in Collaborative Filtering // Recommender Systems Handbook. Berlin: Springer, 2015. С. 77–118. 4. Burke R. Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments // User Modeling and User-Adapted Interaction. 2002. Vol. 12, № 4. С. 331–370. 5. Schafer J. B., Konstan J. A., Riedl J. E-Commerce Recommendation Applications // Data Mining and Knowledge Discovery. 2001. Vol. 5, № 1–2. С. 115–153. 6. Zhang Y., Chen X. Explainable Recommendation: A Survey and New Perspectives // Foundations and Trends in Information Retrieval. 2020. Vol. 14, № 1. С. 1–101. 7. He X. та ін. Neural Collaborative Filtering // Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web. 2017. С. 173–182. 8. McSherry F., Mironov I. Differentially Private Recommender Systems: Building Privacy into the Netflix Prize Contenders // Proceedings of the 15th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 2009. С. 627–636. 9. Harchenko A., Bodnarchuk I., Yatcyshyn V. The modeling and optimization of software engineering processes // Modern Problems of Radio Engineering, Telecommunications and Computer Science - Proceedings of the 11th International Conference. 2012. 10. Adomavicius G., Tuzhilin A. Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2005. Vol. 17, № 6. С. 734–749. 11. Gomez-Uribe C. A., Hunt N. The Netflix Recommender System: Algorithms, Business Value, and Innovation // ACM Transactions on Management Information Systems. 2016. Vol. 6, № 4. Article 13. 19 p. 12. Devlin J., Chang M.-W., Lee K., Toutanova K. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding // Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics. 2019. С. 4171–4186. 13. Aggarwal C. C. Recommender Systems: The Textbook. Cham: Springer, 2016. 14. Dwork C., Roth A. The Algorithmic Foundations of Differential Privacy // Foundations and Trends in Theoretical Computer Science. 2014. Vol. 9, № 3–4. С. 211–407. 15. Sarwar B., Karypis G., Konstan J., Riedl J. Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms // Proceedings of the 10th International Conference on World Wide Web. 2001. С. 285–295. 16. Kharchenko O., Raichev I., Bodnarchuk I., Zagorodna N. Optimization of software architecture selection for the system under design and reengineering // 14th International Conference on Advanced Trends in Radioelectronics, Telecommunications and Computer Engineering, 2018. 17. Jannach D., Zanker M., Felfernig A., Friedrich G. Recommender Systems: An Introduction. Cambridge: Cambridge University Press, 2010. 18. Bobadilla J., Ortega F., Hernando A., Gutiérrez A. Recommender Systems Survey // Knowledge-Based Systems. 2013. Vol. 46. С. 109–132. 19. Pazzani M. J., Billsus D. Content-Based Recommendation Systems // The Adaptive Web. 2007. С. 325–341. 20. Pu P., Chen L., Hu R. A User-Centric Evaluation Framework for Recommender Systems // Proceedings of the 5th ACM Conference on Recommender Systems. 2011. С. 157–164. 21. Herlocker J. L., Konstan J. A., Terveen L. G., Riedl J. T. Evaluating Collaborative Filtering Recommender Systems // ACM Transactions on Information Systems. 2004. Vol. 22, № 1. С. 5–53. 22. Bertocci V. Modern Authentication with Azure Active Directory for Web Applications. Redmond: Microsoft Press, 2016. 23. Amatriain X., Basilico J. Recommender Systems in Industry: A Netflix Case Study // Recommender Systems Handbook. Berlin: Springer, 2015. С. 385–419. 24. Isinkaye F. O., Folajimi Y. O., Ojokoh B. A. Recommendation Systems: Principles, Methods and Evaluation // Egyptian Informatics Journal. 2015. Vol. 16, № 3. С. 261–273. 25. Schafer J. B., Konstan J. A., Riedl J. Recommender Systems in E-Commerce // Proceedings of the 1st ACM Conference on Electronic Commerce. 1999. С. 158–166. 26. Konstan J. A., Riedl J. Recommender Systems: From Algorithms to User Experience // User Modeling and User-Adapted Interaction. 2012. Vol. 22, № 1–2. С. 101–123. 27. Bodnarchuk I., Lisovyi V., Kharchenko O., Galai I. Adaptive method for assessment and selection of software architecture in flexible techniques of design // 13th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, 2018. 28. Google. Google Gemini API Documentation [Електронний ресурс]. 2024. Режим доступу: https://ai.google.dev/docs/gemini_api 29. Reback G. JWT Handbook [Електронний ресурс]. Auth0, 2023. Режим доступу: https://auth0.com/resources/ebooks/jwt-handbook 30. SQLite. SQLite Documentation [Електронний ресурс]. 2024. Режим доступу: https://www.sqlite.org/docs.html 31. Schneier B. Cryptography Engineering: Design Principles and Practical Applications. Hoboken: Wiley, 2010. 32. Grinberg M. Flask Web Development: Developing Web Applications with Python. Sebastopol: O’Reilly Media, 2018. 33. Streamlit. Streamlit Documentation [Електронний ресурс]. 2024. Режим доступу: https://docs.streamlit.io/ 34. PostgreSQL Global Development Group. PostgreSQL Documentation [Електронний ресурс]. 2024. Режим доступу: https://www.postgresql.org/docs/ 35. Redis Labs. Redis Documentation [Електронний ресурс]. 2024. Режим доступу: https://redis.io/documentation 36. Kharchenko A., Halay I., Bodnarchuk I. Multicriteria architecture choice of software system under design and reengineering // Computer Sciences and Information Technologies - Proceedings of the 11th International Scientific and Technical Conference, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. , 2016 37. Fowler M. UML Distilled: A Brief Guide to the Standard Object Modeling Language. Boston: Addison-Wesley, 2004. 38. Booch G., Rumbaugh J., Jacobson I. The Unified Modeling Language User Guide. Boston: Addison-Wesley, 2005. 39. Sommerville I. Software Engineering. Harlow: Pearson, 2016. 40. Harchenko A., Bodnarchuk I., Halay I. Decision support system of software architect // Proceedings of the 2013 IEEE 7th International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems, 2013. 41. Pressman R. S. Software Engineering: A Practitioner’s Approach. New York: McGraw-Hill, 2014. |
Content type: | Bachelor Thesis |
Asub kollektsiooni(de)s: | 122 — Компʼютерні науки (бакалаври) |
Failid selles objektis:
Fail | Kirjeldus | Suurus | Formaat | |
---|---|---|---|---|
2025_KRB_SN_41_Bahrii_MT.pdf | Дипломна робота | 2,75 MB | Adobe PDF | Vaata/Ava |
Kõik teosed on Dspaces autoriõiguste kaitse all.
Admin vahendid