Кафедра Інженерії Програмного Забезпечення та Кібербезпеки

Постійне посилання на фонд

https://ur.knute.edu.ua/handle/123456789/2024

Переглянути

Перегляд Кафедра Інженерії Програмного Забезпечення та Кібербезпеки за Автор "Гусара Кирила Юрійовича"

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз недоступний
    Документ
    «Веборієнтована система аналізу та підбору товару на торговій платформі»
    (ДЕРЖАВНИЙ ТОРГОВЕЛЬНО-ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ/ КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТОРГОВОЕЛЬНО-ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ, 2024-12) Гусара Кирила Юрійовича; Палагута Катерина Олексієвна
    АНОТАЦІЯ Відповідно до мети дослідження, робота присвячена розробці веборієнтованої системи, яка забезпечує ефективний аналіз і підбір товарів на торговій платформі в режимі реального часу. Випускна кваліфікаційна робота на тему «Веборієнтована система аналізу та підбору товару на торговій площадці» містить 37 сторінки. Перелік використаних джерел налічує 15 найменування. Було реалізовано систему на основі мікросервісної архітектури з використанням Node.js, Docker, Kafka, MongoDB та інтеграцією з моделлю штучного інтелекту для обробки запитів користувачів і парсингу даних. У результаті розробки створено ефективний інструмент для автоматичного моніторингу, збору та аналізу товарних оголошень, що дозволяє швидко знаходити товари, які відповідають критеріям користувачів, і надсилати відповідні рекомендації. Ключові слова: веборієнтована система, парсинг, підбір товарів, штучний інтелект ABSTRACT According to the purpose of the study, this work is dedicated to the development of a web-based system that provides efficient analysis and product selection on a trading platform in real-time. The final qualification project titled "Web-Based System for Product Analysis and Selection on a Trading Platform" consists of 37 pages. The list of references includes 15 sources. The system was implemented using a microservices architecture with Node.js, Docker, Kafka, and MongoDB, along with the integration of an artificial intelligence model for processing user queries and data parsing. As a result, an effective tool was created for automatic monitoring, collection, and analysis of product listings, allowing the system to quickly find products that meet user criteria and send relevant recommendations. Keywords: web-based system, parsing, product selection, artificial intelligence