Магістерські роботи (АСОІУ)

Постійне посилання зібрання

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/21930

Переглянути

Перегляд Магістерські роботи (АСОІУ) за Ключові слова "004.09"

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Рекомендаційна система підбору автомобілів для продажу клієнтам
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-12) Сборик, Антон Юрійович; Тєлишева, Тамара Олексіївна
    Магістерська дисертація: 108с., 38 рис., 32 табл., 1 додаток, 32 джерела. Актуальність. Сучасний глобальний ринок автомобілів є однією із важливих складових економіки світу, одним з найконкурентніших ринків. Продаж автомобілів напряму позначається на економічному зростанні та кризових явищах глобальної економіки [1]. Світовий авторинок у вересні поточного року підвищився на 0,5% до 7647000 легкових автомобілів. Найбільшу кількість автомобілів за звітний період реалізували в КНР з показником в 2,487 млн од., що на 9,3% вище за минулорічний результат. Американські автолюбителі придбали 1,337 млн автомобілів, що на 4,4% більше, ніж в 2019 році. Західноєвропейські авторинки продемонстрували результат в 1,367 млн автомобілів (+1,3%). Реалізація автомобілів в Східній Європі підвищилася на 19,7% до 393,3 тис. шт. [2]. Через високий попит на даний товар автосалони, компанії, що займаються продажами автомобілів отримують велику кількість звернень від клієнтів на покупку автомобілів. Відповідно робітники відділу продажу отримують та аналізують побажання кожного клієнта та, зазвичай, власноруч підбирають найкращі варіанти для клієнтів. Проте такий процес підбору займає досить багато часу і залежить від кваліфікації робітника, що знаходить рекомендації, тобто знайдені рекомендації залежать від людського фактору і не завжди можуть бути правильними. Тому обраний напрям дослідження і пошуку рекомендаційної системи є актуальним. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Методи та технології високопродуктивних обчислень та обробки надвеликих масивів даних» (№ ДР 0117U000924). 4 Мета дослідження - підвищення ефективності роботи менеджерів, що в цілому збільшить прибуток компанії за рахунок збільшення загальної кількості оброблених заявок і продаж. Для досягнення мети необхідно виконати наступні завдання: − проаналізувати існуючі методи та засоби і визначити проблеми при пошуку рекомендацій; − створити та дослідити алгоритм для пошуку рекомендацій; − розробити архітектуру рекомендаційної системи на платформі Dynamics 365; − реалізувати рекомендаційну систему на платформі Dynamics 365. Об’єкт дослідження – процес пошуку списку рекомендованих автомобілів без врахування попередньої історії клієнта. Предмет дослідження – методи та алгоритми пошуку рекомендацій. Наукова новизна одержаних результатів полягає у знаходженні рекомендацій на основі побажань клієнта без попередньо існуючої історії для певного клієнта. Публікації. Матеріали роботи опубліковані в IX Міжнародній науково-практичній конференції “PERSPECTIVES OF WORLD SCIENCE AND EDUCATION” [3] та V Всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління»(ІСТУ-2020) [4].