Система агрегації та інтерпретації даних про якість продуктів харчування

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТимошин, Юрій Афанасійович
dc.contributor.authorЧерначук, Ілья Олександрович
dc.date.accessioned2026-01-26T12:35:56Z
dc.date.available2026-01-26T12:35:56Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractМагістерська дисертація складається з восьми розділів, містить 23 таблиці, 10 додатків та 26 джерел – загалом 130 сторінок. Об`єкт дослідження: Інформаційна система типу «скан — інтерпретація» для харчових продуктів: клієнт—серверне рішення (мобільний застосунок, бекенд і база даних), що за GTIN/EAN агрегує офіційно задекларовані відомості про склад, нутрієнти, алергени та харчові добавки, нормалізує їх у єдиній моделі та формує для користувача персоналізований, пояснюваний висновок у момент вибору товару. Мета магістерської дисертації: метою роботи є підвищення ефективності та оперативності отримання споживачем інтерпретованої інформації про якість і безпечність харчових продуктів шляхом автоматизації процесів агрегації, нормалізації та персоналізації даних. У першому розділі було проведено аналіз предметної області, досліджено процеси взаємодії користувача з інформацією про продукти, виявлено проблеми фрагментації даних та сформульовано задачу автоматизації їх інтерпретації. У другому розділі було здійснено порівняння існуючих рішень на прикладі Yuka, Open Food Facts та MyFitnessPal, виявлено їхні обмеження щодо врахування персональних протипоказань та модерації контенту, а також обґрунтовано доцільність розробки власної системи. У третьому розділі визначено функціональні та нефункціональні вимоги до системи, зокрема щодо швидкодії, офлайн-стійкості, безпеки персональних даних та механізмів модерації контенту. У четвертому розділі було обрано технології для реалізації системи, обґрунтовано використання React Native для мобільного клієнта, FastAPI для серверної частини та PostgreSQL для збереження даних. У п’ятому розділі розроблено архітектуру системи, спроєктовано модель даних та діаграми прецедентів, а також визначено алгоритми нормалізації та політики якості даних. У шостому розділі описано реалізацію ключових компонентів системи, включаючи бекенд- модулі, мобільний застосунок, структуру бази даних та інтеграцію із зовнішніми джерелами. У сьомому розділі проведено тестування системи, оцінено метрики продуктивності та якості даних, а також перевірено коректність роботи алгоритмів інтерпретації на реальній вибірці продуктів. У восьмому розділі проведено аналіз ринкових можливостей запуску стартапу, розроблено маркетингову програму та визначено стратегію виведення продукту на ринок.
dc.description.abstractotherThe Master’s thesis consists of eight chapters, contains 23 tables, 10 appendices, and 26 references, totaling 130 pages. Object of research: quot;scan-to-interpretation quot; type information system for food products: a client-server solution (mobile application, backend, and database) that aggregates officially declared information on composition, nutrients, allergens, and food additives using GTIN/EAN, normalizes them into a unified model, and generates a personalized, explainable conclusion for the user at the moment of product selection. Aim of the Master’s thesis: The aim of the work is to improve the efficiency and speed with which consumers receive interpreted information regarding the quality and safety of food products by automating the processes of data aggregation, normalization, and personalization. The first chapter provides an analysis of the subject area, examines the processes of user interaction with product information, identifies data fragmentation issues, and formulates the task of automating data interpretation. The second chapter compares existing solutions using Yuka, Open Food Facts, and MyFitnessPal as examples, identifies their limitations regarding personal contraindications and content moderation, and justifies the feasibility of developing a proprietary system. The third chapter defines the functional and non-functional requirements for the system, particularly regarding performance, offline stability, personal data security, and content moderation mechanisms. The fourth chapter selects the technologies for system implementation and justifies the use of React Native for the mobile client, FastAPI for the server side, and PostgreSQL for data storage. The fifth chapter develops the system architecture, designs the data model and use case diagrams, and defines normalization algorithms and data quality policies. The sixth chapter describes the implementation of key system components, including backend modules, the mobile application, the database structure, and integration with external sources. The seventh chapter conducts system testing, evaluates performance and data quality metrics, and verifies the correctness of interpretation algorithms on a real product sample. The eighth chapter analyzes the market opportunities for launching a startup, develops a marketing program, and determines the strategy for bringing the product to market.
dc.format.extent120 с.
dc.identifier.citationЧерначук, І. О. Система агрегації та інтерпретації даних про якість продуктів харчування : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Черначук Ілья Олександрович. – Київ, 2025. – 120 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/78416
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectштрихкод
dc.subjectGTIN/EAN
dc.subjectнутрієнти
dc.subjectінгредієнти
dc.subjectалергени
dc.subjectінтерпретація
dc.subjectмобільний застосунок
dc.subjectмодерація
dc.subject.udc004.338
dc.titleСистема агрегації та інтерпретації даних про якість продуктів харчування
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Chernachuk_magistr.pdf
Розмір:
832.37 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ІСТ)
Магістерські роботи