Вебзастосунок із технологією штучного інтелекту для аналітики попиту і підбору товару
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Бакалаврський дипломний проєкт включає пояснювальну записку (58 с., 36 рис., список використаної літератури з 9 найменувань, 8 додатків, 22 слайд презентації).
Мета розробки – забезпечення зручної взаємодії користувача із вебзастосунком за рахунок інтелектуального асистенту та створення можливості прогнозування попиту на товар, для кращої організації процесу зберігання продукції.
Об'єкт розробки – створення вебзастосунку із вбудованою технологією штучного інтелекту, який дозволяє аналізувати попит і підбирати товар.
Вебзастосунок дозволяє: переглядати каталог продукції за категоріями; здійснювати онлайн-замовлення з реєстрацією користувача; отримувати персоналізовані відповіді та рекомендації від інтелектуального асистента; проводити аналіз продажів та прогнозувати попит, використовуючи модель машинного навчання (Meta Prophet). В процесі розробки були використані фреймворк Spring Boot для створення серверної частини вебзастосунку та реалізації REST-архітектури, шаблонізатор Thymeleaf для динамічного формування HTML-сторінок, мова програмування Python та бібліотеки Prophet, Pandas, Bokeh для реалізації модуля прогнозування попиту з інтерактивною візуалізацією, Flask для створення окремого Python-сервісу та його подальшої інтеграції з Java-застосунком, PostgreSQL як основна система керування базами даних, HTML, CSS, Bootstrap для створення інтерфейсу користувача, засоби аналізу природної мови для створення AI-асистента, здатного розуміти запити користувача.
В ході розробки: проведено аналіз сучасних веб-технологій та систем електронної комерції; сформульовано вимоги до функціоналу та архітектури системи; реалізовано веб-застосунок на базі Spring Boot з використанням шаблонізатора Thymeleaf; розроблено Python-сервіс для прогнозування попиту з візуалізацією результатів через Bokeh; створено AI-асистента для обробки запитів користувача; реалізовано зберігання та обробку даних через PostgreSQL.
Впровадження такої системи дозволяє не лише підвищити зручність для користувачів, але й оптимізувати запаси продукції, прогнозуючи попит, а також покращити взаємодію з клієнтами завдяки AI-рішенням.
Опис
Ключові слова
вебзастосунок, прогнозування попиту, машинне навчання, ai-асистент, python, spring boot, postgresql, flask, prophet, bokeh, web application, demand forecasting, machine learning, ai assistant, bokeh.
Бібліографічний опис
Богдан, М. Я. Вебзастосунок із технологією штучного інтелекту для аналітики попиту і підбору товару : дипломний проєкт ... бакалавра : 123 Комп'ютерна інженерія / Богдан Марія Янівна. – Київ, 2025. – 84 с.