Вебзастосунок із технологією штучного інтелекту для аналітики попиту і підбору товару

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМартинова, Оксана Володимирівна
dc.contributor.authorБогдан, Марія Янівна
dc.date.accessioned2025-06-25T09:50:33Z
dc.date.available2025-06-25T09:50:33Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractБакалаврський 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.
dc.description.abstractotherThe qualification work includes an explanatory note (58 p., 36 fig., a list of references with 9 titles, 8 appendices, 22 slides of the presentation). The main goal of the development is to ensure convenient user interaction with the web application through the integration of an intelligent assistant and to enable demand forecasting for better organization of product storage processes. The object of development is the creation of a web application with embedded artificial intelligence technology, enabling demand analysis and product recommendations. The web application allows users to: browse the product catalog by category; place online orders with user registration; receive personalized responses and recommendations from an intelligent assistant; analyze sales and forecast demand using a machine learning model (Meta Prophet). The following technologies were used during development: Spring Boot framework for backend and REST architecture implementation; Thymeleaf template engine for dynamic HTML page generation; Python programming language and libraries Prophet, Pandas, Bokeh for the demand forecasting module with interactive visualization; Flask for building a separate Python service and integrating it with the Java application; PostgreSQL as the main database management system; HTML, CSS, Bootstrap for an user interface; Natural language processing tools to create an AI assistant capable of understanding user queries. During development: modern web technologies and e-commerce systems were analyzed; requirements for system functionality and architecture were defined; a web application was implemented using Spring Boot and Thymeleaf; a Python service for demand forecasting with Bokeh-based visualization was developed; an AI assistant for processing user queries was created; data storage and handling using PostgreSQL were implemented. The implementation of such a system improves not only user convenience but also product stock optimization through demand forecasting and enhances client interaction through AI-driven solutions.
dc.format.extent84 с.
dc.identifier.citationБогдан, 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.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/74432
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectвебзастосунок
dc.subjectпрогнозування попиту
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectai-асистент
dc.subjectpython
dc.subjectspring boot
dc.subjectpostgresql
dc.subjectflask
dc.subjectprophet
dc.subjectbokeh
dc.subjectweb application
dc.subjectdemand forecasting
dc.subjectmachine learning
dc.subjectai assistant
dc.subjectbokeh.
dc.titleВебзастосунок із технологією штучного інтелекту для аналітики попиту і підбору товару
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Bogdan_bakalavr.pdf
Розмір:
3.43 MB
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

Бакалаврські роботи (СПСКС)
Бакалаврські роботи