МОДЕЛІ ТА МЕТОДИ СТВОРЕННЯ ОСОБИСТОГО ІНФОРМАЦІЙНОГО СЕРВІСУ
DOI:
https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.28.755Ключові слова:
recommender systems, personal assets, individualization, user model, information service, automationАнотація
Наразі, більшість програмних продуктів, призначених для кінцевих користувачів, характеризуються уніфікованістю та візуальною перевантаженістю. Персоналізація застосунків не є пріоритетним напрямом серед розробників через високу вартість, складність реалізації та обмеженість даних. Надмірна кількість інтерфейсних елементів та нерелевантних сповіщень призводить до виснаження користувачів, що негативно впливає на їхню мотивацію до подальшого використання. У даній науковій роботі досліджено проблему створення ефективного інформаційного сервісу для обліку персональних активів з акцентом на індивідуалізацію. Проведено огляд існуючих сервісів та виявлено їх обмеження, зокрема відсутність персоналізації. Метою дослідження було розробка функціональної моделі сервісу, що враховує індивідуальні потреби користувачів та може бути реалізований як у повній, так і в спрощеній ("лайт") версії. Для досягнення цієї мети запропоновано комплексну модель користувача, яка враховує різноманітні параметри, включаючи базові споживчі дані, досвід користування, потреби, характеристики особистості та побоювання. Також, увага приділяється моделюванню спрощеної ("лайт") версії додатку-помічника, яка буде доступна широкому колу користувачів завдяки простим алгоритмам розрахунку та використанню запропонованої моделі користувача. Спрощена версія зберігає базові функції основного додатку, але при цьому характеризується меншими вимогами до ресурсів та більшою простотою використання. У рамках дослідження запропоновано методи та технології, що забезпечують функціонування сервісу, спираючись на персональні характеристики користувача. Розроблений підхід дозволяє автоматизувати рутинні операції, мінімізувати участь в них користувача та зменшити ймовірність помилок. Розроблено функціональну модель роботи сервісу, що описує взаємодію між різними компонентами системи. Розроблено алгоритми для розрахунку необхідної кількості товару та прогнозування часу наступного замовлення, враховуючи індивідуальні параметри користувача та зовнішні фактори. Запропоновано підходи до програмної реалізації, розглянуто можливі технології та архітектурні рішення для реалізації сервісу, враховуючи вимоги до безпеки та продуктивності. Результати дослідження можуть бути використані для створення практичних інструментів, що сприятимуть підвищенню фінансової грамотності та ефективності управління особистими активами.
Завантаження
Посилання
Jain, S., Grover, A., Thakur, P. S., & Choudhary, S. K. (2015). Trends, problems and solutions of recommender system. In International Conference on Computing, Communication & Automation (CCAA), 955–958. IEEE. https://doi.org/10.1109/CCAA.2015.7148534
Xu, K., Zhou, H., Zheng, H., Zhu, M., & Xin, Q. (2024). Intelligent Classification and Personalized Recommendation of E-commerce Products Based on Machine Learning. arXiv preprint arXiv:2403.19345.
Zhao, Q., Zhang, Y., Friedman, D., & Tan, F. (2015). E-commerce Recommendation with Personalized Promotion. In Proceedings of the Ninth ACM Conference on Recommender Systems, 253–260. https://doi.org/10.1145/2792838.2800178
Wu, C.-H. (2022). e-Commerce Personalized Recommendation Based on Machine Learning Technology. Journal of Advanced Transportation, 2022, 1–10. https://doi.org/10.1155/2022/1761579
Nguyen, T. (K.), & Hsu, P. F. (2022). More Personalized, More Useful? Reinvestigating Recommendation Mechanisms in E-Commerce. International Journal of Electronic Commerce, 26(1), 90–122. https://doi.org/10.1080/10864415.2021.2010006
Kozolup, P. D., & Liubchak, V. O. (2024). Functional Model and Algorithm for the Development of an Information Service for Accounting and Purchasing Goods. Technical Sciences and Technologies, 2(36), 116–125. https://doi.org/10.25140/2411-5363-2024-2(36)-116-125
Kozolup, P. D., & Liubchak, V. O. (2023). Review of Methods and Tools for Developing an Information Service for Personal Asset Accounting. Information Technology and Society, 3, 6. https://doi.org/10.32689/maup.it.2023.3.6
The PostgreSQL Global Development Group. (n.d.). PostgreSQL Documentation. https://www.postgresql.org/docs/
Mobile UI design. (n.d.). Android Developers. https://developer.android.com/design/ui/mobile
Web Applications. (n.d.). Spring. https://spring.io/web-applications
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Павло Козолуп, Володимир Любчак

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.