Інтелектуальні методи оптимізації роботи інтернет-магазинів

Abstract

Магістерська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КНСШ-23 Кириченком Миколою Григоровичем. Тема “Інтелектуальні методи оптимізації роботи інтернет-магазинів”. Робота направлена на здобуття ступеня магістр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Об’єктом дослідження є процеси оптимізації роботи інтернет-магазинів за допомогою інтелектуальних методів. Предметом досліджень є алгоритми та стратегії, спрямовані на підвищення ефективності та користувацької взаємодії у сфері інтернет-торгівлі. Досягнення мети передбачає розробку та імплементацію інтелектуальних методів, які оптимізують робочі процеси інтернет-магазину, враховуючи поведінку користувача та динаміку взаємодії з торговельною платформою. Подальше вивчення та аналіз зібраних даних відбувається з використанням розроблених алгоритмів, які базуються на принципах машинного навчання та інтелектуального аналізу даних. Апробація розробленої системи здійснено з використанням різних стратегій та методологій на основі реальних даних з існуючих інтернет-магазинів для вирішення задачі оптимізації. У результаті виконання роботи була розроблена система чат-боту, яка впроваджує інтелектуальні методи оптимізації у роботу інтернет-магазинів; створено та зареєстровано її програмну реалізацію, яка дозволяє аналізувати роботу різних методів машинного навчання, налаштовувати гіперпараметри для оптимальної роботи системи, а також порівнювати результати оптимізації з використанням різних інтелектуальних методів на вихідних даних. Загальний обсяг роботи: 60 сторінок, 20 рисунки, 32 посилання. Master’s degree work of the student of the group CSAI-23 Kyrychenko Mykola Hryhorovych. The topic is "Intelligent methods of optimizing the work of online stores". The work is aimed at obtaining a master's degree in 122 "Computer Science". The object of research is the processes of optimizing the operation of online stores through intelligent methods. The subject of research encompasses algorithms and strategies aimed at enhancing efficiency and user interaction in the realm of online retailing. Achieving the goal involves developing and implementing intelligent methods that optimize the operational processes of the online store, taking into account user behavior and dynamics of interaction with the trading platform. Further examination and analysis of the collected data are performed using developed algorithms based on principles of machine learning and intelligent data analysis. The testing of the ьdeveloped system was carried out using various strategies and methodologies based on real data from existing online stores to address the optimization issue. As a result of the work, a system implementing intelligent optimization methods in online stores was developed; its software implementation was created and registered, which allows analyzing the operation of various machine learning methods, adjusting hyperparameters for optimal system operation, and also comparing the optimization results using various intelligent methods on input data. The total volume of work: 60 pages, 20 figures, 32 references.