Інформаційна система «Beer App» - Маркус, Олег Ростиславович; Markus, Oleh Rostyslavovych (Національний університет "Львівська політехніка", 2024)
На сьогоднішній день пиво є одним із найпопулярніших напоїв, і його популярність лише зростає – у багатьох країнах жодна зустріч не обходиться без нього. Зі зростанням попиту збільшується й різноманіття цього напою, тому все важче віднайти нові смачні сорти пива, оскільки вибір стає дедалі більшим. Інформаційні системи для підбору пива займають важливе місце на ринку, адже все більше людей шукають способи швидко й легко обрати напій відповідно до своїх смаків або страв на столі. Сьогодні існує дуже багато любителів вина, які не до кінця розуміють свої уподобання, не можуть практично вибрати вина, які підходять їм за ціною, смаком, міцністю або роком розливу, або не знають, що існує більшість сортів. Адже недосвідченість людини яка нічого не тямить у винах в цьому питанні ускладнює вибір [1]. Суть системи полягає в наданні рекомендацій шляхом відбору вин за критеріями та фільтрами, або шляхом тестування для надання рекомендацій щодо вибору, а також надання повної інформації про обраний продукт, від ціни чи назви до міцності та місця розливу. У першому розділі описано основні засади консультаційних систем та здійснено аналіз інформації про виробництво пивних напоїв, а також розглянуто системи-аналоги, їх особливості, переваги та недоліки. Крім того, вивчення наявних аналогів інформаційних систем, дозволило глибше зрозуміти їхні сильні та слабкі сторони. Ретельний аналіз функціоналу, технологій розпізнавання етикеток, інтеграції штучного інтелекту та можливостей електронної комерції допоміг визначити ключові аспекти, на які слід звернути увагу під час розробки майбутньої системи. У другому розділі було проведено системний аналіз інформаційної системи «BeerApp». Спочатку було розроблено дерево цілей, де головна мета проєкту була розподілена на два рівні, що дозволило визначити шість ключових критеріїв для оцінки якості системи. Використовуючи метод аналізу ієрархій, було визначено, що розроблювана система належить до типу інформаційно-рекомендаційних. Крім того, у розділі надано опис і обґрунтування створеної системи. За допомогою інструменту Rational Rose була розроблена концептуальна модель, яка включає діаграми варіантів використання, класів, активностей, послідовності, станів і компонентів. Кожна з цих діаграм була розгорнуто описана у відповідному підрозділі. У третьому розділі визначено методи та засоби реалізації системи. Розглянуто важливі елементи та етапи при розробці веб-сторінок, різні мови програмування. Для реалізації вибрано мови програмування JavaScript, HTML, CSS, фреймворки jQuery та Angular, а також Bootstrap та SASS, а як нереляційну базу даних MongoDB. Для створення дизайну та прототипування обрано Figma. Цей інструмент дозволяє візуалізувати дизайн, створювати макети веб-сторінок, точно вираховувати розміри елементів інтерфейсу та блоків. Він також підтримує спільну роботу, що є важливим для командного процесу розробки. У четвертому розділі здійснено опис розробленого програмного забезпечення. Також було представлено схему нереляційної бази даних та надано опис інструкції користувача, який містить загальну інформацію про систему, її особливості та характеристики. Вкінці представлено аналіз контрольного прикладу роботи розробленого веб-сайту «BeerApp». Мета дослідження – створення інформаційно системи «BeerApp», яка допоможе швидко і точно обрати пивний напій на будь-який смак. Об’єктом дослідження – процеси надання рекомендацій щодо вибору пива. Предметом дослідження – методи і засоби створення рекомендаційної системи для вибору пива. Реалізована інформаційна система «BeerApp» дозволяє користувачам продуктивно та швидко вибирати пивні напої і буде забезпечувати виконання таких функцій: ефективний вибір пива відносно заданих фільтрів, можливість проходження тестування, надання консультацій та рекомендацій щодо вибору відносно відповідей тесту.

Today, beer is one of the most popular drinks, and its popularity is only growing - in many countries, no meeting is complete without it. As the demand grows, so does the variety of this drink, so it's harder and harder to find new tasty beers, and the next choice is getting bigger. Information systems for beer selection are taking an important place in the market, as more and more people are looking for ways to quickly and easily adapt the drink to their tastes or the food on the table. Today, there are many wine lovers who do not fully understand their preferences, cannot practically choose wines that suit them in terms of price, taste, strength or year of bottling, or do not know that there is only one variety. After all, the inexperience of a person who does not know anything about wines makes the choice difficult in this matter [1]. The essence of the system is to provide recommendations by selecting wines according to criteria and filters, or by testing to provide recommendations for selection, as well as providing complete information about the selected product, from price or name to strength and place of bottling. The first chapter describes the basic principles of consulting systems and the actual analysis of information on the production of beer beverages, as well as clarifying analog systems, their features, advantages and disadvantages. In addition, the study of existing analogues of information systems allowed a deeper understanding of their strengths and weaknesses. A thorough analysis of functionality, label recognition technologies, AI integration, and e-commerce capabilities helped identify key application aspects to consider when designing a future system. In another section, a system analysis of the "BeerApp" information system was conducted. First, a goal tree was developed, where the main goal of the project was divided into two levels, which made it possible to configure six key criteria for evaluating the quality system. Using the method of analysis of hierarchies, it was determined that the developed system belongs to the type of information-recommendation system. In addition, the chapter provides a description and justification of the created system. Using the Rational Rose tool, a conceptual model was developed that includes diagrams of use cases, classes, activities, positions, states, and components. Each of these diagrams has been described in detail in the corresponding subsection. The third chapter defines the methods and means of implementing the system. Considered important elements and stages in the development of web pages, different programming languages. The programming languages JavaScript, HTML, CSS, frameworks jQuery and Angular, as well as Bootstrap and SASS were chosen for implementation, and MongoDB as a non-relational database. Figma was chosen for design and prototyping. This tool allows you to visualize the design, create layouts of web pages, accurately calculate the sizes of interface elements and blocks. It also supports collaboration, which is a place for a team-based development process. The fourth chapter describes the developed software. A non-relational database scheme was also presented and a description of user instructions was provided, which contains general information about the system, its features and characteristics. At the end, the analysis of the test case of the developed website "BeerApp" is presented. The purpose of the research is to create the "BeerApp" information system, which will help to quickly and accurately adjust the beer to any taste. The object of the study is the process of providing recommendations for beer selection. The subject of the research is methods and means of creating a recommendation system for beer selection. The implemented information system "BeerApp" allows users to productively and quickly choose beer drinks and will provide the following functions: efficient selection of beer according to the specified filters, the possibility of passing the test, providing advice and recommendations on choosing test answers.
”Beer App” information system
Keywords: 8.126.00.01; пиво; консультація вибору; система; інформаційні технології; рекомендація; beer; selection consultation; system; information technologies; recommendations.List of used literature sources: 1. Bianca Bosker «Big Bottle Hunters» – Publishing house «Our Format» 2018. – 344 p