Анализ предметной области и Постановка задачи

Разработка интеллектуальной системы подбора товара

 

СОДЕРЖАНИЕ

 

ВВЕДЕНИЕ

1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

1.1 Задача разработки интеллектуальных систем подбора товаров

1.2 Анализ ассортимента компании

1.3 Постановка задачи

2. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ

2.1 Задача поиска ассоциативных правил

2.2 Характеристики ассоциативных правил

2.3 Методы поиска ассоциативных правил

2.3.1 Алгоритм AIS

2.3.2 Алгоритм SETM

2.4 Применение ассоциативных правил

3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ

3.1 Требования к программному обеспечению

3.2 Тестирование программного обеспечения и полученные результаты

3.3 Пример оформления заказа

ВЫВОДЫ

ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК

ПРИЛОЖЕНИЕ

 

ВВЕДЕНИЕ

 

В любом бизнесе имеются данные, что в свою очередь требует создания некоторого организованного метода или механизма управления этими данными. Такой механизм принято называть системой управления базами данных (СУБД). Системы управления базами данных используются уже много лет. Основываясь на современных технологиях, доказавшие свою пользу системы управления базами данных начали развиваться в других направлениях, отвечая требованиям растущего бизнеса, все возрастающих объемов корпоративных данных [1–2].

Современные информационно-управляющие системы относятся к классу сложных систем с длительным циклом разработки. Внедрение СУБД − технологий является важной и актуальной задачей. Их применение позволяет значительно снизить трудоемкость и повысить качество проектных решений.

Практический интерес представляет задача создания информационной системы, позволяющей хранить и обрабатывать информационный ресурс о товаре в заданной предметной области. Существующие бумажные методы не оправдывают себя, требуя очень большого количества времени зачастую приводя к ошибкам в работе. По этой причине разрабатываются компьютерные программы позволяющие уменьшить количество ошибок, а также повысить качество и производительность выполняемых работ.

Существует множество различных подходов, на которых базируются программные продукты, это и экспертные системы, и программы, основанные на категориях. Все эти программные продукты, так или иначе, помогают человеку.

С каждым днем все больше появляется программных продуктов, веб-ресурсов содержащие элементы персонализации. Персонализация веб-ресурсов является весьма сложной задачей, но в конечном итоге поставщик услуг и пользователь получают значительную выгоду с этой манипуляции. Поставщик услуг приобретает большее количество заказов, за счет того что пользователь получает более качественный сервис направленный на его индивидуальность, чем на обычных сайтах.

Также на сегодняшний день является, актуальна проблемой, проблема выбора, связанная с огромным количеством разноплановой продукции. Для обычного человека становится все сложнее ориентироваться в таком количестве товара. Люди все чаще начинают обращаться к подобным программным продуктам.

Проанализировав данную проблему можно прийти к выводу, что не так много существует программных продуктов, помогающих человеку подобрать определенный интересующий его продукт. В большей степени те системы, которые существуют, являются ограниченными за счет привязки к определенной предметной области.

Целью данной бакалаврской работы является разработка подобной системы, которая помогает человеку принять решение. Программный продукт не привязывается четко к определенной предметной области и может эффективно работать с различными товарами. Предметной областью бакалаврской работы являются продукты косметической компании. Данная область является весьма интересной, поскольку содержит значительное количество различных категорий, а также большое количество продукции. Для того чтобы программа порекомендовала определенные продукты, человеку необходимо указать некоторые критерии, после чего система сможет показать пользователю определенные продукты, а также порекомендовать дополнительные продукты, что весьма эффективно для продаж.

АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

 

Каждый человек на протяжении своей жизни сталкивается с проблемой выбора. Данная проблема возникает в большинстве случаев из-за того, что человек не знает чего он хочет, а также из-за перенасыщенности рынка (большое количество продукции), порой не дает человеку совершить правильный, осознанный выбор. Существует и проблема того, что человек не является экспертом в той предметной области в которой он хочет совершить покупку. В таких случаях на помощь человеку приходят системы помогающие сделать выбор.

Данная система позволяет человеку выбрать продукт, а также существует возможность рекомендации дополнительных товаров. В программе достаточно удобный и простой интерфейс, позволяющий пользователям успешно совершать покупки. Система рассчитана на то, что человек не определился с тем продуктом который он хочет заказать. Для этого были введены вопросы, позволяющие определить интересы пользователя. Ответив на вопросы пользователь определяет что является для него приоритетным и на основании этих данных формирует заказ. Заказ у клиента может состоять из большого количества продуктов. Доведенный заказ формирует транзакцию. В свою очередь транзакция с данными о покупке, о дате и времени сохраняется в списке транзакций, где в дальнейшем можно просмотреть все совершенные операции с товаром [1–2].

С помощью ассоциативных привил анализируются транзакции, которые были раннее транзакции пользователя. В свою очередь пользовательская транзакция сравнивается с предыдущими транзакциями. На основании этих данных формируются рекомендуемые продукты пользователю. Транзакция созданная пользователем в дальнейшем будет влиять при новом анализе с новой транзакцией. При совершении следующего заказа алгоритм работы повторяется.