Розробка веб-додатку для ведення блогу з адаптивним дизайном

Abstract

Кваліфікаційна робота магістра складається зі вступу, трьох розділів, загальних висновків, переліку посилань та додатків. Перший розділ «Аналіз предметної області та методів персоналізації контенту» містить комплексне дослідження сучасних контент-орієнтованих веб-платформ та методів штучного інтелекту, що застосовуються для їх роботи. Проведено детальний огляд та порівняльний аналіз провідних ресурсів з метою виявлення ключових тенденцій в адаптації контенту. У розділі обґрунтовано роль рекомендаційних систем, проведено класифікацію основних алгоритмів машинного навчання (колаборативна фільтрація, фільтрація на основі вмісту, гібридні підходи) та виконано поглиблене дослідження методу фільтрації на основі вмісту. Другий розділ «Проєктування веб-додатку з інтелектуальним модулем на основі ML» присвячено розробці архітектурних та проектних рішень для системи «Re:Action». У розділі представлено загальну клієнт-серверну архітектуру, розроблено детальний алгоритм роботи модуля машинного навчання з відповідною математичною моделлю на основі TF-IDF, спроєктовано логічну ER-діаграму бази даних. Наприкінці розділу наведено обґрунтування вибору технологічного стеку, що включає Python, Flask та бібліотеку Scikit-learn для реалізації наукомісткого ядра системи.