Browsing by Author "Voloshin, Anton"

Now showing 1 - 1 of 1
  • No Thumbnail Available
    Item
    Проєктування рекомендаційної системи для сфери продажу автомобілей
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024) Волошин, Антон Павлович; Voloshin, Anton; Мозгаллі, Ольга Петрівна
    Цей проект був присвячений розробці та впровадженню рекомендаційної системи для сфери продажу автомобілів. Система використовує чат-бот, створений за допомогою Microsoft Copilot, для взаємодії з клієнтами та надання їм персоналізованих рекомендацій щодо автомобілів. Для зберігання даних про автомобілі та клієнтів використовується база даних MongoDB, яка також реплікована та шардована для забезпечення високої доступності та масштабованості. Додатково був розроблений веб-сайт, який дозволяє клієнтам переглядати інформацію про автомобілі, шукати автомобілі за різними критеріями та залишати відгуки. У ході розробки системи рекомендацій для сфери продажу автомобілів з використанням штучного інтелекту, ми провели глибокий аналіз та дослідження різноманітних підходів, що застосовуються в цій області. Розділ 1 надав нам можливість оцінити сучасний стан та напрямки розвитку систем штучного інтелекту, спрямованих на рекомендаційні сервіси. This project was dedicated to the development and implementation of a recommendation system for the field of car sales. The system uses a chatbot built with Microsoft Copilot to interact with customers and provide them with personalized car recommendations. A MongoDB database is used to store vehicle and customer data, which is also replicated and sharded to ensure high availability and scalability. Additionally, a website has been developed that allows customers to view vehicle information, search for cars by various criteria, and leave reviews. In the course of developing a recommendation system for the field of car sales using artificial intelligence, we conducted an in-depth analysis and research of various approaches used in this area. Chapter 1 gave us the opportunity to assess the current state and directions of development of artificial intelligence systems aimed at recommendation services.