Размещено на http://www.allbest.ru/

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.