Многие пользователи Интернета встречались с такой проблемой, как поиск интересной, актуальной информации. Зачастую этот процесс отнимает немало времени, чтобы найти именно то, что нужно. Автоматизация процесса веб-сёрфинга, с фильтрацией контента от неподходящей информации весьма интересная и нетривиальная задача.
Все сервисы желают достичь успеха в своей сфере, отсюда цель каждой компании узнать, что хочет их пользователь, что понравиться именно ему. Для этой цели используются рекомендательные системы, которые выявляют предпочтения пользователей, и на их основе рекомендуют своим покупателям товары, услуги или контент, которые могут понравиться именно ему.
Однако, многие рекомендательные системы сталкиваются с проблемой «холодного старта», ситуацией, когда в системе появляется новый пользователей, и нет никакой информации о том, что ему нравится. Во избежание данной проблемы отсутствия начальных данных, будет использоваться профиль социальной сети «ВКонтакте». На сегодняшний день социальные сети являются частью жизни огромного количества людей, а Россия занимает первое место в мире по времени, проводимому в социальных сетях, что подтверждает их популярность.
Целью выпускной квалификационной работы является разработка мультиагентной системы для анализа интересов пользователя по данным из профиля социальной сети «ВКонтакте» (название «EZSurf»), которая направлена на автоматизацию процесса веб-сёрфинга с фильтрацией контента.
Для достижения данной цели необходимо решить следующие задачи:
- 1. Провести анализ предметной области;
- 2. Выполнить проектирование системы;
- 3. Разработать базу данных;
- 4. Разработать клиентское приложение, с помощью которого пользователи смогут взаимодействовать с системой;
- 5. Разработать агента для сбора данных из профиля «ВКонтакте» ;
- 6. Разработать агента, который анализирует полученные данные и на их основе создает список схожих объектов для дальнейшего поиска рекомендаций;
- 7. Разработать агента для индексации веб страниц и сбора на них рекомендованного контента.
