Реферат 2
ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ 7
ВВЕДЕНИЕ 8
1 Постановка задачи 9
2 Анализ существующих рекомендательных систем 11
2.1 Аналоги 11
2.1.1 Tripomatic 11
2.1.2 Inspirock 12
2.1.3 Routeperfect 13
2.2 Основной функционал 14
3 Обзор методов построения рекомендательной системы 18
3.1 Матричная факторизация 19
3.2 Нейронные сети 22
3.3 Байесовские классификаторы 28
4 Обзор существующих методов анализа туристических предпочтений
на основе искусственного интеллекта 31
4.1 Обучение с учителем 31
4.2 Обучение без учителя 32
4.3 Глубокое обучение и его применение в анализе поведения туристов32
4.4 Использование API для доступа к актуальной информации об услугах 33
5 Проектирование рекомендательной системы 36
5.1 Выбор инструментов разработки 38
5.1.1 Выбор мессенджера 38
5.1.2 Выбор ИИ - ассистента 38
5.1.3 Выбор языка программирования и среды разработки 39
5.2 Исходные данные для построения системы рекомендательных сервисов 41
5.3 Создание чат-бота 49
5.4 Интерфейс приложения и доступные функции 55
5.5 Описание программы 60
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 70
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ 71
ПРИЛОЖЕНИЕ А 73
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 84
В современном мире туризм занимает одно из ведущих мест в структуре мировой экономики и культуры. Каждый год миллионы людей отправляются в путешествия, в поисках новых впечатлений, отдыха, знаний или вдохновения. В эру цифровизации и персонализации услуг возникает потребность в индивидуальном подходе к планированию туристических поездок, что ставит перед нами задачу разработки сложных и многозадачных систем, способных удовлетворить самые разнообразные запросы и предпочтения потребителей. В ответ на эти вызовы возникают алгоритмы и подходы для анализа туристических предпочтений и создания оптимальных маршрутов, основанных на больших данных и методах машинного обучения.
Важность таких систем нельзя недооценивать: они предоставляют возможность не только экономить время при планировании поездок, но и обеспечивают более глубокое взаимодействие между туристами и местами, которые они посещают, делая путешествие более полезным и гармоничным. Использование машинного обучения для анализа данных о предыдущих поездках пользователей открывает новые горизонты для создания персонализированных рекомендаций, сочетая в себе индивидуальные предпочтения и объективные данные о мировых туристических тенденциях.
Целью данной практической работы является разработка рекомендательной системы синтеза оптимальных многоцелевых маршрутов на базе искусственного интеллекта, которая будет отвечать современным требование, функциональности и удобству пользования. В ходе практики буду рассмотрены различные аспекты, такие как анализ существующих систем и алгоритмов, разработка программного обеспечения, создание дополняемой базы данных, а также оценка эффективности внедрения рекомендательных систем в туристическую среду.
На основании проведенного исследования и анализа представленного материала, можно сделать несколько ключевых выводов.
Во-первых, выбор платформы Telegram для реализации чат- бота является обоснованным благодаря его современному API, широким возможностям для пользователей и разработчиков, а также высокой популярности и широкому охвату аудитории. Telegram предлагает инструментарий, позволяющий создавать сложные и функциональные боты, которые удовлетворяют потребности пользователей.
Во-вторых, использование ChatGPT4 в качестве ИИ-ассистента для чат-бота - это оптимальное решение. Эта модель ИИ обладает способностью поддерживать длинные и связные разговоры, адаптироваться к контексту и предоставлять персонализированные ответы. Кроме того, ChatGPT4 можно настроить под специфические потребности проекта, что делает его универсальным для различных приложений.
В-третьих, выбор Python в качестве языка программирования для разработки чат-бота оправдан ввиду его простоты, читаемости кода, доступности многочисленных библиотек и фреймворков, а также кроссплатформенности. Python обеспечивает эффективную интеграцию с различными API и позволяет сократить время разработки благодаря своей лаконичности и поддержке широкого сообщества.
Таким образом, предложенная система, основанная на чат-боте в Telegram и использующая ChatGPT4 и метод колаборативной фильтрации, представляет собой оптимальное решение для реализации рекомендательного сервиса в сфере туризма. Этот подход позволит улучшить качество и эффективность продукта, сделать его более удобным и полезным для пользователей, а также обеспечить высокую адаптивность и персонализацию предоставляемых рекомендаций.
