АННОТАЦИЯ 3
Введение 6
Постановка задачи 8
1 Создание системы 10
1.1 Анализ существующих решений 10
1.2 Используемые технологии 12
1.3 Почему именно эти технологии 13
1.4 Требования, предъявляемые к системе оповещения 14
1.5 Требования, предъявляемые к рекомендательной системе 15
2 Детали реализации системы оповещений 16
2.1 Сущности и структура базы данных 16
2.1.1 Фильм 18
2.1.2 Пользователь 22
2.1.3 Статья 24
2.1.4 Трейлер 26
2.1.5 Маркер торрент-трекера 29
2.1.6 Подписка 30
2.1.7 Раздача на торрент-трекере 31
2.1.8 Метод уведомления пользователя 32
2.1.9 Комментарий 33
2.2 Основные бизнес-процессы 34
2.2.1 Автоматическая деактивация фильмов 34
2.2.2 Пополнение списка раздач 36
2.2.3 Поиск новых раздач 37
2.2.4 Добавление подписки на фильм 38
2.3 Фильтрация результатов 39
2.4 Панель администратора 41
3 Детали реализации рекомендательной системы 44
3.1 Алгоритм выполнения 44
3.2 Используемые классы 46
3.3 Доступные настройки 48
3.4 Модификаторы 49
3.5 Кэширование 51
Результаты работы 52
Заключение 53
Список использованной литературы 54
В современном мире количество информации, воспринимаемой человек, постоянно возрастает. Человеку необходимо в течении длительного промежутка времени как-то хранить различную важную информацию: дни рождения близких, пин-коды от кредитных карт, комбинации логинов и паролей от разных сервисов. В связи с этим человеку часто приходится выбирать между тем, что для него действительно важно, а что нет. Например, увидев в кинотеатре трейлер нового фильма, который выйдет через несколько месяцев, он возможно захочет его посмотреть. Но выйдя из кинотеатра, он опять погрузится в важные дела реальной жизни, совсем позабыв про дату выхода нового фильма и его название. Можно записать эту информацию в блокнот на телефоне, но и в этом случае нет гарантии того, что он не забудет об этом.
Одним из решений этой проблемы может быть использование специального приложения, которое помогло бы следить за наступлением указанной даты, и уведомлять пользователя об этом. Но в таком «будильнике» есть существенный недостаток - он не может подсказать пользователю как можно получить желаемый фильм.
В результате, наилучшим вариантом является использование специального сервиса, который не только уведомит пользователя о том, что фильм, который он ждёт, появился в свободном доступе, но и поможет в его получении, предоставив пользователю ссылки для загрузки.
Также стоит учитывать, что пользователь, находясь на сайте, должен видеть фильмы, собранные для него на основе персональных рекомендаций. Для фильтрации содержимого используются рекомендательные системы, они позволяют на основе предпочтений пользователя составлять для него
рекомендации. Одним из основных подходов к созданию рекомендательных систем является метод коллаборативной фильтрации [6]. В рамках дипломной работы использован вариант «User-based» [6] фильтрации, то есть фильтрации, основанной на схожести пользовательских предпочтений.
Рисунок 1- Метод коллаборативной фильтрации.
На рисунке 1 представлена общая концепция данного метода. В системе имеются пользователи, у каждого из которых есть свои предпочтения. Системе необходимо спрогнозировать оценку текущего пользователя. Для решения данной задачи предлагается, имея оценки текущего пользователя, найти пользователей со схожими оценками - соседей.
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Необходимо, используя объектно-ориентированное
программирование, создать систему для отслеживания пользовательских запросов и отправки уведомления пользователям в случае появления искомого контента в свободном доступе.
Ключевыми функциями, которые необходимо было реализовать, являются:
1. Работа с запросами пользователей (добавление, просмотр, удаление);
2. Работа с фильмами (добавление, редактирование, удаление, совмещение);
3. Работа со статьями (добавление, редактирование, удаление);
4. Авторизация пользователей через социальные сети;
5. Рассылка уведомлений пользователям по средствам e-mail сообщений.
В рамках дипломной работы требуется:
1. Изучить принцип работы, структуру и логику работы торрент- трекеров;
2. Выявить на основе полученных знаний набор сущностей;
3. На основе полученного набора сущностей необходимо спроектировать и реализовать базу данных;
4. Спроектировать и реализовать набор необходимых бизнес -
процессов для работы системы в условиях реальных задач;
5. Разработать алгоритм фильтрации раздач;
6. Реализовать удобный интерфейс для взаимодействия с системой;
7. Разработать, спроектировать и реализовать рекомендательную систему на основе метода коллаборативной фильтрации с возможностью добавления пользовательских модификаторов.
В рамках дипломной работы была изучена логика работы торрент- трекеров, а также выявлены необходимые форматы запросов для получения данных от торрент-трекера, составлен набор сущностей, а также связей между ними. В результате полученных данных, была спроектирована и реализована база данных для хранения всей необходимой информации. На основе структур данных был спроектирован и реализован набор алгоритмов, обеспечивающих работу систему в условиях реальных задач.
Также удалось разработать, спроектировать и реализовать рекомендательную систему на основе метода коллаборативной фильтрации с возможностью добавления пользовательских модификаторов.
