📄Работа №203596
Тема: Разработка многопользовательского веб-сервиса для сегментирования целевых аудиторий социальной сети
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
программирование
Объем:
101 листов
Год:
2019
Просмотров:
40
4900
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
АННОТАЦИЯ 2
ВВЕДЕНИЕ 7
1 РАССМОТРЕНИЕ СУЩЕСТВУЮЩИХ ПАРСЕРОВ 8
1.1 Введение в предметную область 8
1.2 Существующие сервисы для таргетинга 12
1.2.1 TargetHunter 13
1.2.2 ЦереброТаргет 14
1.2.3 PepperNinja 14
1.2.4 SegmentoTarget 15
1.3 Сервисы с новым функционалом 16
1.3.1 Segmento 16
1.3.2 Memedia 17
1.4 Анализ и выбор платформы для разработки 18
1.4.1 JavaScript 18
1.4.2 Apache 20
1.4.3 NodeJS 21
1.4.4 PHP 22
1.4.5 Klein 23
1.4.6 RabbitMQ 24
1.4.7 PostgreSQL 25
1.4.8 MySQL 26
1.4.9 PM2 28
1.4.10 ForEver 28
1.4.11 Выбор метода сегментирования 28
1.5 Постановка задачи 29
1.6 Выводы по разделу 30
2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ВЕБ-СЕРВИСА 31
2.1 Разработка диаграммы использования 31
2.2 Разработка архитектуры приложения 33
2.3 Разработка диаграммы активностей 34
2.4 Разработка диаграммы компонентов 40
2.5 Выводы по разделу 42
3 РЕАЛИЗАЦИЯ ВЕБ-СЕРВИСА 43
3.1 Алгоритм работы веб-сервера 43
3.2 Алгоритм обработки запросов на фильтрацию 44
3.3 Архитектура базы данных 45
3.4 Алгоритм работы парсера 56
3.5 Алгоритм работы модуля UpdateKeyHelper.js 57
3.6 Алгоритм работы модуля VKsubscriber.js 58
3.7 Алгоритм работы модуля EPsubscriber.js 59
3.8 Алгоритм работы модуля DBSubscriber.js 60
3.9 Алгоритм создания запроса 60
3.10 Выводы по разделу 61
4 ПРОВЕРКА РАБОТОСПОСОБНОСТИ ВЕБ-СЕРВИСА 62
4.1 Описание порядка работы с сайтом 62
4.2 Выводы по разделу 69
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 70
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 71
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 Описание программы 73
ПРИЛОЖЕНИЕ 2 Текст программы 766
ВВЕДЕНИЕ 7
1 РАССМОТРЕНИЕ СУЩЕСТВУЮЩИХ ПАРСЕРОВ 8
1.1 Введение в предметную область 8
1.2 Существующие сервисы для таргетинга 12
1.2.1 TargetHunter 13
1.2.2 ЦереброТаргет 14
1.2.3 PepperNinja 14
1.2.4 SegmentoTarget 15
1.3 Сервисы с новым функционалом 16
1.3.1 Segmento 16
1.3.2 Memedia 17
1.4 Анализ и выбор платформы для разработки 18
1.4.1 JavaScript 18
1.4.2 Apache 20
1.4.3 NodeJS 21
1.4.4 PHP 22
1.4.5 Klein 23
1.4.6 RabbitMQ 24
1.4.7 PostgreSQL 25
1.4.8 MySQL 26
1.4.9 PM2 28
1.4.10 ForEver 28
1.4.11 Выбор метода сегментирования 28
1.5 Постановка задачи 29
1.6 Выводы по разделу 30
2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ВЕБ-СЕРВИСА 31
2.1 Разработка диаграммы использования 31
2.2 Разработка архитектуры приложения 33
2.3 Разработка диаграммы активностей 34
2.4 Разработка диаграммы компонентов 40
2.5 Выводы по разделу 42
3 РЕАЛИЗАЦИЯ ВЕБ-СЕРВИСА 43
3.1 Алгоритм работы веб-сервера 43
3.2 Алгоритм обработки запросов на фильтрацию 44
3.3 Архитектура базы данных 45
3.4 Алгоритм работы парсера 56
3.5 Алгоритм работы модуля UpdateKeyHelper.js 57
3.6 Алгоритм работы модуля VKsubscriber.js 58
3.7 Алгоритм работы модуля EPsubscriber.js 59
3.8 Алгоритм работы модуля DBSubscriber.js 60
3.9 Алгоритм создания запроса 60
3.10 Выводы по разделу 61
4 ПРОВЕРКА РАБОТОСПОСОБНОСТИ ВЕБ-СЕРВИСА 62
4.1 Описание порядка работы с сайтом 62
4.2 Выводы по разделу 69
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 70
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 71
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 Описание программы 73
ПРИЛОЖЕНИЕ 2 Текст программы 766
📖 Введение
На сегодняшний день реклама проникла во все сферы нашей жизни. История ее начинается еще с создания первого печатного станка и продолжается до сих пор. Ее влияние на наше мышление, вкусы и решения мы часто приуменьшаем
Часто мы видим рекламу не релевантную для нас. Например: вы решили купить велосипед и начали смотреть обзоры, топы и магазины, сделали свой выбор и купили подходящую вам модель. Но даже по истечении какого-то времени вам все еще приходит реклама о скидках на велосипеды. И на этот аспект рекламных компаний часто тратиться значительная часть рекламных средств. Стопроцентного решения этой проблемы пока не найдено, и скорее всего не возможно, но чем больше происходит цифровизация общества тем мы ближе к тому чтобы реклама была качественной, нацеленной на свою целевую аудиторию т.к. уже сейчас о каждом из нас хранится множество информации в интернете в различных базах сайтов, социальных сетей и поисковиков. Вся эта информация формирует наш примерный портрет как потребителя.
Хранение и обработка большого объема данных о нас, как потребителей, из различных источников также является одной из самых актуальных задач. Сегодня уже существуют достаточно качественные решения этих задач, но они все еще далеки от идеала и имеют свои слабые стороны. Многие из них используют нейросети для анализа, обработки или интерпретации, но в этой сфере всегда есть свои проблемы, например - датасеты. Также не стоит забывать о том, что хоть и рынок онлайн коммерции в последние несколько лет показывает хороший темп роста, офлайн покупки и походы в магазины все еще занимают значительную часть нашей жизни. И в этой сфере тоже разрабатываются новые методы борьбы за внимание потребителей.
Часто мы видим рекламу не релевантную для нас. Например: вы решили купить велосипед и начали смотреть обзоры, топы и магазины, сделали свой выбор и купили подходящую вам модель. Но даже по истечении какого-то времени вам все еще приходит реклама о скидках на велосипеды. И на этот аспект рекламных компаний часто тратиться значительная часть рекламных средств. Стопроцентного решения этой проблемы пока не найдено, и скорее всего не возможно, но чем больше происходит цифровизация общества тем мы ближе к тому чтобы реклама была качественной, нацеленной на свою целевую аудиторию т.к. уже сейчас о каждом из нас хранится множество информации в интернете в различных базах сайтов, социальных сетей и поисковиков. Вся эта информация формирует наш примерный портрет как потребителя.
Хранение и обработка большого объема данных о нас, как потребителей, из различных источников также является одной из самых актуальных задач. Сегодня уже существуют достаточно качественные решения этих задач, но они все еще далеки от идеала и имеют свои слабые стороны. Многие из них используют нейросети для анализа, обработки или интерпретации, но в этой сфере всегда есть свои проблемы, например - датасеты. Также не стоит забывать о том, что хоть и рынок онлайн коммерции в последние несколько лет показывает хороший темп роста, офлайн покупки и походы в магазины все еще занимают значительную часть нашей жизни. И в этой сфере тоже разрабатываются новые методы борьбы за внимание потребителей.
✅ Заключение
В данной работе представлена специфика работы таргетированой рекламы в социальных сетях и выявлена проблема, которую будет решать данный программный продукт.
Проведен сравнительный анализ существующих сервисов решающих эту проблему.
Проведен анализ современных языков, фреймворков и средств разработки.
Спроектирован будущий функционал сайта на основе диаграмм использования, активностей и диаграммы компонентов. И описана будущая архитектура веб-приложения.
Разработаны основные алгоритмы системы, а также спроектирована база данных.
Продемонстрирована работа системы и ее тестирование.
Таким образом, все поставленные задачи успешно выполнены.
В дальнейшем планируется улучшать веб-сервис путем добавления просмотра тэгов на конкретной фотографии, автосбора тэгов-синонимов в кластеры, перевод тэгов на русский язык.
Проведен сравнительный анализ существующих сервисов решающих эту проблему.
Проведен анализ современных языков, фреймворков и средств разработки.
Спроектирован будущий функционал сайта на основе диаграмм использования, активностей и диаграммы компонентов. И описана будущая архитектура веб-приложения.
Разработаны основные алгоритмы системы, а также спроектирована база данных.
Продемонстрирована работа системы и ее тестирование.
Таким образом, все поставленные задачи успешно выполнены.
В дальнейшем планируется улучшать веб-сервис путем добавления просмотра тэгов на конкретной фотографии, автосбора тэгов-синонимов в кластеры, перевод тэгов на русский язык.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.