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
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.
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.
