Details

Объектом исследования являются чат-боты и рекомендательные системы. Предмет исследования – технологии и инструменты создания рекомендательных диалоговых систем. Целью данной работы является создание Telegram-бота, реализующего книжную рекомендательную систему. В процессе работы были рассмотрены определение и различные способы классификации чат-ботов. Изучены необходимые функции обработки естественного языка и проведен анализ существующих алгоритмов систем рекомендаций. Рассмотрены задача и методы классификации текстов. Также были изучены и проанализированы существующие книжные рекомендательные сервисы. Был разработан чат-бот в Telegram, созданный с помощью языка программирования Python и базы данных PostgreSQL. Чат-бот способен определять интент запроса пользователя с помощью метода опорных векторов и выдавать с помощью алгоритма контентной фильтрации рекомендации похожих книг. Также в чат-боте есть возможность хранить список любимых книг и получать рекомендации на его основе с помощью совместной фильтрации. Было проведено тестирование работы чат-бота, оценены получаемые рекомендации и время работы. Результатом работы является Telegram-бот, рекомендующий книги исходя из запроса пользователя либо списка его любимых книг. Чат-бот может использоваться книжными магазинами для онлайн-консультирования клиентов, или пользователями, желающими получить персональные рекомендации книг.

The object of the study is chatbots and recommendation systems. The subject of the research is technologies and tools for creating recommendation dialog systems. The purpose of this work is to create a Telegram bot that implements a book recommendation system. In the course of the work, the concept and various ways of classifying chatbots were considered. The necessary functions of natural language processing have been studied and the analysis of existing algorithms of recommendation systems has been carried out. The tasks and methods of text classification are considered. The existing book recommendation services were also studied and analyzed. A Telegram chatbot was created using the Python programming language and the PostgreSQL database. The chatbot is able to determine the intent of a users request using the support vector machine and provide recommendations of similar books using a content filtering algorithm. The chatbot also has the ability to store a list of favorite books and receive recommendations based on it using collaborative filtering. The chatbot was tested, the recommendations received and the working time were evaluated. The result of the work is a Telegram bot that recommends books based on the users request or a list of his favorite books. The chatbot can be used by bookstores to provide online advice to customers, or by users who want to receive personalized book recommendations.