Details

Объектом исследования выпускной квалификационной работы является рекомендательная система фильмов. Темой выступает разработка веб-приложения, предоставляющего персонализированные и групповые рекомендации. Цель работы — реализация гибридного подхода к рекомендациям, объединяющего методы коллаборативной и контентной фильтрации для повышения точности и релевантности предлагаемых фильмов. Методология включает анализ предметной области рекомендательных систем, изучение существующих решений, выявление их преимуществ и недостатков, а также формулирование требований к разрабатываемому программному обеспечению. Разработка велась с применением современных технологий: React (frontend), Spring Boot и FastAPI (backend), PostgreSQL (СУБД), WebSocket и REST API (передача данных), Docker (контейнеризация). Спроектирована архитектура приложения и реализованы основные модули. Проведено модульное, интеграционное, функциональное и нагрузочное тестирование, подтвердившее корректность работы системы и её устойчивость. Разработанное решение может быть использовано в онлайн-кинотеатрах, видеосервисах и образовательных платформах. Работа демонстрирует успешную реализацию гибридной модели и потенциал её дальнейшего развития.

The object of this graduation thesis is a movie recommendation system. The topic of the work is the development of a web application that provides personalized and group recommendations. The aim is to implement a hybrid recommendation approach that combines collaborative and content-based filtering methods to improve the accuracy and relevance of suggested movies. The methodology includes an analysis of the domain of recommendation systems, a study of existing solutions, identification of their advantages and disadvantages, and the formulation of requirements for the developed software. The system was built using modern technologies: React (frontend), Spring Boot and FastAPI (backend), PostgreSQL (DBMS), WebSocket and REST API (data transmission), and Docker (containerization). The application architecture was designed, and the core modules were implemented. Unit, integration, functional, and load testing confirmed the correctness and stability of the system. The developed solution can be applied in online cinemas, video streaming services, and educational platforms. The work demonstrates the successful implementation of a hybrid model and its potential for further development.

• Разработка веб-приложения для рекомендации фильмов на основе анализа предпочтений пользователей
  • ВВЕДЕНИЕ
  • 1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
  • 2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ
  • 3. РАЗРАБОТКА ПРИЛОЖЕНИЯ
  • 4. ТЕСТИРОВАНИЕ
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
  • Приложение 1 Персонализированные рекомендации
  • Приложение 2 Групповые рекомендации
  • Приложение 3 Модуль серверной бизнес логики группового подбора
  • Приложение 4 Модуль рекомендаций
  • Приложение 5 Модульные тесты методов контроллера
  • Приложение 6 Модульные тесты методов сервиса
  • Приложение 7 Пример валидацонного скрипта