Details

Объект разработки — программный продукт, который пассивно собирает данные о перемещениях пользователя, выявляет его привычные маршруты и рекомендует места вдоль них, а также предлагает готовые тематические маршруты под разные аудитории и ведёт личный список мест. Цель работы - снизить трудозатраты пользователя на поиск интересных мест и мотивировать его больше гулять за счёт автоматического сбора и обработки геоданных при минимуме ручного ввода, в том числе без регистрации. В работе проанализированы предметная область и существующие решения, сформированы требования, разработаны алгоритмы обработки геоданных (выявление значимых остановок, построение и кластеризация маршрутов) и формирования рекомендаций с фильтрацией по личным пометкам мест, спроектирована и реализована архитектура модульного монолита по принципам чистой архитектуры с готовыми тематическими маршрутами, личным списком мест, гостевым доступом и устанавливаемым веб-приложением (PWA), развёрнут рабочий стенд. Решение испытано на реальных данных: проверены и откалиброваны параметры алгоритмов обработки геоданных, измерены покрытие тестами, латентность и зависимость времени приёма данных от объёма пакета, выполнено сравнение с существующими решениями по единой системе критериев. Результаты подтверждают, что продукт закрывает выявленный нишевый разрыв на российском рынке и достигает поставленной цели. Область применения - индивидуальное ведение статистики перемещений и получение рекомендаций; архитектура допускает масштабирование до коммерческого сервиса.

The object of development is a software product that passively collects data on a users movements, identifies their habitual routes and recommends places along them, and also offers ready-made themed routes for different audiences and maintains a personal list of places. The aim of the work is to reduce the users effort in finding interesting places and to encourage them to walk more through the automatic collection and processing of geodata with minimal manual input, including without registration. The work analyses the subject area and existing solutions, formulates the requirements, develops algorithms for processing geodata (detection of significant stops, construction and clustering of routes) and for generating recommendations with filtering by the users personal place marks, designs and implements a modular-monolith architecture following clean-architecture principles - with ready-made themed routes, a personal list of places, guest access and an installable web application (PWA) - and sets up a working deployment. The solution was tested on real data: the parameters of the geodata-processing algorithms were verified and calibrated; test coverage, latency and the dependence of the data-ingestion time on the batch size were measured; and a comparison with existing solutions was carried out against a unified set of criteria. The results confirm that the product fills the identified niche gap in the Russian market and achieves the stated aim. The field of application is personal tracking of movement statistics and obtaining recommendations; the architecture allows scaling up to a commercial service.

• ОПРЕДЕЛЕНИЯ, ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ И ТРЕБОВАНИЯ
  • 1.1. Предметная область и понятийный аппарат
  • 1.2. Анализ существующих программных решений
    • 1.2.1. Зарубежные решения
    • 1.2.2. Российские геоинформационные сервисы
    • 1.2.3. Критерии оценки программных решений
  • 1.3. Сравнительный анализ существующих решений
  • 1.4. Функциональные и нефункциональные требования
    • 1.4.1. Функциональные требования
    • 1.4.2. Нефункциональные требования
• ГЛАВА 2. АРХИТЕКТУРА И ВЫБОР АЛГОРИТМОВ
  • 2.1. Анализ теоретических подходов
    • 2.1.1. Критерии оценки теоретических подходов
    • 2.1.2. Обработка траекторных данных: выявление точек остановки и упрощение трека
    • 2.1.3. Сравнение и обнаружение повторяющихся маршрутов
    • 2.1.4. Подходы рекомендательных систем
  • 2.2. Алгоритмическое ядро обработки геоданных
    • 2.2.1. Сегментация траектории и выявление значимых остановок
    • 2.2.2. Построение маршрутов и характеристики перемещения
    • 2.2.3. Обнаружение повторяющихся маршрутов
  • 2.3. Алгоритм формирования рекомендаций
    • 2.3.1. Профиль предпочтений пользователя
    • 2.3.2. Маршрутно-зависимый поиск кандидатов
    • 2.3.3. Функция ранжирования
    • 2.3.4. Критерии ранжирования
    • 2.3.5. Фильтрация выдачи по личным пометкам мест
  • 2.4. Методика применения алгоритмического ядра
  • 2.5. Высокоуровневая архитектура
  • 2.6. Модель данных и схема базы данных
  • 2.7. Обоснование выбора технологического стека
• ГЛАВА 3. РЕАЛИЗАЦИЯ МОДУЛЕЙ
  • 3.1. Реализация модулей серверного ядра
    • 3.1.1. Модуль user
    • 3.1.2. Модуль collection
    • 3.1.3. Модуль analytics
    • 3.1.4. Модуль recommendation
    • 3.1.5. Модуль curated
    • 3.1.6. Модуль userpoi
    • 3.1.7. Модуль media
  • 3.2. Приём геоданных от мобильных устройств
  • 3.3. Архитектура развёртывания
  • 3.4. Безопасность
  • 3.5. Веб-приложение, версионирование и доставка
• ГЛАВА 4. ТЕСТИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ
  • 4.1. Методика и метрики тестирования
  • 4.2. Подготовка данных
  • 4.3. Проверка алгоритмического ядра
  • 4.4. Формирование рекомендаций
  • 4.5. Тестирование: модульное, интеграционное, нагрузочное
  • 4.6. Сравнение с существующими решениями
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ