Розробка веб-застосунку для пошуку товарів та побудови персоналізованих рекомендацій на основі аналізу даних користувачів із застосуванням нейронних мереж

Abstract

У роботі використано фреймворк Spring Boot і технологію REST API, а також модель GPT для обробки природної мови. Для організації пошуку товарів реалізовано інтелектуальний пошуковий механізм, а для побудови рекомендаційної частини застосовано нейромережеві алгоритми машинного навчання. Результатом роботи є повнофункціональний веб-застосунок, що дозволяє шукати товари за запитами та отримувати персоналізовані рекомендації. Новизна проекту полягає в інтеграції зовнішнього нейромережевого модуля на основі GPT у систему рекомендацій, що забезпечило підвищення якості рекомендацій. Практична цінність роботи полягає у впровадженні розробленого рішення в системи електронної торгівлі (e-commerce) для підвищення ефективності продажів і поліпшення користувацького досвіду.

The main task addressed in this work is to implement a system that automates the search for relevant products and provides personalized recommendations considering individual user preferences. The project employs the Spring Boot framework and REST API technology, and integrates the GPT (Generative Pre-trained Transformer) model for natural language processing. An intelligent search mechanism is implemented for product search, and neural network–based algorithms are applied for the recommendation component. These cutting-edge methods improve search result precision and boost the pertinence of the recommendations generated. The end product is a robust web application that allows you to search for products by request and receive personalized recommendations. The project’s innovation stems from embedding an external GPT-powered neural network component into the recommendation engine, resulting in markedly improved recommendation quality. The practical value of the work is the implementation of the developed solution in e-commerce systems to increase sales efficiency and improve user experience.