Разработка и тестирование прототипа web-платформы умного туризма на основе алгоритма оценки социального профиля туриста, предоставляющей персонализированный маршрут досуга в незнакомой локации, бронирование и оплату услуг и программу лояльности

Объект исследований и разработок на настоящем этапе: разработка и тестирование прототипа web-платформы умного туризма на основе алгоритма оценки социального профиля туриста, предоставляющей персонализированный маршрут досуга в незнакомой локации, бронирование и оплату услуг и программу лояльности. Цель работы: разработать прототип web-платформы умного туризма, включая оптимизацию работы алгоритмов неперсонализированных и персонализированных рекомендаций, а также модули формирования маршрута на карте локации, бронирования и оплаты, начисления и списания бонусов с использованием «личного кабинета туриста» и «личного кабинета провайдера». Работы проводились с использованием гибкой (Agile) методологии с еженедельными отчетами членов команды о проделанной работе и постановкой задач на следующую неделю. В результате работ был разработан A{I микро сервисной архитектуры web-платформы, web-интерфейсы, алгоритмы рекомендаций, модули построения маршрута, бронирования и оплаты и начисления и списания бонусов с использованием передовых фреймворков и платформ веб-разработки: Node.js, STRAPI, React.js, Vue.js, Graphql. Разработанные web-краулеры с использованием фреймворков Scrapy и Selenium позволили обеспечить данными работы по прототипированию рекомендательной системы. Разработка соответствует целевым характеристикам, определенным в техническом задании, а именно: 1) Количество рекомендаций – не менее двух 2) Дисперсия оценок ошибок кривых валидации и обучения – не выше 20% 3) Скорость работы алгоритмов рекомендаций – не выше квадратичной O(n^2) 4) Коэффициент детерминации по результатам тестирования алгоритма персонализированных рекомендаций – не менее 0.7. Область применения: самостоятельный подбор комплекса услуг в сфере досуга (отдыха, развлечений, общественного питания и приобретения товаров народного потребления) с использованием программы лояльности и рекомендаций, основанных на алгоритме оценки социального профиля пользователя. Может быть применена в сфере индивидуального туризма, позволяет построение индивидуальных маршрутов в незнакомой локации, предоставляет возможность удаленного бронирования и оплаты выбранных услуг. Результаты НИОКР в завершающей стадии внедрения. Прототип web-платформы планируется использовать для пилотного запуска продукта на стадии коммерциализации. Значимость работы заключается в том, что доступные варианты досуга ранжируются для пользователя с учетом его индивидуального профиля, применяется архитектурный подход к разработке нового продукта и решается проблема холодного старта разрабатываемой рекомендательной системы. Платформа позволяет устранить проблему, связанную с необходимостью выбора среди неизвестных объектов с одинаково высоким рейтингом в незнакомой локации, благодаря персонализированным рекомендациям.