Исследование, проектирование и разработка интеллектуальной системы для прослушивания и подбора музыки

Введение……………………………………………………………………. 5
1.Аналитическая часть…………………………………………………….. 7
1.1. Развитие рекомендательных систем ………………………………… 7
1.2. Виды рекомендательных систем …………………………………….. 9
1.3. Описание работы smart-плейлиста …………………………………... 11
1.4. Обзор конкурентных решений ………………………………………. 11
2.Проектная часть………………………………………………………….. 22
2.1. Требования к системе ………………………………………………… 22
2.2. Диаграмма прецедентов ……………………………………………… 24
2.3. Предконтекстная диаграмма …………………………………………. 29
2.4. Диаграмма BPMN …………………………………………………….. 33
2.5. Диаграмма DFD ……………………………………….......................... 34
2.6. Диаграмма EPC ……………………………………………………….. 36
2.7. Логическая модель БД………………………………………………… 37
2.8. Физическая модель БД………………………………………………... 39
2.9. Макет пользовательского интерфейса……………………………….. 39
3.Обоснование экономической эффективности проекта………………... 43
3.1. Оценка коммерческого потенциала и перспективности проведения научных исследований …………………………………………………….
43
3.2. Бюджет научно-технического исследования ……………………….. 48
3.3. Определение ресурсной (ресурсосберегающей), финансовой, бюджетной, социальной и экономической эффективности исследования ……………………………………………………………….

56
4.Охрана труда и техника безопасности………………………………….. 59
4.1. Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности..
59
4.2. Производственная безопасность……………………………………...
60
4.3. Экологическая безопасность ………………………………………… 67
4.4. Безопасность в чрезвычайных ситуациях……………………………. 68
Заключение…………………………………………………………………. 70
Список литературы………………………………………………………… 72

Весь текст будет доступен после покупки

В современном мире людям доступно огромное количество музыкальных композиций на любой вкус. При этом поиск и прослушивание музыки не вызывает никаких проблем. Стремительное развитие скорости передачи данных и распространенности интернета упростили эту задачу до минимума и позволили создать рынок музыкального аудио-стриминга, который в свою очередь глубоко повлиял на развитие музыкальной индустрии в целом.
Сейчас существует множество музыкальных сервисов в Интернете, такие как Яндекс. Музыка, Spotify, Apple Music, Youtube Music, Deezer, Boom и др., в основе которых лежит веб-приложение, позволяющее прослушивать треки в любом браузере на любом устройстве. Также большинство сервисов имеют отдельные приложения под разные платформы.
Имея обширный выбор музыкальных композиций, пользователю практически невозможно вручную прослушать все и выделить понравившееся произведения. Ранее эту проблему решали журналы, телевидение и радио. Музыкальные редакторы вручную отбирали композиции, которые подходили именно их рубрикам, передачам или станциям. Собирали композиции в плейлисты, давали рекомендации по новинкам. С развитием информационных технологий эту проблему взяли на себя рекомендательные системы.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Аналитическая часть

1.1.Развитие рекомендательных систем

Рекомендательная система – программа, пытающаяся предсказать, какие объекты будут интересны пользователю, основываясь на определенной информации о его профиле.
Существует несколько областей знаний, которые оказали влияние на формирование, разработку и развитие рекомендательных систем. Основными из них являются менеджмент и маркетинг. В конце XX века начала активно использоваться система рекомендаций. Это было связано с увеличивающимся интересом к прогнозированию пользовательских рейтингов. Главной целью было определение рейтинга объекта, который ранее не имел контакт с пользователем. Так же причиной интереса послужило оценка рейтинга объектов, которые пользователь уже ранее оценивал и имел с ними дело [7].
Первый цифровой видеомагнитофон, который пытался учесть предпочтения пользователей, чтобы автоматически записывать подходящие им передачи, появился в конце 1990-х. Устройство называлось TiVo и продавалось конечным пользователям такими брендами, как Sony и Philips. В то время хорошо структурированных описаний для всех вещаемых телепередач не было. Так же мощности пользовательских устройств для сложных вычислений не хватало, поэтому в основу системы рекомендаций был положен алгоритм коллаборативной фильтрации.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Архитектура программного обеспечения - Software architecture [Электронный ресурс] — Электрон. текст. — 2023. — Режим доступа: https://ru.xcv.wiki/wiki/Software_architecture, свободный (дата обращения: 02.03.2024)
2. Архитектура современных веб-сервисов и способы их защиты [Электронный ресурс] — Электрон. текст. — 2023. — Режим доступа: https://www.anti-malware.ru/analytics/Technology_Analysis/Architecture-of- modern-web-services, свободный (дата обращения: 11.03.2024)
3. Анатомия рекомендательных систем [Электронный ресурс] — Электрон. текст. — 2023. — Режим доступа: https://habr.com/ru/company/lanit/blog/420499/, свободный (дата обращения: 16.03.2024)
4. Вагин Д. В. Современные технологии разработки веб- приложений : учеб. пособие / Д. В. Вагин, Р. В. Петров. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2019. – 52 с.
5. Как и зачем музыкальные сервисы формируют плейлисты [Электронный ресурс] — Электрон. текст. — 2023. — Режим доступа: https://habr.com/ru/company/audiomania/blog/398243/, свободный (дата обращения: 20.03.2024)
6. Как устроены рекомендации в Яндекс.Музыке [Электронный ресурс] — Электрон. текст. — 2023. — Режим доступа: https://academy.yandex.ru/posts/kholodnye-polzovateli-i-mnogorukie-bandity, свободный (дата обращения: 20.03.2024);
7. Как формируются рекомендации пользователям LSTM [Электронный ресурс] — Электрон. текст. — 2023. — Режим доступа: https://www.bigdataschool.ru/blog/cassandra-use-case-spotify-recommendation- system.html, свободный (дата обращения: 22.03.2024)
8. Конструктор плейлистов [Электронный ресурс] — Электрон. текст. — 2023. — Режим доступа: https://habr.com/ru/post/537718/, свободный (дата обращения: 28.03.2024)
9. Официальная документация Spotify [Электронный ресурс] — Электрон. текст. — 2023. — Режим доступа: https://developer.spotify.com/documentation/, свободный (дата обращения: 04.04.2024)

Весь текст будет доступен после покупки