Веб-сервис определения легитимности электронного сообщения

Введение 6
1 Аналитический раздел 7
1.1 Системный анализ информационных процессов предметной области 7
1.2 Анализ аналогов средств автоматизации выбранных информационных процессов 12
1.3 Выбор и обоснование математического обеспечения приложения автоматизированной системы 14
1.4 Постановка задачи выпускную квалификационную работу 19
Вывод по аналитическому разделу 21
2 Специальный раздел 22
2.1 Разработка концепции автоматизации обоснование задачи автоматизации 22
2.2 Выбор инструментальных средств программирования 25
2.3 Проектирование базы данных 30
2.4 Разработка алгоритмов 35
2.5 Тестирование разработанных программных средств 38
3 Технологический раздел 47
3.1 Руководство программиста 47
3.2 Руководство пользователя 48
3.3 Экономические характеристики ПС 55
Заключение 60
Список использованных источников 61
Приложение А (обязательное) Листинг математического аппарата 63
Приложение Б (обязательное) Методы SQL 65

Весь текст будет доступен после покупки

Отзывы в интернет-магазине предоставляют потенциальным клиентам ценную информацию о качестве товара, уровне обслуживания и надежности продавца. Однако проблема нелегитимных отзывов становится все более актуальной, поскольку нелегитимные отзывы могут негативно сказаться на репутации продавцов, вызвать недоверие у покупателей и привести к значительным финансовым потерям [1].
Проверка легитимности отзывов является важной задачей для обеспечения достоверности информации, представленной на сайте. В процессе обработки отзывов в интернет-магазинах можно выделить несколько ключевых этапов: сбор отзывов, модерация и публикация. Пользователи оставляют отзывы на странице товара, включая текстовые комментарии, оценки по различным критериям (например, качество, соответствие описанию, скорость доставки) и визуальные материалы (фотографии и видео). Зачастую отзывы проходят ручную модерацию, когда модераторы сайта проверяют их на предмет соответствия правилам сайта, корректности и отсутствия спама или нецензурных выражений. В некоторых случаях администраторы сайта могут вовсе не заботиться о качестве отзывов, пропуская процесс модерации, что может приводить к появлению нелегитимных отзывов и формированию у потенциальных клиентов недостоверного мнения о товаре. После модерации отзывы публикуются на странице товара и становятся доступными для просмотра другими пользователями, способствуя формированию доверия к продавцу и помогая потенциальным покупателям сделать выбор.
Ручная модерация — это трудоемкий процесс, требующий участия людей. Обработка большого количества отзывов становится рутинным и долгим процессом, что требует значительных временных и трудовых ресурсов. В случае наличия большого объема отзывов, модераторам приходится тратить значительное количество рабочего времени на их проверку и обработку. В этом контексте задача автоматизации процесса проверки легитимности отзывов приобретает особую значимость.
Настоящая работа посвящена разработке веб-сервиса для определения легитимности отзывов в интернет-магазинах. Система позволит автоматически анализировать загруженные модератором отзывы и определять их легитимность, тем самым снижая трудоемкость процесса модерации и повышая точность проверки. В дальнейшем это поможет улучшить качество отзывов, представленных на сайте, и повысить доверие клиентов к интернет-магазину.

Весь текст будет доступен после покупки

1 Аналитический раздел
1.1 Системный анализ информационных процессов предметной области

Основные информационные потоки процесса определения легитимности электронного сообщения были рассмотрены на примере организации под общим названием ООО "Н", занимающейся онлайн-продажами. В структуре этого предприятия существует отдельный отдел модерации отзывов о товаре. В этом отделе работают модераторы, чья основная задача заключается в проверке и модерации отзывов, оставляемых покупателями на сайте компании. Модераторы проверяют отзывы на соответствие определенным стандартам и критериям, чтобы обеспечить их легитимность и достоверность[1].
Предприятие имеет иерархическую структуру, которая представлена на рисунке 1.1.

Рисунок 1.1 - Организационно-штатная структура ООО «Н»
Во главе организации стоит генеральный директор, который решает вопросы по управлению организацией, контролирует деятельность всех отделов и подразделений, а также решает вопросы стратегического характера.
Как только потенциальный клиент попадает на страницу товара, он сразу знакомится с результатом работы отдела контент-маркетинга:
Контент-менеджер – Публикует на сайте товары, пишет текстовое описание, указывает характеристики товара;
СЕО-специалист – Оптимизирует содержимое страницы товара для поисковых систем;
Модератор – Проверяет и модерирует отзывы о товарах;
Маркетолог – Разрабатывает и реализует маркетинговую компанию для товара.
Руководитель отдела контент-маркетинга – Координирует деятельность отдела и разрабатывает контент-стратегию.
Одним из ключевых факторов, влияющих на решение клиента о покупке товара, являются отзывы. На основании отзывов у клиента формируется мнение о товаре, однако если отзывы не модерировать, это может плохо сказаться на мнении клиента. Негативные, недостоверные или спам-отзывы могут снизить доверие к магазину и к предлагаемым товарам, что в конечном итоге приведет к потере клиентов и снижению продаж. Модерация отзывов помогает поддерживать качество контента, обеспечивая клиентам достоверную и полезную информацию, которая способствует принятию положительного решения о покупке.

Весь текст будет доступен после покупки

1 Быкова Н.Н. Прибыль и рентабельность предприятия: сущность, показатели и пути повышения / Н.Н. Быкова – Молодой ученый. 2016. №29 (133). С. 22-24.
2 Что такое e-commerce и как устроена онлайн торговля. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://trends.rbc.ru/trends/industry/607fe4549a7947027eaffbe6
3 Волкова, Т. В. / Основы проектирования компонентов автоматизированных систем [Электронный ресурс]: / Т. В. Волкова. - Оренбург: ОГУ. - 2016. – 225 с. - 18.03.2024.
4 Волкова, Т. В. Основы автоматизированных систем [Электронный ресурс]: / Т. В. Волкова. -Оренбург: ОГУ. - 2016 – 225 с.
5 Соловьев, И.В. Проектирование информационных систем. Фундаментальный курс / И.В. Соловьев, А.А. Майоров; Моск. гос. ун-т геодезии и картографии . - М. : Акад. проект, 2009. - 399 с.
6 Fakespot. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.fakespot.com/
7 Thereviewindex INDIGO [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://thereviewindex.com/
8 Соловьев, И.В. Проектирование информационных систем. Фундаментальный курс / И.В. Соловьев, А.А. Майоров; Моск. гос. ун-т геодезии и картографии. - М.: Акад. проект, 2009. - 399 с.
9 Наивный алгоритм байеса. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.guru99.com/ru/naive-bayes-classifiers.html
10 Субботин А.Н. Применение байесовских подходов для классификации текстовых потоков // Дистанционное образование. 2000. №6. С. 19 - 25.
11 Байесовский классификатор в машинном обучении [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/bayesovskiy-klassifikator-v-mashinnom-obuchenii
12 Сафонов А.Б. Байесовские методы в машинном обучении / А.Б. Сафонов. – М.: Издательство МГУ, 2021. – 350 с.
13 Лернер К.М., Подольский В.М. Базы данных. Учебник для вузов. – М.: Академия, 2016. – 480 с.
14 Дубовик А.В. Базы данных. Теория и практика. – М.: Альфа, 2018. – 624 с.
15 Иванов С.Н. Инструментальные средства для разработки программного обеспечения. – СПб.: Питер, 2019. – 360 с.
16 Котеров, Д. PHP 7. / Д. Котеров, И. Симдянов. – СПБ: БХВ-Петербург, 2018. – 1088 c.
17 Qt Creator Official Website [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.qt.io/product/development-tools

Весь текст будет доступен после покупки