Рекомендаційна система взаємодії органів влади з жителями міста
Автор: Щербій Соломія Андріївна
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Системи і методи прийняття рішень
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2022-2023 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Поєднання виконання декількох справ є одним з кроків до можливості досягнення цілей у сьогоденні. Автоматизація процесів дозволяє людям в сучасному світі спрощувати ті процеси, які роками виконувались мануально. Яскравим прикладом, який потребує автоматизації та спрощення це комунікація органів влади з жителями міста. Комунікація є невід’ємною складовою сучасного суспільства. На жаль, у період розвитку інформаційно-комунікаційних технологій, це питання досі актуальне. Люди не знають куди звернутися з певними питаннями, у разі виникнення проблеми витрачають багато часу та нервів для її вирішення. У свою чергу, влада того чи іншого міста не розуміє в якому напрямку рухатися для покращення ситуації. Метою проектованої рекомендаційної системи системи є покращити благоустрій міста чи будь-якого іншого населеного пункту, краще розуміти потреби мешканців, оптимізувати роботу працівників та зробити комунікацію між жителями міста та органами влади швидшою, якіснішою та комфортнішою. Основним входом системи є швидке визначення проблем та потреб жителів, вихід – платформа, яка допоможе вирішувати ці проблеми швидше та якісніше. Якщо говорити, про те, що пропонована система допомагає людям швидко вирішувати проблеми пов’язані з інфраструктурою, тоді це більш поширено на сферу суспільного життя. Розглядаючи використання системи як догляду за дорослими людьми, які цього потребують, то вона актуальна у сфері суспільного життя, де піднімається гостре питання комфорту людей. Таким чином пропонована система розширює можливість жителям брати участь у формуванні благоустрію міста. Для розроблення системи слід звернути увагу метод класифікації. Класифікація – це процес розпізнавання, розуміння та групування ідей і об’єктів у попередньо встановлені категорії або «підгрупи» [1]. А саме на метод логістичної регресії. . Логістична регресія – це обчислення, яке використовується для прогнозування бінарного результату: або щось відбувається, або ні [2]. Це може бути виражено як так/ні, задоволений/незадоволений, живий/мертвий тощо. Для опису структури бази даних розроблювальної системи було розроблено схему бази даних. Для схеми БД системи визначено 13 таблиць: Family Member, Appeal, Skyskypper, Firm, Object, Users, Task, TaskResult, TaskRow, Appeal, AppealCategory, AppealWork, AppealType, AppealWorkStatus. Впровадження рекомендаційної системи взаємодії органів влади з жителями міста було розглянуто з точки зору економіки. Обраховано кошторис розроблення системи. Визначено показники якості системи та зроблено порівняльний аналіз з аналогом проектованої системи, визначено комплексний показник якості. На основі комплексного показника якості та цін споживання аналогу і проектованого рішення вирахувано показник конкурентноспроможності. Отже, після проведення розрахунків та аналізу проектування та експлуатації зрозуміло, що розробка проектного рішення є економічно-вигідна. Об’єктом дослідження є процес взаємодії органів влади з жителями міста. Предмет дослідження – методи та засоби в процесі взаємодії органів влади з жителями міста. Мета і задача дослідження – створити рекомендаційну систему реагування на потреби жителів міста (чи будь-якого іншого населеного пункту), яка зможе надавати рекомендації щодо прийняття рішень, а саме куди слід звернутися для вирішення питання, яке виникло. Створена рекомендаційна система взаємодії органів влади з жителями міста використовується на суспільному і побутовому рівні. Система автоматизує роботу таким чином, що створює для людини більше можливостей. Ключові слова: жителі, органи влади, взаємодія, благоустрій міста, рекомендаційна система. Перелік використаних літературних джерел: 1. Evergreen. Класичне машинне навчання: завдання класифікації, узагальнення, кластеризації даних. Січень 14, 2019. URL: https://evergreens.com.ua/ua/articles/classical-machine-learning.html. 2. Gazette в Україні. Регресія логістична: модель і методи. Червень 30, 2021. URL: https://gazette.com.ua/edu/regresiya-logistichna-model-i-metodi.html.