СИСТЕМА ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ДЛЯ ПІДТРИМКИ КОРИСТУВАЧІВ СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖ НА ОСНОВІ ПОДІБНИХ СПІЛЬНИХ ІНТЕРЕСІВ ТА ВПОДОБАНЬ (Computer systems and information technologies, 2022)
На сьогодення соціалізація особистостей за спільними інтересами є надзвичайно важливим процесом під час ізоляції людей із-за подовженості світової пандемії. Паралельно більшість людей завжди намагаються спростити та автоматизувати всі основні життєві процеси, які зазвичай займають багато вільного часу. Це ж стосується і процесу соціалізації особистості. Машинне навчання та SEO-технології на даний момент є надзвичайно важливими в контексті розроблення ІС опрацювання та аналізу великих даних . Практично кожна популярна серед великої кількості людей ІС використовує відповідні механізми соціалізації.  Головною функцією ІС соціалізації особистостей за спільними інтересами є пошук релевантних користувачів, тому основним завданням є написати оптимізований алгоритм, який максимально автоматизує процес соціалізації користувачів. В даному випадку створений спеціальний алгоритм на основі таких алгоритмів, як алгоритм Левенштейна, розширення вибірки, N-грам та моделі Noisy Channel. До наукової новизни одержаних результатів варто віднести розроблення нового алгоритму аналізу користувацької інформації та пошуку найбільш релевантних користувачів ІС відповідно до проаналізованого тексту повідомлень профілю на основі вже існуючих алгоритмів Левенштейна, розширення вибірки, N-грам та моделі Noisy Channel. Для створення динамічної ІС соціалізації використано шаблон асинхронного програмування. Удосконалено згорткову нейронну мережу, що дозволило ефективно здійснювати пошук людських обличь на фото та перевіряти наявність вже існуючих людей в БД ІС. Система дозволить ефективно та швидко здійснювати підбір, аналіз, опрацювання текстових даних та формування кінцевого результату. В системі використовуються SEO-технології для ефективного та якісного інтелектуального пошуку та опрацювання відповідних даних за потребою конкретного користувача. Нейронна мережа дозволяє ефективно здійснювати ідентифікацію користувача по його фото. Загалом використовувані алгоритми дозволяють створити зручну ІС соціалізації з використанням необхідних для цього алгоритмів. Варто зазначити важливість оптимізації наявної в ІС, в першу чергу це повна асинхронність системи, що дозволить уникнути всіх довгих очікувань та важких в плані опрацювання та аналізу запитів, система дозволяє ефективно та динамічно працювати з різними обсягами великих даних, здійснювати їх аналіз, опрацювання та формування нових даних необхідних користувачам ІС. Також використовується хмарний сервіс, який дозволить здійснити розподіл даних, відповідно можна буде зберігати всі найбільш важкі дані в хмарному середовищі і з використанням простого програмного інтерфейсу ІС за допомогою запитів здійснювати завантаження всіх необхідних даних. Таким чином, можна стверджувати, що створення даної ІС є важливим як і в соціальному плані, так і в плані реалізації всіх алгоритмів, які забезпечують необхідний функціонал ІС.
Keywords: соціальна мережа; згорткова нейронна мережа; сіамська нейронна мережа; відстань Левенштейна; модель Noisy Channel; нечіткий пошук