Рекомендаційна система підбору автомобілів з-за кордону
Автор: Ворожбит Олена Іванівна
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Системи і методи прийняття рішень
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Магістерська кваліфікаційна робота присвячена розробленню інтелектуальної рекомендаційної системи SmartAutoAdvisor, яка автоматизує процес підбору автомобілів з-за кордону з урахуванням багатьох критеріїв і чинників ризику. Розробка поєднує аналітичні методи, сучасні програмні технології та принципи підтримки прийняття рішень, забезпечуючи користувачам зручний інструмент для обґрунтованого вибору транспортного засобу. Актуальність теми зумовлена зростанням попиту на імпорт автомобілів в Україну, необхідністю зменшення суб’єктивного впливу під час прийняття рішень і потребою у сервісах, які дозволяють швидко порівняти десятки пропозицій із різних онлайн-платформ (Copart, AutoRia, Mobile.de, IAAI тощо). Ринок уживаних авто характеризується високою мінливістю, тому важливо мати інструмент, який автоматично аналізує технічні параметри, вартість, стан, ризики та вигідність купівлі. Метою дослідження є створення інтелектуальної системи рекомендацій, яка здійснює аналітичну оцінку пропозицій і допомагає користувачу вибрати оптимальний автомобіль відповідно до визначених пріоритетів і бюджету. У процесі виконання роботи проведено аналіз ринку автомобільних сервісів та аналогічних систем, визначено їх переваги й обмеження. На основі цього сформовано вимоги до функціональності майбутнього програмного продукту, розроблено структуру бази даних і побудовано UML-моделі, що описують основні процеси взаємодії користувача із системою. Для визначення важливості критеріїв відбору застосовано метод аналізу ієрархій (AHP), який дозволив обґрунтувати вагу кожного показника, зокрема стану автомобіля, ціни, пробігу, року випуску, репутації продавця, історії сервісного обслуговування, кількості попередніх власників та вартості доставки. Отримані ваги використано під час розрахунку підсумкової оцінки кожного автомобіля та формування рейтингу рекомендацій. Програмна реалізація виконана мовою Python з використанням бібліотек Pandas, NumPy та Matplotlib для обробки даних і візуалізації результатів. Веб-інтерфейс створено на основі фреймворку Streamlit, що забезпечує інтерактивність і зручність роботи користувача. Система дозволяє вводити вхідні параметри, переглядати таблицю оцінок, рейтингові результати та генерувати звіти у форматі PDF. Розроблено модуль, який автоматично визначає вагові коефіцієнти та пояснює, чому саме певний автомобіль отримав вищу оцінку. Це забезпечує прозорість рекомендацій і підвищує довіру користувача до результатів. Під час тестування система продемонструвала правильність розрахунків, стабільність роботи та зручність інтерфейсу. Програмний продукт може бути використаний як приватними покупцями для підбору автомобілів з-за кордону, так і дилерськими центрами для попереднього аналізу лотів на аукціонах. Також передбачена можливість розширення системи та інтеграції з API реальних платформ оголошень. Практичне значення роботи полягає в підвищенні ефективності та об’єктивності процесу вибору автомобіля, зменшенні часових витрат на аналіз варіантів і мінімізації ризиків неправильного рішення. Розроблена система SmartAutoAdvisor є реальним прикладом інтелектуальної підтримки прийняття рішень у сфері автомобільної аналітики та має перспективи подальшого вдосконалення та комерціалізації.