Дипломная работа 09.03.02 Информационные системы и технологии: "Разработка интеллектуального помощника для планирования путешествий"

Актуальность темы в 2025 году

Планирование путешествия — это сложный и времязатратный процесс, который involves поиск и сравнение рейсов, отелей, достопримечательностей, составление маршрута и бюджета. Существующие агрегаторы (Aviasales, Booking.com) решают лишь часть задачи, перекладывая интеграцию всей информации на пользователя. Это создает когнитивную нагрузку и может отпугнуть от spontaneous trips.

Интеллектуальный помощник на основе искусственного интеллекта способен автоматизировать этот процесс. Анализируя preferences пользователя (бюджет, предпочтения в отдыхе, даты), reviews, актуальные цены и даже погодные forecast, система может сгенерировать несколько персонализированных вариантов trip с готовым маршрутом, бронированиями и советами. Актуальность such решения очевидна для поколения, ценящего время и персонализированный сервис.

Пример введения

Введение дипломной работы должно отражать pain points современного туриста. Несмотря на обилие онлайн-сервисов, процесс планирования путешествия остается fragmented и требует значительных усилий. Отсутствие единого интеллектуального инструмента, который бы consolidated информацию и предлагал готовые решения, является существенным gap на рынке.

Целью данной работы является разработка прототипа интеллектуального помощника, который на основе заданных критериев автоматически формирует детализированный план путешествия.

Для достижения цели необходимо решить ряд задач. Объектом исследования является процесс планирования туристической поездки. Предметом исследования — методы искусственного интеллекта для агрегации данных, оптимизации и персонализации рекомендаций в туризме.

Цель и задачи исследования

Цель: Создать прототип веб-приложения, использующего AI для генерации персонализированных маршрутов путешествий по запросу пользователя.

Задачи:

1. Проанализировать существующие решения для планирования поездок (Google Trips, Sygic Travel) и выявить их сильные и слабые стороны.
2. Исследовать и выбрать API для получения данных (авиаперелеты, отели, достопримечательности, погода).
3. Разработать алгоритм, который комбинирует данные из различных источников и строит оптимальный маршрут с учетом бюджета, времени и предпочтений пользователя.
4. Реализовать пользовательский интерфейс для ввода параметров и отображения готовых планов путешествий.

Объект и предмет исследования

Объект исследования: Данные из различных источников, необходимые для планирования туристической поездки.

Предмет исследования: Методы искусственного интеллекта для агрегации, анализа и синтеза данных в целях построения сложных многофакторных маршрутов.

Методы исследования

• Анализ предметной области: изучение основ туристического менеджмента и логистики.
• Работа с API: интеграция с внешними сервисами (Amadeus, Skyscanner, OpenWeatherMap, Google Places).
• Алгоритмы оптимизации: применение методов для решения задачи маршрутизации (задача коммивояжера, TSP) и распределения бюджета.
• Веб-разработка: создание full-stack приложения с intuitive UI/UX.

Примерное содержание работы (План дипломной работы)

Глава 1. Современный рынок digital-решений для туризма и путешествий

В первой главе проводится comprehensive анализ. Мы исследуем, как путешественники планируют trips today, какие инструменты используют и с какими проблемами сталкиваются. Детально разберем возможности и limitations публичных API для получения travel-данных. Это позволит точно определить niche нашего помощника.

Глава 2. Проектирование архитектуры и алгоритмов интеллектуального помощника

Вторая глава посвящена проектированию core logic системы. Мы определим, как будет работать алгоритм: от парсинга запроса пользователя до формирования итогового offer. Спроектируем, как система будет взаимодействовать с разными API, как будет кэшировать данные для скорости и как будет early фильтровать неподходящие варианты.

Глава 3. Разработка и демонстрация работающего прототипа

В третьей главе описывается implementation. Мы создадим backend, который будет делать запросы к API, обрабатывать JSON-ответы и запускать алгоритм оптимизации маршрута. Затем разработаем frontend, где пользователь сможет ввести параметры и получить красочно оформленный план поездки. В конце главы приведем примеры работы системы для разных сценариев (например, "романтический уикенд в Праге" vs "активный отдых в Альпах").

Ожидаемые результаты и практическая польза

В результате работы будет создан прототип веб-приложения, которое:

• Предлагает пользователю ввести ключевые параметры поездки (город, даты, бюджет, интересы).
• Автоматически формирует детальный план дня: перелет, отель, достопримечательности, рестораны, логистика между ними.
• Предоставляет примерную стоимость поездки и ссылки для бронирования.

Практическая ценность работы заключается в демонстрации возможности создания комплексного travel-решения, которое экономит время пользователей и открывает новые возможности для туристического бизнеса в области персонализации.

Что написать в заключении?

В заключении дипломной работы подводятся итоги. В рамках проекта был разработан прототип интеллектуального помощника для планирования путешествий, интегрирующий данные из множества внешних API. Система демонстрирует возможность автоматического составления сбалансированных и персонализированных маршрутов.

Практическая значимость подтверждена успешным тестированием на различных сценариях. Разработанный прототип может служить основой для коммерческого продукта. Перспективы развития включают интеграцию систем бронирования, использование машинного обучения для предсказания preferences пользователя и добавление социальных features для совместного планирования.

Примерный список источников

1. Петров, В.К. Цифровая трансформация туристической индустрии. – М.: Инфра-М, 2023.
2. Скворцов, А.А. Алгоритмы оптимизации и принятия решений. – СПб.: Лань, 2024.
3. Ramos, G. et al. Designing Personalized Tourist Tours // ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology. – 2023.
4. Документация по API Skyscanner, Amadeus, Google Places, OpenWeatherMap.
5. Отчеты ведущих консалтинговых компаний (McKinsey, BCG) о трендах в туризме.
6. Руководства по UX-дизайну для travel-приложений.

Полезные материалы для самостоятельной работы

• Как правильно оформить список источников в дипломной работе
• Как подготовить презентацию для защиты дипломной работы
• Наши гарантии