Разработка автоматизированного сервиса формирования индивидуальных туристических маршрутов

Дипломная работа 38.03.05 Цифровая экономика: «Разработка автоматизированного сервиса формирования индивидуальных туристических маршрутов»

→ Бесплатная консультация по вашей теме: Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru, Telegram: @Diplomit

Актуальность темы дипломной работы

Актуальность темы обусловлена стремительным ростом персонализации в туристической индустрии. По данным Всемирной туристской организации (UNWTO), в 2023 году 78% туристов предпочитают индивидуальные маршруты вместо стандартных пакетов, что на 25% больше, чем в 2019 году. Современные туристы хотят получать персонализированные предложения, учитывающие их интересы, бюджет, физические возможности и временные ограничения.

Одновременно с этим наблюдается дефицит технологий, способных эффективно обрабатывать многомерные данные для формирования оптимальных маршрутов. Существующие решения часто не учитывают сезонные факторы, текущие события в регионе и предпочтения конкретного пользователя, что снижает удовлетворенность туристов. Разработка сервиса, использующего алгоритмы машинного обучения для анализа пользовательских данных и формирования индивидуальных маршрутов, отвечает современным требованиям рынка Написание ВКР по методичке Московский университет имени С. Ю. Витте (МУИВ).

Цель и задачи исследования

Цель исследования: Разработка концепции и архитектуры автоматизированного сервиса формирования индивидуальных туристических маршрутов с использованием технологий машинного обучения и анализа больших данных.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Проанализировать существующие решения в области персонализации туристических маршрутов и выявить их недостатки
• Определить ключевые параметры, влияющие на формирование индивидуального туристического маршрута
• Разработать модель данных для хранения информации о туристических объектах, предпочтениях пользователей и маршрутах
• Создать алгоритм формирования оптимального маршрута с учетом множества критериев (бюджет, время, интересы, физические ограничения)
• Разработать прототип веб-интерфейса сервиса и провести его тестирование

Объект и предмет исследования

Объект исследования: Процесс формирования туристических маршрутов и система взаимодействия между туристом и сервисом персонализации.

Предмет исследования: Методы и алгоритмы автоматизированного формирования индивидуальных туристических маршрутов с использованием современных технологий обработки данных и машинного обучения.

Примерный план (Содержание) работы

Структура дипломной работы будет включать следующие главы:

• Введение: Обоснование актуальности, формулировка цели и задач, определение объекта и предмета исследования
• Глава 1. Теоретические основы персонализации туристических маршрутов: Анализ рынка, существующих решений, технологий и стандартов в области туризма и персонализации
• Глава 2. Проектирование архитектуры сервиса: Разработка модели данных, выбор технологического стека, проектирование алгоритмов формирования маршрутов
• Глава 3. Реализация и тестирование сервиса: Описание реализованного прототипа, результаты тестирования, оценка эффективности
• Заключение: Итоги исследования, практическая значимость, рекомендации по дальнейшему развитию
• Список использованных источников и приложения

Ожидаемые результаты и практическая значимость

В результате исследования будет разработан прототип автоматизированного сервиса, способного формировать индивидуальные туристические маршруты с учетом множества параметров. Сервис будет использовать алгоритмы машинного обучения для анализа предпочтений пользователей и адаптации маршрутов на основе их поведения.

Практическая значимость работы заключается в возможности внедрения разработанного решения в туристические агентства и онлайн-платформы для повышения удовлетворенности клиентов и увеличения конверсии. Согласно исследованиям McKinsey, персонализированные предложения могут увеличить конверсию на 20-35%. Разработанный сервис также может быть адаптирован для использования в других сферах, таких как культурный туризм, образовательные поездки или корпоративные путешествия.

Пример введения для дипломной работы

Современная туристическая индустрия переживает этап трансформации, связанной с цифровизацией и персонализацией услуг. По данным Всемирной туристской организации, в 2023 году объем онлайн-продаж туристических услуг достиг $818 млрд, что на 35% больше, чем в 2019 году. Однако большинство онлайн-платформ продолжают предлагать стандартные пакеты, не учитывающие индивидуальные предпочтения туристов, что приводит к снижению удовлетворенности клиентов и росту числа отказов от бронирования.

Актуальность темы обусловлена необходимостью разработки технологического решения, способного формировать персонализированные туристические маршруты на основе анализа предпочтений пользователя, его бюджета, временных ограничений и других факторов. Существующие сервисы часто ограничиваются простой фильтрацией предложений, не используя потенциал данных для создания truly индивидуального опыта.

Целью данного исследования является разработка архитектуры и прототипа автоматизированного сервиса формирования индивидуальных туристических маршрутов с использованием современных технологий анализа данных и машинного обучения. Для достижения цели предстоит решить ряд задач: анализировать существующие решения, разработать модель данных, создать алгоритм формирования маршрутов и реализовать прототип сервиса.

Объектом исследования выступает процесс формирования туристических маршрутов, а предметом — методы и алгоритмы автоматизированного формирования индивидуальных маршрутов. В работе будут использованы методы системного анализа, методы проектирования информационных систем, алгоритмы машинного обучения и методы тестирования программного обеспечения.

Что написать в заключении?

В результате проведенного исследования была разработана концепция и архитектура автоматизированного сервиса формирования индивидуальных туристических маршрутов, учитывающего многомерные параметры пользовательских предпочтений. В первой главе работы проведен анализ современного состояния туристической отрасли и выявлены ключевые проблемы существующих решений в области персонализации. Было установлено, что 67% пользователей туристических онлайн-сервисов сталкиваются с недостаточной персонализацией предложений, что негативно сказывается на их удовлетворенности.

Во второй главе разработана модель данных и архитектура сервиса, включающая модуль сбора данных о пользователе, модуль анализа предпочтений, модуль формирования маршрута и модуль взаимодействия с пользователем. Предложенный алгоритм формирования маршрутов на основе методов машинного обучения и мультикритериальной оптимизации позволяет учитывать до 15 различных параметров, включая бюджет, временные ограничения, физические возможности и личные интересы пользователя.

Практическая значимость исследования заключается в возможности внедрения разработанного решения в туристические онлайн-платформы для повышения конверсии и удовлетворенности клиентов. Результаты тестирования прототипа показали, что использование предложенного алгоритма увеличивает удовлетворенность пользователей на 42% по сравнению со стандартными решениями. В перспективе разработанный сервис может быть расширен за счет интеграции с системами бронирования и платежными шлюзами, что сделает его полноценным инструментом для туристических компаний.

Примерный список источников

1. Всемирная туристская организация (UNWTO). Глобальный доклад по туризму и устойчивому развитию. 2023. 156 с.
2. Иванов А.Б., Петров В.Г. Персонализация в цифровой экономике: методы и алгоритмы. // Журнал "Информационные технологии в экономике". 2022. № 4. С. 78-92.
3. ГОСТ Р 57967-2017. Туристская деятельность. Требования к информационным системам для туристических агентств. М.: Стандартинформ, 2017.
4. Johnson M., Smith K. Personalized Tourism Recommendation Systems: A Comprehensive Review. // Journal of Travel Research. 2021. Vol. 60(3). P. 521-539.
5. Сидоров Д.Е. Методы машинного обучения для анализа пользовательских данных в цифровой экономике. М.: ДМК Пресс, 2022. 288 с.
6. Chen L., Wang Y. Deep Learning Approaches for Personalized Route Planning. // International Conference on Data Mining. 2023. P. 112-125.
7. Сайт Российского союза туриндустрии: https://www.rtu.org.ru/analitika/ (дата обращения: 15.05.2024)

Полезные материалы для самостоятельного написания

• Как написать введение для дипломной работы: инструкция и пример
• 7 проверенных способов повысить оригинальность диплома
• Как подготовить killer-презентацию для защиты