Люлєв, Володимир Володимирович2025-10-202025-10-202025Люлєв, В. В. Розробка рекомендаційної інтелектуальної системи прокату автомобілей = Intelligent car rental recommendation system : кваліфікаційна робота бакалавра / В. В. Люлєв. – Одеса, 2025. – 76 с.https://dspace.onu.edu.ua/handle/123456789/42802Кваліфікаційна робота присвячена розробці рекомендаційної інтелектуальної системи для підбору автомобілів у сфері прокату з використанням алгоритмів машинного навчання. Мета проєкту – створення ефективного та зручного інструменту, який дозволяє користувачам швидко знайти оптимальний автомобіль для оренди відповідно до їхніх уподобань, історії прокату та інших релевантних параметрів. У ході роботи проведено аналіз предметної області та існуючих рішень у сфері автопрокату, визначено ключові вимоги до системи та її функціональні можливості. Реалізовано алгоритми машинного навчання для формування персоналізованих рекомендацій на основі поведінки користувача та характеристик транспортних засобів. Спроєктовано архітектуру веб- застосунку, базу даних для зберігання інформації про автомобілі та клієнтів, а також зручний інтерфейс користувача. Описано вибір технологій для розробки, інтеграцію модулів системи та підходи до навчання моделі. Проведено тестування працездатності системи, зокрема її точність у формуванні релевантних рекомендацій та зручність для користувача.The bachelor's thesis is devoted to the development of an intelligent recommendation system for car rental selection using machine learning algorithms. The project's goal is to create an effective and convenient tool that allows users to quickly find the best car for rent according to their preferences, rental history, and other relevant parameters. In the process, we analyzed the subject area and existing solutions in the car rental industry, identified key requirements for the system and its functionality. Machine learning algorithms have been implemented to generate personalized recommendations based on user behavior and vehicle characteristics. The web- application architecture, a database structure for storing information about cars and clients, and a user-friendly interface have been designed. The choice of development technologies, system module integration, and model training approaches are described. The system's performance was tested, including its accuracy in generating relevant recommendations and user- friendliness.uk122 комп’ютерні наукибакалавравтомобіліпрокатсистема прокатутестування працездатності системиDiplomas