Інтелектуальна система керування книжковим фондом

Abstract

Сучасний розвиток інформаційних технологій докорінно змінює підхід до організації та управління бібліотечними ресурсами. Традиційні методи роботи з книжковими фондами вже не забезпечують належного рівня зручності, оперативності й ефективності для користувачів та бібліотекарів. Постійне зростання обсягів інформації, збільшення кількості видань, розвиток електронних ресурсів та зростання вимог користувачів до швидкого доступу до потрібної літератури формують потребу у впровадженні інтелектуальних систем автоматизації. Ключовими викликами є: складність ефективного обліку великої кількості друкованих і електронних книг; потреба в персоналізованих рекомендаціях для користувачів; забезпечення актуалізації та доступності інформації в режимі реального часу; необхідність аналітики для прогнозування попиту та управління бібліотечними фондами. Інтелектуальні системи, що поєднують бази даних, аналітичні інструменти та алгоритми машинного навчання, здатні вирішувати ці завдання. Вони дозволяють не лише автоматизувати рутинні операції (облік, видачу, повернення, резервування книг), а й формувати рекомендаційні системи, аналізувати активність користувачів та оптимізувати управління фондом. Таким чином, розробка інтелектуальної системи керування книжковим фондом є актуальною як з наукової, так і з практичної точки зору, оскільки сприяє цифровій трансформації бібліотек та підвищує якість обслуговування читачів. Сучасні технології OLAP (Online Analytical Processing) дають змогу проводити аналіз даних у багатьох вимірах, забезпечуючи зручне та гнучке керування інформацією за часовими проміжками та іншими критеріями. 6 Використання методів машинного навчання, зокрема кластеризації та прогнозування, дозволяє виявляти приховані закономірності у великих обсягах даних і підвищувати ефективність прогнозних моделей. Об’єкт і предмет дослідження. Книжковий фонд бібліотеки та процеси його обліку й управління. Предметом дослідження є інтелектуальна система автоматизованого керування книжковим фондом на основі технологій баз даних, класифікації та машинного навчання. Мета дослідження. Метою дослідження є розробка та дослідження інтелектуальної системи, яка забезпечує автоматизацію обліку, управління й аналізу бібліотечного фонду, формування персоналізованих рекомендацій для користувачів та прогнозування попиту на літературу. Завдання дослідження. Для досягнення мети дослідження необхідно вирішити наступні завдання: 1. Провести аналіз існуючих підходів до автоматизації бібліотечних процесів. 2. Розробити архітектуру системи керування книжковим фондом на основі СКБД PostgreSQL. 3. Дослідити можливості застосування методів Data Mining та машинного навчання для класифікації, кластеризації та формування рекомендацій. 4. Реалізувати моделі прогнозування попиту на книги та оцінити їх ефективність. Побудувати інструменти для візуалізації даних (звіти, графіки, діаграми), що відображають активність користувачів і стан фонду. Методи дослідження. У роботі використовуються наступні методи: ● технології баз даних (PostgreSQL) для зберігання й обробки інформації; ● методи Data Mining (кластеризація, асоціативні правила) для виявлення закономірностей у даних; 7 ● алгоритми машинного навчання (рекомендаційні системи, прогнозні моделі) для автоматизації аналізу та підвищення ефективності управління фондом; ● інструменти візуалізації (Power BI, Python-бібліотеки) для побудови інтерактивних звітів; ● методи оцінки продуктивності інформаційних систем для аналізу якості розробленої моделі. Наукова цінність полягає у створенні комплексної інтелектуальної системи, яка поєднує базу даних, алгоритми машинного навчання та рекомендаційні моделі для ефективного управління книжковим фондом. Особлива увага приділяється дослідженню впливу кластеризації користувачів на якість персоналізованих рекомендацій і точність прогнозування попиту, що є перспективним напрямом і недостатньо висвітленим у сучасній науковій літературі. Апробація. За результатами роботи були опубліковані тези під назвами: 1. «Програмне забезпечення для автоматизації бібліотечних процесів: система керування книжковим фондом.» в збірнику наукових праць за матеріалами 6-ї всеукраїнської науково-практичної конференції студентів і аспірантів “теоретичні та прикладні аспекти розробки комп’ютерних систем” за 26 квітня 2024 р. 2. «Інтелектуальна система керування книжковим фондом.» в збірнику наукових праць за матеріалами 7-ї всеукраїнської науково-практичної конференції студентів і аспірантів “теоретичні та прикладні аспекти розробки комп’ютерних систем” за 24 квітня 2025 р. 3. Пояснювальна записка магістерської роботи складається із 69 сторінок основного тексту, 47 використаних джерел, 3 додатків та містить 4 розділи. У першому розділі проведено системний аналіз предметної області, включаючи опис сучасних досліджень та постановку завдань. Другий розділ присвячено моделюванню системи, зокрема побудові діаграм прецедентів та розгортання. У третьому розділі розглянуто розробку системи, включаючи структуру даних, методи Data Mining, інструменти аналізу та підготовку даних. Четвертий розділ містить результати досліджень, зокрема аналіз KPI, методи кластеризації, асоціативних правил та прогнозування.