Програмне забезпечення автоматичного оновлення контенту на веб-порталах за допомогою нейронних мереж

Abstract

Швидкий розвиток інформаційних технологій і зростання обсягів даних, що генеруються у веб-середовищі, вимагають створення інтелектуальних програмних систем, здатних до автономної обробки, аналізу й оновлення контенту без безпосередньої участі людини. Сучасні веб-портали, які функціонують як новинні агрегатори, освітні платформи або корпоративні інформаційні системи, потребують динамічного оновлення даних у режимі реального часу для забезпечення актуальності, персоналізації та релевантності інформаційних потоків. Класичні алгоритми парсингу або оновлення контенту мають обмеження щодо адаптивності, контекстної інтерпретації й узагальнення даних, тому інтеграція штучних нейронних мереж у цей процес є логічним етапом еволюції автоматизованих систем управління веб-контентом [1]. Актуальність теми зумовлена необхідністю розроблення програмного забезпечення, яке поєднує алгоритмічну стійкість, здатність до навчання та аналітичну автономність при мінімізації людського втручання в процес оновлення інформаційних ресурсів. Метою дослідження є створення програмного застосунку для автоматичного оновлення контенту веб-порталів із використанням нейронних мереж, здатного аналізувати структуру даних, визначати релевантність інформації та здійснювати її оновлення відповідно до визначених критеріїв якості та змістової повноти. Для досягнення мети поставлено такі завдання: 1. проаналізувати предметну область автоматизованого управління контентом веб-порталів, визначивши ключові принципи, функції та обмеження існуючих систем. 2. Дослідити архітектурні, алгоритмічні та нейромережеві підходи до оновлення веб-даних, порівнявши їх ефективність і придатність до інтеграції у сучасні програмні рішення. 3. Обґрунтувати вибір оптимальної архітектури нейронної мережі для реалізації інтелектуального модуля автоматичного оновлення контенту, з урахуванням типу даних, контексту і цільових метрик якості. 4. Розробити логічну модель даних і функціональну архітектуру програмного застосунку, що забезпечує взаємодію між модулями аналізу, оновлення й управління контентом. 5. Реалізувати експериментальний прототип системи, інтегруючи навчальну модель у робоче середовище програмного забезпечення. Провести оцінювання ефективності створеного застосунку на реальних наборах даних, визначивши точність, швидкодію та рівень автоматизації процесу оновлення контенту. Об’єктом дослідження є процес автоматизованого оновлення контенту веб-порталів. Предметом дослідження є методи й алгоритми використання нейронних мереж у системах інтелектуального керування веб-контентом. Методологічну основу становлять методи штучного інтелекту, зокрема глибинного навчання, обробки природної мови (NLP), аналізу часових рядів, а також методи системного аналізу, UML-моделювання, проектування програмних архітектур і тестування програмних компонентів [2]. Наукова новизна полягає у розробленні комбінованого підходу до оновлення контенту, який поєднує евристичні методи обробки даних із навчанням нейронної моделі на історичних прикладах змін контенту, що дає змогу прогнозувати релевантність нових матеріалів і формувати контентну стрічку без участі адміністратора. Практична цінність результатів полягає у можливості інтеграції розробленого застосунку в існуючі CMS-платформи або корпоративні портали, що дозволяє зменшити витрати на ручну модерацію та підвищити якість інформаційного обслуговування користувачів.