МЕТОДОЛОГІЯ РОЗРОБЛЕННЯ СИСТЕМИ АДАПТИВНОЇ ГЕНЕРАЦІЇ КОНТЕНТУ
DOI:
https://doi.org/10.30857/2786-5371.2025.5.2Ключові слова:
адаптивна генерація контенту, ETL-процеси, потокова обробка, машинне навчання, персоналізація, масштабовані системиАнотація
Мета. Метою статті є розробка методології створення системи адаптивної генерації контенту, яка забезпечує високий рівень персоналізації, масштабованості та інтеграцію сучасних алгоритмів машинного навчання. Особлива увага приділяється поетапній обробці даних через ETL-процеси, потокову обробку у режимі реального часу з мікробатчами 1 секунда та інтеграцію ML-моделей для динамічного налаштування контенту відповідно до поведінки користувачів.
Методика. У роботі запропоновано комбінований підхід, який поєднує ETL-процеси для підготовки та нормалізації даних, потокову обробку для забезпечення реального часу та мінімізації Latency, а також інтеграцію ML-моделей з інкрементальним оновленням для прогнозування та адаптації контенту. Методика включає формалізацію системи через функціональні блоки, математичні моделі обробки даних і сучасні фреймворки для масштабування обчислень, що забезпечують гнучке управління великими потоками подій та користувацькими сценаріями.
Результати. Експериментальна перевірка проводилась на датасеті, що містив 1 200 000 подій взаємодії, 48 000 унікальних користувачів та 12 500 одиниць контенту протягом 30 днів. Порівняння потокового та пакетного підходів продемонструвало зростання Accuracy на 6 процентних пунктів, підвищення Precision, Recall та F1-score, а також зменшення Latency більш ніж удвічі. Візуальний аналіз та статистична перевірка підтвердили стабільність і передбачуваність роботи потокової архітектури, що свідчить про комплексне покращення якості персоналізації та продуктивності системи.
Наукова новизна. Запропоновано формалізовану модель системи адаптивної генерації контенту, яка об’єднує ETL-процеси, потокову обробку з мікробатчами та інтеграцію ML-моделей у єдиному архітектурному рішенні. Розроблено алгоритми інкрементального оновлення моделей, динамічного балансування навантаження та адаптивного налаштування контенту в реальному часі, що раніше не описувалося в сучасній літературі.
Практична значимість. Запропонована методологія може бути використана при створенні систем рекомендацій, онлайн-освітніх платформ, ігор та інших цифрових сервісів, де важлива персоналізація та адаптивність контенту. Вона дозволяє скоротити витрати на обробку даних, підвищити користувацький досвід, забезпечити стабільність і передбачуваність роботи системи, а також полегшити інтеграцію сучасних алгоритмів машинного навчання у корпоративні рішення.
Завантаження
