Публікація: Гейміфікована система лояльності для супермаркетів на основі обробки чеків за допомогою штучного інтелекту з використанням векторного пошуку
Завантаження...
Дата
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тому
Видавець
Анотація
Об’єкт дослідження – процеси формування споживчої лояльності у роздрібних торговельних мережах та інструменти підвищення залученості покупців. Предмет дослідження – моделі, методи і програмні засоби побудови гейміфікованих систем лояльності на основі AI-обробки касових чеків і векторного семантичного пошуку товарів. Мета роботи – підвищення залученості покупців супермаркетів шляхом розробки гейміфікованої системи лояльності з автоматизованою обробкою касових чеків засобами Google Cloud Vision, корекцією моделями Gemini та векторним зіставленням товарів через Vertex AI Vector Search. Методи дослідження – системний аналіз, порівняльний аналіз програм лояльності і OCR-сервісів, об’єктно-орієнтоване проєктування, методи машинного навчання і математичної статистики. Спроєктовано і реалізовано гібридну архітектуру на платформі Google Cloud Platform, що поєднує пакетний і реальночасний конвеєри обробки чеків з корекцією помилок моделями Gemini та векторним пошуком товарів. Експериментально підтверджено зниження вартості обробки одного чека на вісімдесят відсотків порівняно з комерційними OCR-сервісами та середній час обробки два-три секунди. Наукова новизна полягає у гібридній архітектурі з пакетним і реальночасним конвеєрами, інтелектуальною корекцією OCR і векторним семантичним пошуком.
Опис
Ключові слова
векторний пошук, роздрібна торгівля, персоналізація, гейміфікація, оптичне розпізнавання тексту, касовий чек
Цитування
Єсипенко В. Ю. Гейміфікована система лояльності для супермаркетів на основі обробки чеків за допомогою штучного інтелекту з використанням векторного пошуку : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на першому (бакалаврському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. Харків, 2026. 118 с.