EIRNUZP – Електронний інституційний репозитарій Національного університету «Запорізька політехніка»
Інституційний репозитарій Національного університету «Запорізька політехніка» – це електронний архів, що накопичує, систематизує, зберігає та забезпечує довготривалий відкритий доступ до електронних публікацій та електронних версій документів наукового та навчально-методичного призначення, авторами яких є співробітники, аспіранти, докторанти та студенти Національного університету «Запорізька політехніка».
Communities in DSpace
Select a community to browse its collections.
Recent Submissions
Вебплатформа підтримки вибору товарів з елементами інтелектуального аналізу
(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Пальчик, Тарас Валерійович; Palchyk, Taras V.
UK: Робота орієнтована на підвищення ефективності пошуку та персоналізованого підбору товарів у цифровому середовищі. Функція рекомендаційного підбору товарів є важливою задачею у сфері інтелектуального пошуку. Основну увагу приділено рекомендаційним системам, що забезпечують формування релевантних пропозицій на основі аналізу характеристик товарів та взаємодії користувачів із системою. Запропоновано використання гібридних моделей, які поєднують контент-орієнтовані та колаборативні підходи, що дозволяє зменшити вплив проблеми надлишкової інформації та підвищити точність рекомендацій. Інтелектуальний підбір товарів реалізується шляхом застосування методів аналізу даних і машинного навчання, що забезпечує адаптацію результатів до індивідуальних потреб користувачів. Розроблена вебплатформа може бути використана як інструмент підтримки прийняття рішень у сфері електронної комерції та інформаційних сервісів.
EN: The work is focused on improving the efficiency of search and personalized selection of products in the digital environment. The function of recommendatory selection of products is an important task in the field of intelligent search. The main attention is paid to recommendatory systems that provide the formation of relevant offers based on the analysis of product characteristics and user interaction with the system. The use of hybrid models that combine content-oriented and collaborative approaches is proposed, which allows reducing the impact of the problem of excessive information and increasing the accuracy of recommendations. Intelligent selection of products is implemented by applying data analysis and machine learning methods, which ensures the adaptation of results to the individual needs of users. The developed web platform can be used as a decision-making support tool in the field of e-commerce and information services.
Комп’ютерна гра “Втеча” на платформі Unreal Engine 5 з використанням командного методу розробки
(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Нікітченко, Сергій Олександрович; Nikitchenko, Sergey O.
UK: Дипломна робота присвячена реалізації та впровадженню комп’ютерної гри “Втеча” жанру survival escape на платформі Unreal Engine 5 з використанням командного методу розробки. Визначено вимоги до геймплейних механік і системи штучного інтелекту NPC, реалізовано базові підсистеми керування персонажем, взаємодії з об’єктами та UI/HUD, а також поведінкові сценарії NPC і фракційну логіку із застосуванням Behavior Trees та Environment Query System. Проведено тестування працездатності ключових модулів і оцінювання продуктивності у типових ігрових сценах.
EN: The thesis focuses on the implementation and deployment of the computer game “Escape” in the survival escape genre using Unreal Engine 5 and a team-based development approach. The work defines requirements for gameplay mechanics and the NPC AI system, implements core subsystems for character control, object interaction, and UI/HUD, and develops NPC behavior scenarios and faction logic using Behavior Trees and the Environment Query System. Functional testing of key modules and performance evaluation in typical gameplay scenes were conducted.
Вебплатформа персоналізованого фітнескоучингу з аналізом біометричних даних
(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Наливайко, Артур Юрійович; Nalyvaiko, Artur
UK: Об'єкт дослідження — процес автоматизації персоналізованого фітнес-коучингу з використанням інтелектуального аналізу біометричних показників. Предмет дослідження — методи та засоби створення веб-платформи для генерації індивідуальних тренувальних програм на основі біометричних даних. Мета роботи — розробка платформи фітнес-коучингу з алгоритмами адаптації навантажень. Розроблено моделі розрахунку біометричних показників за формулами Міффліна-Сан Жеора та Карвонена. Спроєктовано архітектуру на базі FastAPI-MongoDB-React.
EN: Research object — automating personalized fitness coaching using intelligent biometric analysis. Research subject — methods for creating a web platform for generating individual training programs based on biometric data. Research goal — development of a fitness coaching platform with load adaptation algorithms. Mathematical models based on Mifflin-St Jeor and Karvonen formulas are developed. System architecture designed using FastAPI-MongoDB-React stack.
Система автоматизації процесів оренди житлової нерухомості
(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Мотошин, Олександр Андрійович; Motoshyn, Oleksandr Andriiovych
UK: У даній роботі було розроблено веборієнтовану систему для повної автоматизації процесів оренди житла з урахуванням специфіки українського ринку.
Визначено мету, об'єкт і предмет дослідження. Проведено аналіз існуючих платформ Airbnb, Booking.com, DOM.RIA та досліджено технологічні рішення для автоматизації оренди житла. Визначено методи збору вимог та функціональні можливості системи.
Було спроектовано багатошарову архітектуру системи на базі React-Node.js-PostgreSQL стеку. Розроблено структуру бази даних з підтримкою геопросторових запитів та алгоритми пошуку, бронювання і рекомендацій. Створено систему рейтингів та відгуків.
Запропонована система забезпечує автоматизацію всіх етапів оренди житла: від пошуку до оплати. Реалізовано інтеграцію з платіжним сервісом Stripe, геопросторовий пошук з точністю 99.2% та систему персоналізованих рекомендацій. Система підтримує до 600 одночасних користувачів.
Практичне значення роботи полягає у створенні функціонального рішення для українського ринку оренди житла з високою продуктивністю та зручним інтерфейсом.
EN: In this work, a web-oriented system for complete automation of housing rental processes considering specifics of Ukrainian market was developed.
The purpose, object and subject of the research are defined. Analysis of existing platforms Airbnb, Booking.com, DOM.RIA was conducted and technological solutions for rental automation were investigated. Requirements gathering methods and system functionality were determined.
Multi-tier system architecture based on React-Node.js-PostgreSQL stack was designed. Database structure with geospatial queries support and algorithms for search, booking and recommendations were developed. Rating and review system was created.
The proposed system provides automation of all stages of housing rental: from search to payment. Integration with Stripe payment service, geospatial search with 99.2% accuracy and personalized recommendation system were implemented. System supports up to 600 concurrent users.
The practical significance of the work lies in creating functional solution for Ukrainian rental market with high performance and user-friendly interface.
Ситема генерації та моніторингу персональних планів харчування
(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Мотошин, Олександр Андрійович; Motoshyn, Oleksandr Andriiovych
UK: У даній роботі було розроблено мобільну систему для автоматизованої генерації персональних планів харчування та моніторингу досягнення цілей.
Визначено мету, об'єкт і предмет дослідження. Проведено аналіз існуючих рішень MyFitnessPal, Lifesum, Eat This Much. Досліджено методи формування планів харчування з урахуванням базального метаболізму за формулою Міффліна-Сан Жеора та розподілу макронутрієнтів.
Було спроектовано архітектуру системи на базі React Native-Node.js-PostgreSQL стеку. Розроблено алгоритм генерації планів з комбінованим підходом евристичних методів та локальної оптимізації. Створено структуру бази даних для зберігання продуктів харчування та користувацьких планів.
Запропонована система забезпечує автоматизовану генерацію планів харчування з точністю ±5% від цільових показників калорійності та макронутрієнтів. Реалізовано модулі моніторингу споживання, аналітики прогресу та персоналізації рекомендацій. Оцінка зручності за шкалою SUS склала 82.4 бала.
Практичне значення роботи полягає у створенні доступного мобільного інструменту для управління харчуванням з науково обґрунтованими алгоритмами розрахунку потреб організму.
EN: In this work, a mobile system for automated generation of personalized meal plans and monitoring goal achievement was developed.
The purpose, object and subject of the research are defined. Analysis of existing solutions MyFitnessPal, Lifesum, Eat This Much was conducted. Methods for meal plan formation considering basal metabolism according to Mifflin-St Jeor formula and macronutrient distribution were investigated.
System architecture based on React Native-Node.js-PostgreSQL stack was designed. Algorithm for plan generation with combined approach of heuristic methods and local optimization was developed. Database structure for storing food products and user plans was created.
The proposed system provides automated generation of meal plans with ±5% accuracy from target caloric intake and macronutrient values. Modules for consumption monitoring, progress analytics and personalized recommendations were implemented. Usability assessment using SUS scale resulted in 82.4 points.
The practical significance of the work lies in creating accessible mobile tool for nutrition management with scientifically grounded algorithms for calculating body needs.