Главная
Конференции
Актуальные проблемы современной науки: экспериментальный и теоретический поиск
Разработка оптимизированной структуры реляционной базы данных для системы интелл...

Разработка оптимизированной структуры реляционной базы данных для системы интеллектуального формирования индивидуализированных планов питания, ориентированной на современные рыночные тренды

Автор(-ы):

Бочаров Андрей Викторович

11 октября 2023

Секция

Биологические науки

Ключевые слова

реляционная база данных
планирование питания
машинное обучение
рыночные данные
коммерциализация проекта

Аннотация статьи

Статья рассматривает разработку реляционной базы данных для автоматизированной системы подбора планов питания на основе рыночных данных. Основное внимание уделено методологическим аспектам создания базы и применению методов машинного обучения для рекомендаций. Исследован потенциал коммерциализации проекта в сфере планирования питания. Статья полезна разработчикам программного обеспечения и специалистам в области питания.

Текст статьи

В современном информационном обществе роста потребительских требований и интенсивности данных актуализируется проблема эффективного проектирования и внедрения реляционных баз данных, способных отвечать сложным запросам пользователей. Особенное внимание уделяется базам данных, которые позволяют индивидуализировать потребительский опыт на основе анализа рыночных предложений. В этой связи системы автоматизированного формирования планов питания на основе актуальных рыночных данных становятся предметом все большего научного интереса, обеспечивая не только пользу для конечных пользователей, но и новые возможности для исследователей в области обработки и анализа данных.

В рамках представленной статьи нашей главной задачей является детальное рассмотрение процесса создания оптимизированной реляционной базы данных для такой системы. Мы стремимся проанализировать ключевые аспекты проектирования и интеграции данных, учитывая особенности актуальных рыночных предложений и потребительских предпочтений. Целью данной статьи будет не только техническое освещение процесса разработки, но и демонстрация потенциальной ценности такой базы данных для обеспечения высококачественных, индивидуализированных планов питания, ориентированных на современные рыночные тренды.

Реляционные базы данных (РБД) сформировались как ответ на необходимость обеспечения структурированного хранения и манипуляции большими объемами информации, предоставляя средства для эффективного взаимодействия с данными с использованием отношений и нормализации. В основе реляционного подхода лежит концепция таблиц, состоящих из строк и столбцов, где каждая строка представляет собой уникальную запись, а столбцы характеризуют атрибуты этой записи. Ключевой особенностью РБД является их способность обеспечивать целостность и согласованность данных с помощью реляционной алгебры и интеграции первичных и внешних ключей.

С течением времени было предложено множество методологий проектирования реляционных баз данных, начиная от классических методов нормализации до более современных подходов, основанных на объектно-ориентированном и функциональном дизайне. При этом различные методологии фокусируются на определенных аспектах проектирования, таких как оптимизация производительности, гарантирование целостности данных или удовлетворение конкретных бизнес-требований.

Важно отметить, что выбор методологии проектирования РБД зависит от многих факторов, включая характеристики конкретной предметной области, требования к производительности и масштабируемости, а также предполагаемые сценарии использования базы данных. Таким образом, глубокое понимание теоретических основ реляционных баз данных и доступных методологий проектирования становится неотъемлемым инструментом при создании эффективных и надежных систем хранения данных.

Современный рынок продуктов питания динамично меняется, и актуальность данных о ценах, акциях и ассортименте является критическим фактором для любой системы планирования питания. Одним из наиболее эффективных методов сбора рыночных данных в реальном времени является парсинг данных с сайтов супермаркетов. Данный метод позволяет автоматически извлекать нужную информацию, преобразовывая ее из веб-страниц в структурированный формат, пригодный для дальнейшего анализа.

После сбора, следующим этапом является обработка и классификация полученных данных. Этот процесс включает в себя идентификацию категорий продуктов, определение их характеристик, таких как калорийность, содержание жиров, углеводов и витаминов. Кроме того, важным аспектом является анализ текущих рыночных предложений с целью выявления наиболее выгодных акций и скидок. Использование современных методов машинного обучения и статистического анализа позволяет автоматизировать этот процесс, делая рекомендации более точными и релевантными для конечного пользователя.

Таким образом, грамотное сочетание технологий парсинга данных с методами их анализа и классификации создает основу для формирования оптимизированных планов питания, учитывающих актуальную рыночную ситуацию и индивидуальные потребности пользователя.

В современной практике разработки программных решений выбор подходящей системы управления базами данных (СУБД) становится ключевым этапом, особенно когда речь идет об обработке и анализе больших объемов данных. Для задачи создания системы планирования питания реляционная СУБД была выбрана как наиболее подходящий инструмент, обеспечивающий стабильность, производительность и надежное хранение данных.

Основными сущностями в разрабатываемой базе данных являются рецепты и продукты. Рецепты содержат информацию о способе приготовления блюда, а также перечень необходимых ингредиентов. Продукты в свою очередь характеризуются различными атрибутами: название, калорийность, содержание белков, жиров, углеводов и других нутриентов. При этом, учитывая динамичность данных о продуктах, особое внимание уделяется их актуализации и корреляции с рыночными предложениями.

Однако важно не только наличие всей необходимой информации, но и ее структурированное и эффективное хранение. В этом контексте нормализация структуры базы данных выступает в качестве ключевой задачи. Она позволяет избежать избыточности данных, обеспечивая при этом высокую скорость выполнения запросов. Применяя различные методы оптимизации, такие как индексация и денормализация, где это целесообразно, создается гармоничная и производительная структура, способная эффективно обрабатывать запросы и предоставлять актуальные планы питания для пользователей.

Актуальность данных о продуктах, особенно в контексте их стоимости, играет важную роль в процессе формирования оптимальных и экономически эффективных планов питания. С учетом этой потребности была реализована интеграция системы с данными с сайтов супермаркетов. Такое автоматическое обновление информации обеспечивает не только своевременное отражение изменений в стоимости, но и возможность учета наличия новых товаров на рынке.

Однако учет исключительно базовых цен на продукты не позволил бы полностью реализовать потенциал системы в части экономической оптимизации рационов. В современных рыночных условиях супермаркеты регулярно предлагают различные акции и специальные предложения, которые могут существенно влиять на итоговую стоимость покупок. Поэтому в системе реализован дополнительный механизм, позволяющий учитывать такие акционные предложения при формировании планов питания. Это обеспечивает пользователям возможность не только соблюдать свой бюджет, но и оптимально использовать рыночные предложения для максимизации экономии и разнообразия рациона.

В современных условиях повышенного внимания к индивидуальному питанию и здоровью, алгоритмы, которые адаптируются к потребностям конкретного человека, становятся все более востребованными. Основной задачей в этой области является разработка интеллектуального алгоритма, способного учитывать множество переменных, включая пользовательские предпочтения, диетические ограничения и аллергические реакции. Интеграция таких данных позволяет системе генерировать рационы, максимально приближенные к индивидуальным потребностям пользователя.

Применение методов машинного обучения открывает новые горизонты в индивидуализации рекомендаций. Вместо стандартных шаблонов, система способна анализировать прошлые предпочтения, реакции и отзывы пользователя, адаптируясь и предлагая наиболее подходящие варианты плана питания. Такие алгоритмы способствуют не только удовлетворению вкусовых предпочтений, но и поддержанию здорового и сбалансированного рациона.

Однако одного только адаптивного подхода недостаточно. Для гарантирования качества и эффективности предложенного плана питания важно осуществлять регулярную оценку и корректировку. Это позволяет обеспечить не только соответствие индивидуальным требованиям, но и дает возможность оптимизировать систему, делая ее предложения все более точными и уместными.

В ходе нашего исследования были рассмотрены ключевые аспекты создания и оптимизации реляционной базы данных для системы индивидуализированного планирования питания. Применение современных методов машинного обучения позволило реализовать алгоритм, способный учитывать индивидуальные особенности и предпочтения пользователей, что делает систему не только функциональной, но и высокоэффективной.

В заключение, стоит отметить, что проект имеет большие перспективы коммерциализации. Учитывая текущие тренды к индивидуализированному питанию и здоровому образу жизни, система может стать востребованным решением на рынке, оказав существенное влияние на сферу планирования питания и здорового образа жизни.

Список литературы

  1. Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных. М.: Вильямс, 2005.
  2. Ульман Дж., Видерхолд М. Основы работы с базами данных. М.: Техносфера, 2006.
  3. Хернандес М. J. SQL-запросы для простых смертных: Практическое руководство по манипулированию данными в SQL. М.: Питер, 2018.
  4. Скляр Д. PHP и MySQL: Разработка веб-приложений. М.: Вильямс, 2011.
  5. Браунли Дж. Основы работы с Python: научный подход к программированию. М.: Вильямс, 2019.
  6. Расселл С. Искусственный интеллект: современный подход. М.: Вильямс, 2013.
  7. Холл М., Франк Е., Гевис Г., Пфаерингер Б., Резникова Ж., Трабская К. Данные: анализ и машинное обучение в Python, R и SQL. М.: Вильямс, 2018.
  8. Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р., Штайн К. Алгоритмы: построение и анализ. М.: Вильямс, 2016.

Поделиться

81

Бочаров А. В. Разработка оптимизированной структуры реляционной базы данных для системы интеллектуального формирования индивидуализированных планов питания, ориентированной на современные рыночные тренды // Актуальные проблемы современной науки: экспериментальный и теоретический поиск : сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции 12 окт. 2023г. Белгород : ООО Агентство перспективных научных исследований (АПНИ), 2023. С. 5-8. URL: https://apni.ru/article/7167-razrabotka-optimizirovannoj-strukturi-relyats

Похожие статьи

Актуальные исследования

#21 (203)

Прием материалов

18 мая - 24 мая

осталось 4 дня

Размещение PDF-версии журнала

29 мая

Размещение электронной версии статьи

сразу после оплаты

Рассылка печатных экземпляров

7 июня