Розроблення рекомендаційної системи для персоналізованих тренувань на базі Spring Framework з інтеграцією API штучного інтелекту

Ключові слова: рекомендаційна система, індивідуальні тренування, фреймворк Spring, машинне навчання, персоналізовані тренування, WebSocket, STOMP

Анотація

Розроблено рекомендаційну систему для персоналізованих графіків тренувань, що використовує фреймворк Spring та інтеграцію API для автоматичного генерування графіків. Основна мета – аналіз даних користувачів та надання індивідуальних планів тренувань на основі фітнес-цілей, параметрів здоров’я та вподобань користувачів. Система застосовує сучасні вебтехнології та алгоритми машинного навчання для підвищення зручності користувача та ефективності тренувань. Такий підхід забезпечує персоналізовані рекомендації, що сприяють зростанню залученості користувачів та покращенню результатів тренувань.

Посилання

[1] Walls, C. (2020). Spring in Action, 6th Edition. Manning Publications.
[2] Aurelien Geron. (2019). "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow". O'Reilly Media, Inc.
[3] Klymenko, O. Java WebSocket в Spring: Вебсокети для інтерактивних вебдодатків [Електронний ресурс]. Режим доступу URL: https://drukarnia.com.ua/articles/java-websocket-spring websocket-A0uya
[4] Christian Bauer, Gavin King, Gary Gregory (2015). Java Persistence with Hibernate Second Edition. Manning Publications; Second edition.
Опубліковано
2025-11-13
Як цитувати
Ярема, П., & Борецька, І. (2025). Розроблення рекомендаційної системи для персоналізованих тренувань на базі Spring Framework з інтеграцією API штучного інтелекту. Комп’ютерне моделювання та інформаційні технології. вилучено із https://conf.nltu.edu.ua/index.php/conf1/article/view/308
Розділ
МАТЕМАТИЧНЕ І ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ