Написание дипломной работы с разработкой приложения

"Анализ открытого цифрового следа пользователей соцсети ВКонтакте для выявления личностных предпочтений и формирования целевой аудитории"
1. Введение
Цель дипломной работы — разработать программное приложение и выполнить теоретическое обоснование задачи анализа цифрового следа пользователей соцсети ВКонтакте. Работа включает исследование, разработку программного обеспечения, анализ полученных данных и оформление пояснительной записки в соответствии с требованиями к дипломным проектам.
2. Состав дипломной работы
2.1. Разработка приложения
Цели и задачи для программной части изложены ниже в виде технического задания на разработку.
Цели:
    1. Создать инструмент для автоматизированного сбора и анализа данных пользователей соцсети ВКонтакте.
    2. Реализовать сегментацию пользователей по заданным критериям (возраст, интересы, активность).
    3. Организовать отправку персонализированных сообщений целевой аудитории.
Задачи:
    • Разработать приложение с использованием API ВКонтакте для сбора, фильтрации и анализа данных.
    • Реализовать интерфейс для управления настройками приложения и визуализации аналитических данных.
    • Организовать процесс отправки сообщений пользователям.
Функциональные требования:
    1. Сбор данных о пользователях:
        ◦ Информация: имя, возраст, город, интересы, активности.
        ◦ Методы API: users.get, groups.get, wall.get.
    2. Анализ данных:
        ◦ Фильтрация и сегментация пользователей.
        ◦ Выявление ключевых интересов.
    3. Рассылка сообщений:
        ◦ Использование метода messages.send.
        ◦ Учёт API-ограничений.
Нефункциональные требования:
    • Платформа: Node.js, MySQL, React.js.
    • Производительность: Сбор данных о 1000 пользователях за 5 минут.
    • Безопасность: Анонимизация данных и использование защищённых API-токенов.
2.2. Теоретическая часть
Теоретическая часть включает следующие аспекты:
    1. Обзор аналогов и актуальность задачи:
        ◦ Анализ существующих решений по анализу цифрового следа.
        ◦ Обоснование выбора инструментов и методов.
    2. Исследование цифрового следа и данных пользователей:
        ◦ Характеристика данных, доступных в открытых API соцсетей.
        ◦ Проблемы обработки больших массивов данных.
    3. Методы анализа и фильтрации данных:
        ◦ Использование алгоритмов машинного обучения для классификации интересов.
        ◦ Подходы к сегментации аудитории.
    4. Оценка этических аспектов:
        ◦ Соблюдение конфиденциальности данных.
        ◦ Анализ политики использования данных пользователей.
3. Структура пояснительной записки
    1. Введение:
        ◦ Цели и задачи работы.
        ◦ Обоснование актуальности.
    2. Обзор предметной области:
        ◦ Анализ аналогичных систем.
        ◦ Постановка задачи.
    3. Разработка программного приложения:
        ◦ Технические требования.
        ◦ Описание архитектуры приложения.
    4. Результаты тестирования:
        ◦ Анализ полученных данных.
        ◦ Оценка корректности работы приложения.
    5. Заключение:
        ◦ Итоги работы.
        ◦ Перспективы развития.
    6. Приложения:
        ◦ Листинг кода.
        ◦ Руководство пользователя.
4. Этапы выполнения дипломной работы
    1. Подготовительный этап:
        ◦ Изучение предметной области.
        ◦ Получение доступа к API ВКонтакте.
    2. Теоретическое исследование:
        ◦ Анализ аналогов и существующих решений.
        ◦ Обоснование выбора методов.
    3. Разработка приложения:
        ◦ Создание модулей сбора, анализа и визуализации данных.
        ◦ Реализация механизма рассылки сообщений.
    4. Тестирование:
        ◦ Проверка корректности работы приложения.
        ◦ Анализ производительности.
    5. Оформление дипломной работы:
        ◦ Подготовка пояснительной записки.
        ◦ Подготовка презентации.