emanagE-ManagementE-Management2658-34452686-8407State University of Management10.26425/2658-3445-2022-5-2-136-144emanag-256Research ArticleЦИФРОВЫЕ СТРАТЕГИИ И ТРАНСФОРМАЦИИDIGITAL STRATEGIES AND TRANSFORMATIONSРазработка узконаправленной социальной сети для любителей сериаловDevelopment of a narrow-directional social network for fans of TV serieshttps://orcid.org/0000-0002-9581-1433ФроловК. И.FrolovK. I.

 Фролов Константин Игоревич, Студент магистратуры

г. Москва

 Konstantin I. Frolov, Graduate Student

Moscow 

Konstantin.Frolov.1998@yandex.ruМосковский Политехнический УниверситетРоссияMoscow Polytechnic UniversityRussian Federation20223006202252136144Copyright © Фролов К.И., 20222022Фролов К.И.Frolov K.I.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://e-management.guu.ru/jour/article/view/256

Социальная сеть общей направленности зачастую неудобна для конкретной группы людей из-за специфики их интересов. Сообщество любителей сериалов – одна из таких групп. Поэтому разработка узконаправленной социальной сети, в которой будет реализован функционал для определенной категории пользователей, действительно очень актуальна. Цель данной работы заключается в разработке информационной системы, которая представляет из себя узконаправленную социальную сеть для любителей сериалов с функционалом, удовлетворяющим потребности данной группы, с учетом специфики их интересов. Главные задачи: определение потребностей пользователей; анализ функционала существующих решений и выявление компонентов, которые необходимо реализовать; исследование подходов к проектированию рекомендательных систем; выбор средств и методов разработки; проектирование и разработка системы. В результате была спроектирована и разработана информационная система, которая сможет удовлетворить потребности любителей сериалов. Разработанная система предоставляет функционал, который позволяет вести учет просмотренных серий, узнавать свежую и актуальную информацию о сериалах, обсуждать новости с другими пользователями, получать персональные рекомендации и т.д. При этом пользователи будут иметь доступ к системе с различных типов девайсов: смартфонов или планшетов под управлением операционных систем iOS и Android, стационарных компьютеров и ноутбуков.

It often happens that a social network of a general orientation is not convenient for a specifc group of people due to the specifcs of their interests. The community of TV series fans is one of these groups. Therefore, the development of a narrowly focused social network, which will implement functionality for a certain category of users, is very relevant. The purpose of this work is to develop an information system, which is a narrowly focused social network for fans of TV shows with functionality that meets the needs of this group of people, taking into account the specifcs of their interests. Main tasks: determination of user needs; analysis of the functionality of existing solutions and identifcation of components that need to be  implemented; study of approaches to the design of recommender systems; choice of means and methods of development; system design and development. As a result, an information system that can satisfy the needs of series lovers was designed. The developed system provides a functionality that allows user to keep track of watched episodes, get fresh and up-to-date information about TV shows, discuss news and TV shows with other people, receive personal recommendations, etc. At the same time, users can access the system using various types of devices: smartphones or tablets running iOS and Android operating systems, desktop computers and laptops.

Сериалыинформационная системарекомендациирекомендательная системамобильное приложениевеб-приложениеASP.Net CoreMVCXamarinсоциальная сетьразработкапроектированиеC#архитектурабаза данныхSeriesinformation systemrecommendationsrecommendation systemmobile applicationweb applicationASP.Net CoreMVCXamarinsocial networkdevelopmentdesignC#architecturedatabaseReferencesДжанджугазова Е.А. (2019). Индустрия свободного времени: разные измерения // Российские регионы: взгляд в будущее. № 3. С. 1–11.Dzhandzhugazova E.A. (2019), “Free time industry: different dimensions”, Russian regions: a look into the future, no. 3, pp. 1–11.Ньюмен С. (2016). Создание микросервисов. Пер. с англ. Н. Вильчинский СПб.: Питер. 304 с. (Серия «Бестселлеры O’Reilly»). Осипов Д.Л. (2019). Технологии проектирования баз данных. М.: ДМК Пресс. 448 с.Kim F. (2020), Recommender systems in practice, Trans. from Eng. Pavlov D.M., DMK Press, Moscow, Russia, 448 pp. (In Russian).Пак Т.В., Кузин А.А. (2015). Разработка мобильного информационного приложения // Реальность – сумма информационных технологий: Сборник научных трудов Международной научно-практической конференции / под ред. А.И. Пыхтина. Курск: Изд-во ИП Пучков Игорь Иванович. С. 137–140.Michael D.E., John T.R., Joseph A.K. (2010), “Collaborative Filtering Recommender Systems. Foundations and Trends in Human”, Computer Interaction, no. 2, pp. 81–173.Пак Т.В., Кузин А.А. (2015). Разработка мобильного информационного приложения. // Реальность – сумма информационных технологий. С. 137–140. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=25489461 (дата обращения: 12.04.2022).Newman S. (2016), Creation of microservices, Trans. from Eng. Vil’chinskii N., Piter, Series “O’Reilly’s Bestsellers”, Saint Petersburg, Russia, 304 p. (in Russian).Попов Ф.А., Максимов А.В. (2003). Подходы к проектированию баз данных для автоматизированных систем // Известия Алтайского государственного университета. № 1 (27). С. 50–53.Osipov D.L. (2019), Database design technologies, DMK Press, Moscow, Russia, 448 pp. (In Russian).Фальк К. (2020). Рекомендательные системы на практике. Пер. с англ. Д.М. Павлов М.: ДМК Пресс. 448 с.Pak T.V., Kuzin A.A. (2015), “Development of a mobile information application”, In: Reality is the sum of information technologies: Collection of scientifc papers of the International Scientifc and Practical Conference, Pykhtin A.I. (ed.), Kursk, Russia, pp. 137–140. (In Russian).Ekstrand M.D., Riedl J.T., Konstan J.A. (2010). Collaborative Filtering Recommender Systems. Foundations and Trends in Human // Computer Interaction. No. 2. Pp. 81–173.Popov F.A., Maksimov A.V. (2003), “Approaches to designing databases for automated systems”, News of the Altai State University, no. 1, pp. 50–53.Rajeev K., Verma B.K., Shyam S.R. (2014). Social Popularity based SVD++ Recommender Systems // International Journal of Computer Applications (0975–8887). V. 87, no.14. Pp. 33–37.Rajeev K., Verma B.K., Shyam S.R. (2014), “Social Popularity based SVD++ Recommender Systems”, International Journal of Computer Applications (0975 – 8887), vol. 87, no. 14, pp. 33–37.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.