Recommendation system of goods to buy in grocery stores.
A three-part curriculum project:
- A recommendation system
- Flask backend
- iOS application
This repository contains iOS application
Today recommendation systems cover many areas of human life: they recommend products in online stores, friends in social networks, movies, books, music, help in finding a home and even help people find a life partner. Recommender systems make it easy to find various items in any field. Such systems are in high demand because they improve people's lives.
Having considered such systems, one can notice that at the moment they mainly cover the online sphere, as it is easier to systematize the data of users and to identify them. In the offline sphere, the situation is worse, because in most cases it is not possible to identify users and collect historical data about them, which is required for issuing personal recommendations. One such sphere is retail, i.e. retail, grocery stores. Many people before going to the grocery store are faced with the choice of which product to buy. Some in the store can choose for a very long time in search of something appropriate or new. People would be more comfortable deciding in advance what they want to buy. Given the ubiquity of smartphone use, the goal was to develop a mobile iOS app for Apple devices to solve this problem.
Рекомендательная система товаров для покупки в продуктовых магазинах.
Учебный проект состоящий из трех частей:
- Рекомендательной системы
- Бэкенда на Flask
- iOS приложения
В данном репозитории находится iOS-приложение
На сегодняшний день рекомендательные системы охватывают многие сферы человеческой жизни: они рекомендуют товары в онлайн магазинах, друзей в социальных сетях, фильмы, книги, музыку, помогают в поиске жилья и даже помогают людям находить спутников жизни. Рекомендательные системы упрощают поиск различных объектов в какой-либо сфере. Такие системы пользуются большим спросом, так как улучшают жизнь людей.
Рассмотрев такие системы, можно заметить, что на данный момент они охватывают в основном онлайн-сферу, так как там легче систематизировать данные пользователей и идентифицировать их. В офлайн-сфере дела обстоят хуже, так как в большинстве случаев не удается идентифицировать пользователей и собирать о них исторические данные, которые требуется для выдачи персональных рекомендаций. Одна из таких сфер - ритейл, то есть розничная торговля, продуктовые магазины. Многие люди перед походом в продуктовый магазин стоят перед выбором, какой товар им приобрести. Некоторые в магазине могут очень долго выбирать в поисках чего-то подходящего или нового. Людям было бы удобнее заранее определиться с тем, что они хотят купить. Учитывая повсеместность использования смартфонов, была поставлена цель разработать мобильное iOS-приложение для устройств Apple, чтобы решить данную проблему.
Апрель-Июнь 2020 года.