СПЕЦИФІКА ПРОЕКТУВАННЯ ТА РОЗРОБЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ ПАРСИНГУ ДАНИХ
DOI:
https://doi.org/10.53920/ITS-2026-1-4Ключові слова:
інформаційна система, веб-скрапінг, парсинг, OCR, Telegram-бот, PostgreSQL, моніторинг даних, персоналізовані сповіщенняАнотація
У дослідженні запропоновано та реалізовано підхід щодо опрацювання зображень графіків відключень на основі OCR із попередньою обробкою зображень і постобробкою результатів розпізнавання (виправлення типових помилок, відновлення часу, перевірка допустимих діапазонів), що підвищує придатність результатів до подальшого збереження і використання у сповіщеннях. Здійснено проєктування модульної архітектури системи з інтеграцією компонентів через централізовану базу даних PostgreSQL, а також реалізовано конвеєр опрацювання даних, що забезпечує уніфікацію дат і часових інтервалів, контроль цілісності даних та запобігання дублюванню записів при повторних запусках і регулярному моніторингу. Окрему увагу приділено забезпеченню надійності та цілісності транзакцій. Для цього в класі реалізовано механізм контекстних менеджерів, що гарантує автоматичний відкат будь-яких змін у разі виникнення помилок під час виконання операцій. Кожен метод класу передбачає попередню перевірку активності підключення, що запобігає збоям у роботі асинхронних парсерів та бота при тимчасових втратах зв'язку з сервером БД. Використання такої архітектури дозволяє зосередити всю логіку маніпулювання даними в одному модулі, спрощуючи тестування та подальший розвиток системи. Практичне значення роботи полягає у створенні інформаційної системи парсингу даних, який зменшує обсяг ручної перевірки джерел, забезпечує актуалізацію даних у режимі моніторингу та надає користувачам зручний доступ до результатів і сповіщень. Перспективи подальшого розвитку інформаційної системи включають розширення переліку джерел, підвищення точності OCR за рахунок адаптивної сегментації та додаткових правил нормалізації, удосконалення стійкості до змін форматів публікацій, а також розширення метрик якості й моніторингу продуктивності в реальних умовах експлуатації.
Посилання
1. Mitchell R. Web Scraping with Python: Collecting More Data from the Modern Web. 2nd ed. Sebastopol: O’Reilly Media, 2018.
2. Rao N. V., et al. Optical Character Recognition Technique Algorithms // Journal of Theoretical and Applied Information Technology. 2016. Vol. 83, No. 2.
3. Hamad K., Kaya M. A Detailed Analysis of Optical Character Recognition Technology // International Journal of Applied Mathematics Electronics and Computers. 2016. Special Issue 1. P. 244–249.
4. Hrybiuk O. CleverCOMSRL Intelligent Expert System Knowledge Representation Model Features and Inconsistency Resolution Capabilities. In: Machado J., Trojanowska J., Soares F., Rea P., Butdee S., Gramescu B. (eds) Innovations in Mechatronics Engineering IV. icieng 2025. Lecture Notes in Mechanical Engineering. Springer, Cham. 2025. P. 57-68. https://doi.org/10.1007/978-3-031-94223-5_6
5. Ortega J. M. Mastering Python for Networking and Security. Birmingham: Packt Publishing, 2018.
6. Sweigart A. Automate the Boring Stuff with Python. San Francisco: No Starch Press, 2025.
7. Han J., Pei J., Tong H. Data Mining: Concepts and Techniques. San Francisco: Morgan Kaufmann, 2022.
8. Følstad A., Brandtzæg P. B. Chatbots and the New World of HCI // Interactions. 2017. Vol. 24, No. 4. P. 38–42.
9. Ferrara E., Varol O., Davis C., Menczer F., Flammini A. The Rise of Social Bots // Communications of the ACM. 2016. Vol. 59, No. 7. P. 96–104.
10. Pirozzi E. PostgreSQL 10 High Performance: Expert Techniques for Query Optimization, High Availability, and Efficient Database Maintenance. Birmingham: Packt Publishing Ltd, 2018.
11. Coronel C., Morris S., Rob P. Database Systems: Design, Implementation, and Management. Boston: Course Technology, Cengage Learning, 2011.
12. Rubin J., Chisnell D. Handbook of Usability Testing: How to Plan, Design, and Conduct Effective Tests. Indianapolis: John Wiley & Sons, 2008.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Олена Олександрівна ГРИБ'ЮК, Микола Іванович ПРИЛУЦЬКИЙ

Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.





