API КАК СПОСОБ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ С СОЦИАЛЬНЫМИ СЕТЯМИ
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
В реалиях пандемии чат-боты стали незаменимыми помощниками. Для них не нужно много ресурсов и постоянного контроля со стороны человека. Рассмотрен способ взаимодействия с социальными сетями через специализированный программный интерфейс Web API, являющийся основой REST-архитектуры. Представлена основная структура запросов, для получения и отправки данных на сервера. На примере реализации чат-бот для vk.com, способного автоматизировать диалог с пользователями, представлены основные этапы проектирования, включающие требования к реализации и режиму работы на основе клиент-серверной архитектуры, реализации и тестирования. Сервер проекта реализован на одноплатном компьютере Raspberry Pi4. Продемонстрирован код для выполнения основных запросов и реализован подход Long Polling для постоянного отслеживания и распределения сообщений пользователей. Были сформированы методы для получения нужных ресурсов от сервера, для объявления нового ресурса на сервере, для обновления информации на сервере и для удаления определенных объектов из базы данных. Результатом стал запатентованный программный продукт «Интеллектуальный помощник ВГУИТ для социальных сетей».

Ключевые слова:
Чат-бот, API, социальные сети, помощник, Raspberry
Список литературы

1. Токарев, К.С. Роль технологии open API в экономике / К.С. Токарев // Академия педагогических идей Новация. Серия: Студенческий научный вестник. – 2019. – № 1. – С. 432-435.

2. Transformation features of the digital economy of the russian federation / A.V. Skrypnikov, V.G. Kozlov, V.V. Denisenko [et al.] // Advances in Economics, Business and Management Research : Proceedings of the Russian Conference on Digital Economy and Knowledge Management (RuDEcK 2020). – 2020. – P. 145-148. – DOI: 10.2991/aebmr.k.200730.027.

3. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2021614730. Интеллектуальный бот ВГУИТ для социальных сетей : заявл. 22.03.2021 ; опубл. 29.03.2021 / В.Н. Попов, В.Н. Василенко, А.В. Скрыпников [и др.] ; заявитель и патентообладатель ФГБОУ ВО «ВГУИТ».

4. Трухан, Д.А. Применение API социальных сетей при разработке программного обеспечения мониторинга выпускников вуза / Д.А. Трухан, В.Н. Зуева, С.А. Иноземцев // Научный потенциал вуза - производству и образованию : сборник статей по материалам I Международной научно-практической конференции, посвященной 100-летию Кубанского государственного технологического университета и 60-летию Армавирского механико-технологического института, Армавир, 07–08 декабря 2018 года. – Армавир: Армавирский государственный педагогический университет, 2019. – С. 27-31.

5. Authentication and load balancing scheme based on JSON Token for Multi-Agent Systems / B. E. Sabir, H. Allali, M. Youssfi, O. Bouattane // Procedia Computer Science : 2, Fez, 03–05 октября 2018 года. – Fez, 2019. – P. 562-570.

6. Скрыпников, А.В. Использование методов машинного обучения при решении задач информационной безопасности / А.В. Скрыпников, В.В. Денисенко, И.А. Саранов // Вестник Воронежского института ФСИН России. – 2020. – № 4. – С. 69-73.

7. Программно-технические средства искусственного интеллекта в условиях онлайн-трансформации / А.В. Скрыпников, В.В. Денисенко, И.А. Высоцкая [и др.] // Автоматизация. Современные технологии. – 2021. – Т. 75, № 8. – С. 373-376.

8. Sadhu, A. Zero-shot grounding of objects from natural language queries / A. Sadhu, K. Chen, R. Nevatia // Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. – 2019. - № 10. - Pp. 4693-4702. – DOI: 10.1109/ICCV.2019.00479.

9. Скрыпников, А.В. Применение анализа естественного языка в технологиях чат-ботов в условиях онлайн-трансформации мира / А.В. Скрыпников, В.В. Денисенко, С.Е. Демичев // Моделирование энергоинформационных процессов : сборник трудов IX Национальной научно-практической конференции с международным участием. – Воронеж, 2021. – С. 281-289.

10. Tang, R. Natural language generation for effective knowledge distillation / R. Tang, Y. Lu, J. Lin // Proceedings of the 2nd workshop on deep learning approaches for low-resource NLP (DeepLo 2019). – 2019. – Pp. 202–208. – DOI: 10.18653/v1/D19-6122.

11. Gaussian process Lstm recurrent neural network language models for speech recognition / M.W. Lam, X. Chen, S. Hu [et al.] // IEEE international conference on acoustics, speech and signal processing 2019 (ICASSP 2019). – 2019. - Pp. 7235–7239. - DOI: 10.1109/ICASSP.2019.8683660.

12. Кенчошвили, В. В. Библиотеки и модули необходимые для написания чат-бота на языке Python 2 / В.В. Кенчошвили, Н.Ю. Пышкина // Современные проблемы цифровизации предприятий водного транспорта и подготовки специалистов в области информационных технологий : cборник трудов Международной научно-практической конференции к 80-летию со дня рождения профессора А.С. Бутова. – Санкт-Петербург, 2019. – С. 115-117.

13. Galitsky, B. On a chat bot finding answers with optimal rhetoric representation / B. Galitsky, D. Ilvovsky // International Conference Recent Advances in Natural Language Processing (RANLP 2017). - 2017. – P. 253-259. – DOI: 10.26615/978-954-452-049-6-035.

14. Training aspects of automatic speech recognition systems during chat bot creation / M. Belenko, N. Burym, U. Muratova, P. Balakshin // 19th international multidisciplinary scientific geoconference (SGEM 2019). – Albena, 2019. – P. 681-688. – DOI: 10.5593/sgem2019/2.1/S07.089.

15. Исаева, О.В. Чат-бот как инновационный канал коммуникации с клиентами: перспективы внедрения и развития в гостиничном бизнесе / О.В. Исаева // XXXI Международные Плехановские чтения : Материалы чтений: в 3 томах. – М. : Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова, 2018. – С. 124-128.

16. Магомадов, В.С. Использование технологии "чат-бот" в сфере обслуживания клиентов / В.С. Магомадов // ФГУ Science. – 2019. – № 3(15). – С. 162-165.

17. Применение элементов искусственного интеллекта в маркетинговой деятельности компаний / В.А. Бондаренко, Р.Р. Толстяков, О.В. Иванченко, О.Н. Миргородская // Вопросы современной науки и практики. Университет им. В.И. Вернадского. – 2019. – № 4(74). – С. 41-47. – DOI: 10.17277/voprosy.2019.04.pp.041-047.

18. Соловьева, Т. В. Новые направления развития в web-программировании / Т. В. Соловьева // Вестник Хакасского государственного университета им. Н.Ф. Катанова. – 2019. – № 4(30). – С. 131-135.

19. Минина, В.Н. HR-боты в управлении человеческими ресурсами организации / В.Н. Минина // Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент. – 2019. – Т. 18. – № 3. – С. 400-418. – DOI: 10.21638/11701/spbu08.2019.304.

20. Смирнова, Я. А. Сравнительный анализ онлайн-сервисов для создания чат-бота / Я. А. Смирнова // Актуальные технологии преподавания в высшей школе : Материалы научно-методической конференции, Кострома, 05 июня 2019 г. – Кострома: Костромской государственный университет, 2019. – С. 60-64.

Войти или Создать
* Забыли пароль?