Aplikace pro dlouhodobé sledování a analýzu cenové hladiny produktů

Mojmír Křížek

Bachelor's thesis

Application for long term monitoring and analysis of product price level

Abstract:

Práce se zaměřuje na tvorbu aplikace pro sledování cen produktů online. Byly využity dva největší eshopy jako zdroje dat - Ebay a Amazon, protože mají API a mají největší sortiment. Součástí aplikace je i rozšiřování skupiny sledovaných produktů, což představovalo největší programátorský problém. Tento proces spoléhá výhradně na Ebay a produkty ze sekce "Ostatní také prohlíželi" a snaží se vybrat jeden název z této sady názvů produktů, který by měl být právě ten jiný, alternativní produkt. Tento problém byl nejprve řešen vzdáleností řetězců, která nebyla schopna dobře odlišit různé verze produtků. Například názvy Samsung Galaxy S6 a Samsung Galaxy S7 představovaly pro vzdálenost řetězců relativně nízkou odlišnost. Použitou metodou se stala frekvenční analýza zohledňující pozici slova v názvu a její implementace zabrala značnou část úsilí. Celkově proces objevení nového produktu měl pravděpodobnost úspěchu přibližně 30%. Tato pravděpodobnost byla ovlivněna několika faktory. V metodách aplikace bylo použito několik parametrů, které by bylo vhodné lépe nastavit. Mimo to se odlišný produkt v sadě podobných produktů nemusí vůbec nacházet. Serverová část aplikace byla napsána v JavaScriptu pro Node.js. Při tvorbě byla kladen důraz na co největší využití syntaxe z nových standardů jazyka, zejména klíčová slova async a await, která pochází z ECMAScript 2017 standardu. Pro ukládání dat byla použita MySQL databáze, která byla nejprve navržena v softwaru MySQL Workbench. Uživatelská část aplikace byla vytvořena ve framerowku Polymer. Uživatelskou částí se tedy stala jednostránková webová aplikace zobrazující přehled všech produktů. Pro každý produkt jsou zobrazeny grafy minimální, maximální, průměrné ceny a graf dostupnosti produktu.

Abstract:

This work concentrates on creating the application for monitoring of product prices online. The picked sources of prices are Ebay and Amazon because of their APIs and amount of products listed. The biggest problem was encountered when programming the process of expanding the group of products being monitored. This process entirely relies on Ebay and sources its data from the "Others also viewed"section. The goal is to pick the most different product name from this set of suggested products. There was an attempt to use string distance methods for this picking, but it turned out to be unable to calculate a requested high distance between Samsung Galaxy S6 and Samsung Galaxy S7. The method used after that was frequency analysis taking word position into account. Creating and debugging of this method took quite some effort. The overall probability of discovering new product turned of to be near 30%, additional tweaking of a few internal parameters could increase the probability. Apart from that a different product is not always in the set, which lowers the probability as well. The server side application was written in JavaScript for Node.js. There was a substantial effort to use as much new syntax as possible, especially async and await keywords, which come from ECMAScript 2017 specification. MySQL database was used to store the data, the database was designed in MySQL Workbench first. The user application was created as a single page web app using Polymer framework. The user application shows an overview of all the monitored products. Charts of lowest, highest and average prices as well as availability charts can be displayed for any product.

Keywords

Ebay, Node.js, ECMAScript 2017, Polymer, vzdálenost řetězců, frekvenční analýza

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 14. 5. 2018

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Jan Kraus, Ph.D.

Technical University of Liberec

Faculty of Mechatronics, Informatics and Interdisciplinary Studies

Bachelor programme / field:
Information Technology / Information Technology