Список литературы

dongu-vestnik04.ru

Вестник Донецкого университета. Серия 04. Технические науки

Vestnik of Donetsk University. Series 04. Technical Sciences

2663-4228

512

10.5281/zenodo.19201862

Articles

Статьи

Research Article

INTELLIGENT SYSTEM FOR ADAPTIVE CLOTHING SELECTION BASED ON THE ANALYSIS OF METEOROLOGICAL DATA AND USER PROFILE

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА АДАПТИВНОГО ПОДБОРА ОДЕЖДЫ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ И ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОГО ПРОФИЛЯ

https://orcid.org/0000-0002-0430-9748

Saltanaeva

Elena Andreevna

Салтанаева

Елена Андреевна

elena_maister@mail.ru 1

Kutsenko

Svetlana Munavirovna

Куценко

Светлана Мунавировна

s.koutsenko@mail.ru 2

ФГБОУ ВО «Казанский государственный энергетический университет» Kazan State Power Engineering University

NO1 (27.0)

№1 (27.0)

116 123 15 07 2026

2026

Вестник Донецкого университета. Серия 04. Технические науки

Vestnik of Donetsk University. Series 04. Technical Sciences

Эта статья распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)

This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0)

https://dongu-vestnik04.ru/index.php/vestnik04/article/view/512

The article is devoted to the development and implementation of a mobile application, which is a personalized recommendation system for adaptive wardrobe selection. The developed application is a practical example of the use of intelligent systems to solve everyday tasks. The urgency of the task is due to the need to take into account many factors that affect human comfort. The solution takes into account not only temperature, but also humidity, wind, precipitation, as well as the user's individual susceptibility to cold. The algorithm analyzes the properties of clothing materials (thermal insulation, moisture resistance, wind protection) and adjusts recommendations based on the results of the user's weather sensitivity test. The application is implemented on Kotlin using Android Studio, OpenWeatherMap API and Firebase. In conclusion, the prospects for the development of the system are presented.

Статья посвящена разработке и реализации мобильного приложения, представляющего собой персонализированную рекомендательную систему для адаптивного подбора гардероба. Разработанное приложение является практическим примером применения интеллектуальных систем для решения повседневных задач. Актуальность задачи обусловлена необходимостью учета множества факторов, влияющих на комфорт человека. Решение учитывает не только температуру, но и влажность, ветер, осадки, а также индивидуальную восприимчивость пользователя к холоду. Алгоритм анализирует свойства материалов одежды (термоизоляция, влагостойкость, ветрозащита) и корректирует рекомендации на основе результатов теста на восприимчивость пользователя к погоде. Приложение реализовано на Kotlin с использованием Android Studio, OpenWeatherMap API и Firebase. В заключении приведены перспективы развития системы.

рекомендательная система, мобильное приложение, персонализация, Android разработка

[Полный текст статьи отсутствует в исходных данных. Необходимо добавить текст из PDF или другого источника.]

Список литературы

1. Хабибрахманова, А. И. Ценность рекомендательных систем для пользователей и бизнеса / А. И. Хабибрахманова // Экономика и предпринимательство. – 2024. – № 6(167). – С. 819-822. – DOI 10.34925/EIP.2024.167.6.170. – EDN IIZJHL.

2. Эволюция в сфере разработки интеллектуальных систем и интеллектуальные адаптивные системы / Г. В. Коваленко, Ю. Ю. Михальчевский [и др.] // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета гражданской авиации. – 2023. – № 1(38). – С. 5-18. – EDN OURMNO.

3. Салтанаева, Е. А. Проектирование мобильного приложения для оптимизации деятельности фитнес-инструктора / Е. А. Салтанаева, С. М. Куценко // Экономика и предпринимательство. – 2025. – № 7(180). – С. 703-708. – DOI 10.34925/EIP.2025.180.7.120. – EDN HDOLII.

4. Бужинская, Н. В. Разработка мобильного приложения для тайм-менеджмента на языке Kotlin / Н. В. Бужинская, С. К. Мащенко // Научное обозрение. Технические науки. – 2022. – № 1. – С. 11-15. – DOI 10.17513/srts.1379. – EDN PCPQSS.

5. What Is the AccuWeather RealFeel Temperature? [Электронный ресурс]. – URL: https://www.accuweather.com/en/weather-news/what-is-the-accuweather-realfeel-temperature/156655 (дата обращения 10.11.2025).

6. API для использования данных о погоде: Топ лучших [Электронный ресурс]. – URL: https://otus.ru/journal/api-dlya-ispolzovaniya-dannyh-o-pogode-na-svoih-servisah-top-luchshih/ (дата обращения 10.11.2025).

7. Кузнецов, В. Д. Автоматизация сбора данных для анализа рынка труда на базе API порталов интернет-рекрутмента / В. Д. Кузнецов, Р. М. Хамитов, О. В. Князькина // Экономика и предпринимательство. – 2024. – № 6(167). – С. 1430-1435. – DOI 10.34925/EIP.2024.167.6.298. – EDN CCUUDL.

8. Турсунова, З. Р. Свойства материалов для детской одежды / З. Р. Турсунова, З. Н. Турсунова // Моя профессиональная карьера. – 2022. – Т. 1, № 36. – С. 30-36. – EDN NLVNIO.

9. Коберник, Ю. О. Исследование ассортимента материалов для зимней спортивной одежды / Ю. О. Коберник, В. В. Гетманцева // Территория новых возможностей. Вестник Владивостокского государственного университета экономики и сервиса. – 2022. – Т. 14, № 2. – С. 168-176. – DOI 10.24866/VVSU/2073-3984/2022-2/168-176. – EDN QSJMYG.

REFERENCES LIST

1. Khabibrakhmanova, A. I. Tsennost rekomendatelnykh sistem dlia polzovatelei i biznesa / A. I. Khabibrakhmanova // Ekonomika i predprinimatelstvo. – 2024. – № 6(167). – S. 819-822. – DOI 10.34925/EIP.2024.167.6.170. – EDN IIZJHL.

2. Evoliutsiia v sfere razrabotki intellektualnykh sistem i intellektualnye adaptivnye sistemy / G. V. Kovalenko, Iu. Iu. Mikhalchevskii [i dr.] // Vestnik Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo universiteta grazhdanskoi aviatsii. – 2023. – № 1(38). – S. 5-18. – EDN OURMNO.

3. Saltanaeva, E. A. Proektirovanie mobilnogo prilozheniia dlia optimizatsii deiatelnosti fitnes-instruktora / E. A. Saltanaeva, S. M. Kutsenko // Ekonomika i predprinimatelstvo. – 2025. – № 7(180). – S. 703-708. – DOI 10.34925/EIP.2025.180.7.120. – EDN HDOLII.

4. Buzhinskaia, N. V. Razrabotka mobilnogo prilozheniia dlia taim-menedzhmenta na iazyke Kotlin / N. V. Buzhinskaia, S. K. Mashchenko // Nauchnoe obozrenie. Tekhnicheskie nauki. – 2022. – № 1. – S. 11-15. – DOI 10.17513/srts.1379. – EDN PCPQSS.

5. What Is the AccuWeather RealFeel Temperature? [Elektronnyi resurs]. – URL: https://www.accuweather.com/en/weather-news/what-is-the-accuweather-realfeel-temperature/156655 (data obrashcheniia 10.11.2025).

6. API dlia ispolzovaniia dannykh o pogode: Top luchshikh [Elektronnyi resurs]. – URL: https://otus.ru/journal/api-dlya-ispolzovaniya-dannyh-o-pogode-na-svoih-servisah-top-luchshih/ (data obrashcheniia 10.11.2025).

7. Kuznetsov, V. D. Avtomatizatsiia sbora dannykh dlia analiza rynka truda na baze API portalov internet-rekrutmenta / V. D. Kuznetsov, R. M. Khamitov, O. V. Kniazkina // Ekonomika i predprinimatelstvo. – 2024. – № 6(167). – S. 1430-1435. – DOI 10.34925/EIP.2024.167.6.298. – EDN CCUUDL.

8. Tursunova, Z. R. Svoistva materialov dlia detskoi odezhdy / Z. R. Tursunova, Z. N. Tursunova // Moia professionalnaia karera. – 2022. – T. 1, № 36. – S. 30-36. – EDN NLVNIO.

9. Kobernik, Iu. O. Issledovanie assortimenta materialov dlia zimnei sportivnoi odezhdy / Iu. O. Kobernik, V. V. Getmantseva // Territoriia novykh vozmozhnostei. Vestnik Vladivostokskogo gosudarstvennogo universiteta ekonomiki i servisa. – 2022. – T. 14, № 2. – S. 168-176. – DOI 10.24866/VVSU/2073-3984/2022-2/168-176. – EDN QSJMYG.