3. Программная реализация модели
3.1 Разработка приложения
Общая поставленная задача – расчет полезности использования видеоресурса с помощью компьютерных средств, – в ходе разработки алгоритма была разбита на несколько подзадач: определение коэффициентов весомости каждого признака, расчет коэффициентов нормирования, рангов каждого признака, шагов градации и значения уровней градации для каждого из классов признаков.
В ходе дальнейшей работы с использованием интегрированной среды разработки Microsoft Visual Studio 2022, фреймворка Windows Forms и языка программирования C# было разработано приложение для автоматизации формализованной оценки полезности видеоресурса.
Сразу после запуска программы пользователю предлагается выбрать текущий режим работы – “эксперт” или “пользователь”.
В режиме эксперта пользователь программы задает значения коэффициентов весомости для каждого критерия, после чего они сохраняются в текстовый файл.
В режиме пользователя задаются значения уровня градации по каждому критерию, после чего происходит расчет полезности применения видеоресурса.
Содержимое файла представлено на рисунке 1.
Рисунок 1 – Содержимое файла коэффициентов весомости
После выполнения расчетов программа с помощью всплывающего окна отображает на экране рассчитанную полезность и составленную на ее основании оценку видеоресурса. При значении коэффициента полезности более 70% видеоресурс считается отличным, при значении от 50% до 70% – достаточно качественным, при значении менее 50% – некачественным и не рекомендуется к использованию.
На рисунке 2 представлен исходный код программы расчета коэффициентов нормирования, рангов, шагов и уровней градаций.
Рисунок 2 – Программный код расчетов
3.2 Тестирование приложения
После запуска приложения открывается окно выбора режима работы с программой. Его изображение представлено на рисунке 3.
Рисунок 3 – Выбор режима работы с программой
Кнопка экспертного режима вызывает новое окно, в котором пользователю предоставляется возможность с помощью многопозиционных переключателей выбрать для каждого положительного и отрицательного критерия его весовой коэффициент. В нижней части окна приложения расположена кнопка запуска записи коэффициентов в файл и открытия окна режима пользователя.
На рисунке 4 представлено окно режима работы эксперта.
Рисунок 4 – Окно экспертного режима программы
При использовании режима пользователя открывается новое окно. В текстовом поле в верхней его части пользователь вводит название ресурса, который оценивается в данный момент. Далее производится ввод значений градаций по каждому из признаков и нажатие кнопки в нижней части. Программа производит чтение коэффициентов весомости из ранее созданного в режиме эксперта файла и запускает вычисления полезности. В случае отсутствия файла появляется всплывающее окно с информацией об этом и вычисления отменяются.
После завершения расчетов появляется информационное окно, аналогичное окну в экспертном режиме.
Работа в режиме пользователя представлена на рисунке 5.
Вывод коэффициента полезности представлен на рисунке 6.
Рисунок 5 – Работа в режиме пользователя.
Рисунок 6 – Отображение высчитанного значения в режиме пользователя
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В результате выполнения курсовой работы была разработана методика формализованной оценки полезности сайтов видеохостингов, а также на ее основе создана компьютерная программа, автоматизирующая данный процесс. Для выполнения поставленной задачи был проведен анализ предметной области, разработана система критериев оценки полезности и их градаций, установлены численные коэффициенты и количественные значения, после чего создана окончательная версия методики оценки полезности. В конце была разработана, отлажена и протестирована компьютерная программа, позволяющая пользователю ввести входные данные и автоматизировать весь процесс вычислений конечной полезности видеоресурса.
В ходе анализа предметной области рассмотрены основные видеохостинги, существующие на данный момент, и выявлено 8 наиболее популярных из них. После их изучения были разработаны критерии оценки полезности видеоресурса, разделены на классы положительных и отрицательных. Для критериев были определены уровни градаций, которые определяют степень проявления признака на конкретном информационном ресурсе.
Для каждого признака были установлены коэффициенты весомости, для каждой градации определены количественные значения с учетом назначенных коэффициентов. Для каждого класса признаков были рассчитаны коэффициенты нормирования, ранги и шаги градации положительных и отрицательных признаков, рассчитаны точные уровни градаций каждого, составлен лист экспертной оценки. С опорой на эти данные происходит расчет суммарной полезности использования видеоресурса.
На языке программирования C# в интегрированной среды разработки Visual Studio 2022 с использованием фреймворка Windows Forms была разработана программа для автоматизации оценки полезности использования ресурса. Программа дает пользователю возможность использовать два режима: режим эксперта позволяет гибко настраивать коэффициенты весомости для каждого из положительных и отрицательных критериев, режим пользователя позволяет ввести значения уровней градаций по каждому из признаков и рассчитать общую формализованную оценку полезности использования данного видеоресурса. В тексте курсовой работы присутствуют наиболее важные фрагменты программного кода и описание этапов работы с разработанным приложением.
С использованием разработанной программы пользователь может с легкостью оценить видеоресурс и сделать выводы о его полезности, для проведения оценки необходимо один раз ввести коэффициенты весомости, после чего при каждой новой оценке требуется только указать точные значения градаций по каждому из признаков.
Из рассмотренных видеоресурсов лучшую оценку получил ресурс «Vimeo», худшую – ресурс «Rutube».
Таким образом, полностью выполнена цель курсовой работы, в ходе выполнения были решены все поставленные задачи.
Курсовая работа состоит из 46 страниц, 6 рисунков, 9 таблиц, 3 приложений.