Заключение. 
Разработка сервиса агрегации открытых данных и данных из социальных сетей

В результате выполнения выпускной квалификационной работы был реализован сервис агрегации открытых данных и данных из социальных сетей. При этом была достигнута основная цель данной работы. Стоит отметить, что автором были решены все поставленные задачи. Данная система состоит из ряда отдельных независимых модулей, выполненных согласно микросервисной архитектуре. Это клиенты под каждую поддерживаемую социальную сеть, адаптеры для конвертации сообщений в единый универсальный формат, сервис базы данных и веб-сервер для предоставления доступа к данным пользователю. Сервис представляет собой веб-сайт, который можно использовать с помощью браузера. Разработанный программный комплекс, сочетающий в себе средства для визуализации и агрегации открытых данных и данных из социальных сетей, не имеет аналогов на момент написания данной работы.

Главной особенностью данного проекта является тот факт, что с помощью сервиса можно выявлять зависимости между географическим положением пользовательской активности, ее интенсивностью и объектами из набора открытых данных. Так, благодаря интуитивно понятной визуализации вышеперечисленных данных, можно анализировать места скопления людей, которые являются пользователями социальных сетей. С помощью данного сервиса можно выявлять закономерности в расположении объектов города, например парков и музеев, и пользовательской активностью. Благодаря ему можно понять, какие места пользуются спросом у людей, а какие являются непопулярными. Например, каким паркам, помимо ухода за территорией, стоит обратить внимание на наполнение запоминающимися объектами. К ним можно отнести арт-объекты или памятники. Все это будет вести к повышению вовлеченности посетителей, что в свою очередь приведет к их желанию поделиться своими впечатлениями со своими друзьями и знакомыми в социальных сетях. Более того, данный сервис поможет выявить такое явление как сезонность. Такая информация может быть полезна во многих сферах жизни, например, представителям рекламных агентств или сетей общественного питания.

Также следует обратить внимание, что в связи с использованием самых современных инструментов и технологий индустрии разработки программного обеспечения, разработанный сервис получился очень гибким в плане поддержки и развертывания. Дело в том, что система является независимой от платформы. Другими словами, она может выполняться на любой операционной системе, где есть виртуальная машина Java. Также в виду использования микросервисной архитектуры, отдельные независимые сервисы легко поддаются контейнеризации. Такой подход сейчас стараются поддерживать все передовые корпорации, занимающиеся разработкой программного обеспечения и облачными технологиями. Самым распространенным способом является использование технологии Docker, позволяющей без проблем производить горизонтальное масштабирование приложений и удобное администрирование систем.

Несмотря на то, что сервис представляет собой готовый к использованию программный продукт, существует несколько способов для его улучшения. В первую очередь, в систему может быть добавлена автоматическая рекомендательная система, которая способна распознавать тренды активности пользователей в социальных сетях, сопоставлять с наборами открытых данных и делать выводы о том, какие места в данный момент пользуются популярностью. Также стоит отметить, что с помощью добавления в систему новых клиентов для других социальны сетей, точность работы сервиса должна увеличиться. Это можно объяснить тем, что такая тепловая карта будет еще более показательная, а визуализация даст наиболее полную картину. Таким образом, у проекта существует потенциал для развития и роста.