Details

Title: Разработка модуля рекомендаций онлайн-курсов для систем поддержки образовательного процесса: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» ; образовательная программа 09.03.01_02 «Технологии разработки программного обеспечения»
Creators: Шумеева Екатерина Сергеевна
Scientific adviser: Мяснов Александр Владимирович
Other creators: Нестеров Сергей Александрович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2020
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: рекомендательные системы; контентная фильтрация; МООК-платформа; лемматизация; TF-IDF; LDA; recommender system; content-based filtering; MOOC platforms; lemmatization
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 09.03.01
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-811
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Выпускная квалификационная работа посвящена разработке модуля рекомендаций онлайн-курсов для систем поддержки образовательного процесса. Рекомендательные системы — программы, которые предсказывают, какие объекты будут интересны пользователю, исходя из информации о его профиле и объектах. Тема рекомендательных систем активно исследуется последние десятилетия. Она широко применима на практике, в том числе в коммерции, что значительно стимулирует ее развитие, как в плане теоретических исследований, так и в виде практических задач. В ходе работы был выполнен анализ методов построения рекомендательных систем и существующих решений в этой сфере. При разработке системы были проанализированы два различных подхода в области контентных рекомендательных систем. Результатом выполнения работы является разработанный модуль, подбирающий рекомендации исходя из анализа образовательных программ.

Bachelor's thesis is dedicated to the development of online-course reccomendation module for the educational support systems. Reccomendation system is a program capable of predicting user's preference objects, basing it`s predictions on his profile and objects. The issue of reccomendation systems has been widely investigated last decades, because recommendation systems can be applied very often. Possibility of using them in commerce significantly stimulates their development both in theoretical researches and in practical tasks. During the work recommendation system constructing methods and already existing solutions in this question were analyzed. Two different approaches in the field of content recommendation systems were analyzed when developing the system. Developed module, selecting recommendations on the basis of educational program analysis, is the result of the work.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • ВВЕДЕНИЕ
  • 1. Методы построения рекомендательных систем
    • 1.1. Контентная фильтрация
    • 1.2. Коллаборативная фильтрация
    • 1.3. Гибридные системы
    • 1.4. Резюме
  • 2. Анализ существующих решений
    • 2.1. Критерии сравнения
    • 2.2. Библиотека easyrec
    • 2.3. Recombee
    • 2.4. Плагин YARPP
    • 2.5. Резюме
  • 3. Постановка задачи
    • 3.1. Формулировка требований
    • 3.2. Основные функции разрабатываемого модуля
    • 3.3. Накладываемые ограничения
    • 3.4. Анализ подходов к решению поставленной задачи
    • 3.5. Резюме
  • 4. Обзор используемых алгоритмов
    • 4.1. Алгоритм TF-IDF
    • 4.2. LDA
  • 5. Разработка системы
    • 5.1. Сбор данных
      • 5.1.1. Платформа Открытое образование
      • 5.1.2. Платформа Stepik
      • 5.1.3. Резюме
    • 5.2. Предварительная обработка текста
    • 5.3. Построение рекомендаций
      • 5.3.1. Реализация подхода на основе TF-IDF
      • 5.3.2. Реализация подхода на основе тематического моделирования
    • 5.4. Резюме
  • 6. Тестирование
    • 6.1. Тестовая выборка
    • 6.2. Задача тестирования
    • 6.3. Ход тестирования
    • 6.4. Анализ результатов
    • 6.5. Резюме
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
  • ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Пример выгружаемых данных
  • ПРИЛОЖЕНИЕ 2. ЛИСТИНГИ

Usage statistics

stat Access count: 0
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics