Детальная информация

Название: 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»
Авторы: Шумеева Екатерина Сергеевна
Научный руководитель: Мяснов Александр Владимирович
Другие авторы: Нестеров Сергей Александрович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2020
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: рекомендательные системы; контентная фильтрация; МООК-платформа; лемматизация; TF-IDF; LDA; recommender system; content-based filtering; MOOC platforms; lemmatization
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 09.03.01
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-811
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

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.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • 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

Статистика использования

stat Количество обращений: 2
За последние 30 дней: 2
Подробная статистика