Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Информатизация образования и методика электронного обучения: цифровые технологии в образовании; Красноярск; Красноярск
Год издания: 2025
Ключевые слова: рекомендательные системы, анализ образовательных данных, выбор направления подготовки, персонализация образования, машинное обучение, коллаборативная фильтрация, k-ближайших соседей, recommender systems, educational data analysis, study program selection, personalized learning, machine learning, collaborative filtering, k-nearest neighbors
Аннотация: В статье рассматривается разработка и оценка эффективности рекомендательной системы для помощи абитуриентам в выборе вузовской программы, основанной на синтезе персональных данных поступающего и академической истории студентов с аналогичными направлениями подготовки. В работе использованы методы гибридной рекомендательной системы, Показать полностьювключая коллаборативную фильтрацию и анализ ближайших соседей на основе векторизации данных. The article discusses the development and evaluation of the effectiveness of a recommender system designed to help applicants choose a university program, based on synthesizing the applicant's personal data and academic history of students with similar study directions. The work employs methods of a hybrid recommender system, including collaborative filtering and nearest neighbor analysis based on data vectorization.
Журнал: Информатизация образования и методика электронного обучения: цифровые технологии в образовании
Номера страниц: 432-436
Место издания: Красноярск