Название статьи:
Анализ подходов к созданию рекомендательных систем в сфере предоставления образовательных услуг
Авторы: Архипова З.В., кандидат экономических наук, доцент, кафедра математических методов и цифровых технологий, Байкальский государственный университет, г. Иркутск, Российская Федерация,
zvarhipova@yandex.ru,
Сорокин А.В., кандидат технических наук, доцент, кафедра математических методов и цифровых технологий, Байкальский государственный университет, г. Иркутск, Российская Федерация,
sorokinav@bgu.ru Для цитирования:
Архипова З.В. Анализ подходов к созданию рекомендательных систем в сфере предоставления образовательных услуг / З.В. Архипова, А.В. Сорокин. — DOI 10.17150/2713-1734.2024.6(2).133-145 — EDN UBDXEE // System Analysis & Mathematical Modeling. — 2024. — Т. 6, № 2. — С. 133–145.
В рубрике:
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ / ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
Год: 2024 Том: 6 Номер журнала: 2
Страницы: 133-145
Тип статьи: Научная статья
УДК: 004.9:37
DOI: 10.17150/2713-1734.2024.6(2).133-145
Аннотация:
Рассматриваются вопросы, связанные с разработкой рекомендательных систем в сфере предоставления образовательных услуг на высокотехнологичных цифровых платформах. Актуальность данной проблемы связана с тем, что рекомендательные системы, а также методы и подходы к их созданию, постоянно развиваются, так как должны приспосабливаться к меняющимся требованиям рынка образовательных услуг и предпочтениям пользователей. В последнее время стали активно применяться рекомендательные системы на основе нейросетей, в статье анализируется целесообразность использования таких систем в сфере предоставления образовательных услуг. На основе анализа существующих методов и подходов к разработке рекомендательных систем, предлагается классифицировать рекомендательные системы по таким параметрам как: тип используемых данных; способ обучения; область применения; сложность модели; степень взаимодействия с пользователем; метод рекомендации; пространство рекомендаций; объем рекомендаций. Рассматриваются проблемы, возникающие в процессе разработки и применения рекомендательных систем, предлагается проблемы рекомендательных систем объединить в следующие категории: проблема моделей; проблема ограниченности данных (холодного старта); проблема пузыря фильтрации; проблема выбора метрик для оценки качества системы; проблемы инфраструктуры и эффективности системы; проблемы безопасности; этические проблемы.
На основе анализа и систематизации проблем использования, предлагаются подходы к их решению, даются рекомендации по архитектуре построения рекомендательных систем, применяемых в сфере образования.
Ключевые слова: рекомендательные системы, применение нейросетей, образовательные услуги, классификация рекомендательных систем, проблемы рекомендательных сетей, концепция рекомендательной системы в сфере образовательных услуг
Информация о статье: Дата поступления: 8 апреля, 2024 г.; дата принятия к публикации: 23 мая 2024 г.; дата онлайн-размещения: 19 июня 2024 г.
Список цитируемой литературы: - Charu C.A. Recommender Systems : the textbook / C.A. Charu. - New York : Springer, 2016. - 519 p.
- Falk K. Practical Recommender Systems / K Falk. - New York : Simon and Schuster, 2019. - 375 p.
- Theobald O. Machine Learning: Make Your Own Recommender System / O. Theobald. - North Charleston : Packt Publishing, 2018. - 131p.
- Bhalse N. Algorithm for Movie Recommendation System Using Collaborative Filtering / N. Bhalse, R. Thakur. - DOI 10.1016/j.matpr.2021.01.235 // Materials Today Proceedings. - 2021.
- Ke G. Cross-platform Dynamic Goods Recommendation System Based on Reinforcement Learning and Social Networks / G. Ke, H.L. Du, Y.C. Chen // Applied Soft Computing. - 2021. - Vol. 104. - P. 107213.
- Гомзин А.Г. Системы рекомендаций: обзор современных подходов / А.Г. Гомзин, А.В. Коршунов. - EDN RBTNLD // Труды Института системного программирования РАН. - 2012 - Т. 22. - C. 401-417.
- Погорельская Я.С. Обзор подходов к построению рекомендательных систем / Я.С. Погорельская. - EDN FKVXZZ // Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем : материалы Всерос. конф. с междунар. участием, Москва, 19-23 апр. 2021 г. - Москва, 2021. - С. 278-282.
- Dacrema M.F. Are We Really Making Much Progress? A Worrying Analysis of Recent Neural Recommendation Approaches / M.F. Dacrema, P. Cremonesi, D. Jannach. - DOI 10.1145/3298689.3347058// RecSys '19 : proseedings of the 13th ACM conference. - Copenhagen, 2019. - P. 101-109.
- The Technology of Using The Information - Recommending System To Establish The Point of Contact of The Audience With The Product / T.N. Gorbunova, R.I. Bazhenov, Sh. Paraidin Uulu [at al.]. - DOI 10.1109/ITQMIS53292.2021.9642755 // 2021 International Conference on Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies (IT&QM&IS). Yaroslavl, 06-10 September, 2021. - URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9642755.