АРХИТЕКТУРА РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОГО СЕРВИСА ДЛЯ ВЫБОРА НАПРАВЛЕНИЯ ПОДГОТОВКИ В ВУЗЕ АБИТУРИЕНТАМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА КОЛЛАБОРАТИВНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (2024)

Целью научной статьи является представление исследования архитектуры рекомендательного сервиса, разработанного для помощи абитуриентам в выборе направления подготовки в вузе. Главной функцией сервиса выступает предоставление абитуриентам персонализированных рекомендаций по подготовке на основе их предпочтений, интересов, академических достижений и рейтинга учебного заведения. Архитектура базируется на принципе клиент-серверного взаимодействия, когда клиенты могут получать персонализированные рекомендации и взаимодействовать с сервисом через веб-интерфейс. В статье были решены следующие задачи: выполнены архитектурная декомпозиция и описание основных компонентов сервиса; представлен метод машинного обучения, включая алгоритм коллаборативной фильтрации, который применяется в сервисе и позволяет учитывать предпочтения и предложения других абитуриентов с похожими интересами и образовательным профилем; разработаны рекомендации по выбору пользовательского интерфейса для удобного взаимодействия с сервисом; проведены контрольные примеры с целью оценки эффективности работы рекомендательного сервиса. Исследование показывает, что использование метода коллаборативной фильтрации в архитектуре сервиса позволяет достичь высокой точности и удовлетворения абитуриентов при предоставлении рекомендаций по выбору направления подготовки в вузе. Статья имеет практическую значимость, так как представляет собой реальное применение метода машинного обучения и архитектуры сервиса для помощи абитуриентам в выборе направления подготовки. Результаты исследования могут быть полезными для разработки подобных сервисов в образовательной сфере.

The purpose of the scientific article is to present a study of a recommendation service architecture designed to help applicants in choosing the training area at a higher education institution. The main function of the service is to provide applicants with personalised recommendations for training based on their preferences, interests, academic achievements and ranking of the institution. The architecture is founded on the principle of client-server interaction when clients can receive personalised recommendations and interact with the service through a web interface. The article accomplished the following objectives: the architectural decomposition and description of the main components of the service are completed; a machine learning method is presented, including a collaborative filtering algorithm that is used in the service and allows to consider preferences and offers of other applicants with similar interests and educational profile; recommendations for choosing a user interface for convenient interaction with the service have been developed; test cases have been conducted to assess the effectiveness of the recommendation service. The study shows that the use of the collaborative filtering method in the service architecture makes it possible to achieve high accuracy and satisfaction of applicants when providing recommendations on choosing the training area at a higher education institution. The article has practical significance, as it represents a real application of the machine learning method and service architecture to help applicants choose the field of study. The research results may be useful for the development of similar services in the educational field.

Тип: Статья
Автор (ы): Прохорова Анна Михайловна
Ключевые фразы: РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЙ СЕРВИС, АРХИТЕКТУРА РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОГО СЕРВИСА, ВЫБОР НАПРАВЛЕНИЯ ПОДГОТОВКИ, ВУЗ, абитуриенты, МЕТОД КОЛЛАБОРАТИВНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ, машинное обучение

Идентификаторы и классификаторы

УДК
004. Информационные технологии. Компьютерные технологии. Теория вычислительных машин и систем
Префикс DOI
10.26425/1816-4277-2024-5-212-224
eLIBRARY ID
67903384
Текстовый фрагмент статьи