Архив статей журнала
Цель исследования - построить модель машинного обучения для декомпозиции текстовой формулировки компетенции. В данной статье рассматриваются методы представления компетенции как множества ключевых слов и терминов. Основное содержание исследования составляет анализ применения двух моделей: BERTopic и ARTM. Описываются основные этапы исследования: сбор и предобработка данных, обучение моделей, анализ и интерпретация результата. В заключении раскрываются преимущества и недостатки применения таких моделей, а также последующие направления исследования.
В статье рассматривается проектирование и реализация построения рекомендаций в web-приложении онлайн-библиотеки. Исследуются такие методы построения рекомендаций, как контентная и коллаборативная фильтрации, и возможные варианты их реализации. В числе исследованных вариантов - такие методы машинного обучения, как кластеризация и регрессия, представленные тематическим моделированием и прогнозированием предпочтений, и в статье описываются алгоритмы, лежащие в основе каждого из выбранных методов, а также представляются результаты работы полученных моделей. Разработанное решение реализовано в виде сервиса онлайн-библиотеки и помогает пользователям с поиском интересующей их литературы среди книг, размещенных на ресурсе.