1. Репозиторий ТюмГУ
  2. Общеуниверситетские коллекции
  3. Материалы конференций, форумов, семинаров
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/38239
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorБессонова, С. Д.ru
dc.contributor.authorКондратьев, И. В.ru
dc.contributor.authorВоробьева, М. С.ru
dc.contributor.authorBessonova, S. D.en
dc.contributor.authorKondratev, I. V.en
dc.contributor.authorVorobeva, M. S.en
dc.date.accessioned2025-10-27T04:35:25Z-
dc.date.available2025-10-27T04:35:25Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationБессонова, С. Д. Комбинированный подход к рекомендации учебных дисциплин на основе анализа данных студентов / С. Д. Бессонова, И. В. Кондратьев, М. С. Воробьева. — Текст : электронный // Математическое и информационное моделирование : материалы Всероссийской конференции молодых ученых, г. Тюмень, 22-30 апреля 2025 г. Вып. 23 / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Тюменский государственный университет, Школа компьютерных наук ; ответственные редакторы : Л. Н. Бакановская, М. С. Воробьева ; редакционная коллегия : Т. Ю.Чернышева [и др.]. — Тюмень : ТюмГУ-Press, 2025. — С. 174–180.ru
dc.identifier.isbn978-5-400-01865-7-
dc.identifier.urihttps://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/38239-
dc.description.abstractИсследование направлено на изучение и реализацию методов рекомендаций элективных курсов на основе данных о студентах и их интересах. Комбинированный подход к рекомендации сочетает в себе контентную и коллаборативную фильтрации. Коллаборативная фильтрация основывается на алгоритме AgglomerativeClustering, группирующем студентов по их сходству, а контентная использует языковую модель paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 для векторизации описаний дисциплин.ru
dc.description.abstractThe research is aimed at studying and implementing methods for recommending elective courses based on data about students and their interests. The combined approach to recommendations combines content and collaborative filtering. Collaborative filtering is based on the AgglomerativeClustering algorithm, which groups students by their similarity, while content filtering uses the paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 language model to vectorize discipline descriptions.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoruen
dc.publisherТюмГУ-Pressru
dc.relation.ispartofМатематическое и информационное моделирование : материалы Всероссийской конференции молодых ученых. Вып. 23. — Тюмень, 2025ru
dc.rightsЛицензионный договор № 2927 от 01.10.2025 о предоставлении права использования произведения (неисключительная лицензия)ru
dc.subjectконференцииru
dc.subjectиндивидуальная образовательная траекторияru
dc.subjectмашинное обучениеru
dc.subjectкластеризацияru
dc.subjectвекторизация текстаru
dc.subjectрекомендательная системаru
dc.subjectперсонализированные рекомендацииru
dc.subjectконтентная фильтрацияru
dc.subjectколлаборативная фильтрацияru
dc.subjectconferencesen
dc.subjectindividual educational trajectoryen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectclusteringen
dc.subjecttext vectorizationen
dc.subjectrecommendation systemen
dc.subjectpersonalized recommendationsen
dc.subjectcontent filteringen
dc.subjectcollaborative filteringen
dc.titleКомбинированный подход к рекомендации учебных дисциплин на основе анализа данных студентовru
dc.title.alternativeA combined approach to the recommendation of academic disciplines based on the analysis of student dataen
dc.typeConference Paperen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjecten
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
local.description.firstpage174-
local.description.lastpage180-
local.issue23-
local.conference.nameВсероссийская конференция молодых ученых «Математическое и информационное моделирование»ru
local.conference.date22.04.2025-30.04.2025-
Располагается в коллекциях:Материалы конференций, форумов, семинаров

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
978-5-400-01865-7_2025_174_180.pdf725,8 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.