Система персоналізованих рекомендацій для користувачів навчальної онлайн-платформи
Вантажиться...
Дата
2025-06-10
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Хмельницький національний університет
Анотація
Метою кваліфікаційної роботи є розробка гібридної рекомендаторної системи для онлайн-освітньої платформи, що поєднує методи контентної, колаборативної фільтрації та фільтрації на основі популярності. У ході проєкту було сформульовано функціональні та нефункціональні вимоги,
спроєктовано структуру системи та реалізовано її у вигляді вебзастосунку з клієнт-серверною архітектурою. Серверну частину побудовано на Python з використанням FastAPI, MongoDB і Pydantic, клієнт — на React, із застосуванням бібліотеки Axios. Для управління середовищем використано
Docker, для тестування – Pytest і GitHub Actions. Модель рекомендацій побудовано на базі гібридного підходу (TF-IDF + колаборативна фільтрація),
з попереднім аналізом даних у Pandas/Scikit-learn. Якість системи перевірено за метриками Precision@K, Recall@K, MAP та NDCG, що підтвердило її
ефективність і точність. Розроблену систему адаптовано до подальшого розширення та впровадження в реальні освітні платформи.
Опис
Ключові слова
121 Інженерія програмного забезпечення, база даних, рекомендаційна система, навчальна онлайн платформа, машинне навчання, python, sbert
Бібліографічний опис
Первак І. Ю. Система персоналізованих рекомендацій для користувачів навчальної онлайн-платформи : кваліфікаційна робота бакалавра : 121
Інженерія програмного забезпечення / І. Ю. Первак ; Хмельниц. нац. ун-т. – Хмельницький, 2025. – 82 с.