Алгоритм построения рекомендаций в электронных образовательных средах на основе стохастических моделей Маркова

В статье предложен алгоритм построения рекомендаций учебных ресурсов в электронных образовательных средах. Новый подход использует Марковскую модель оценки контента систем обычными пользователями для формирования параметров начального состояния, которое характеризует нового пользователя системы в виде оценок первых понравившихся ресурсов (контента системы) для рекомендации интересных элементов системы активному пользователю. Таким образом решается проблема «холодного старта» для нового пользователя на первых этапах взаимодействия с системой. Эта проблема свойственна для разрабатываемой системы, так как в системе электронного обучения предусмотрен модуль построения рекомендаций, что позволяет ее относить к классу рекомендательных автоматизированных систем. В новом подходе предлагается объединить использование Марковского процесса и временного фактора как единый источник данных для построения рекомендаций. Данный подход будет основываться на принципе анализа доступа схожих пользователей системы (схожесть определяется на основе сравнения их профилей) в одинаковые периоды времени. Неотъемлемой частью создаваемой системы также является удобство использования. Поэтому на этапе проектирования необходимо продумать эргономику выдаваемых рекомендаций в образовательной системе.

1. Drachsler H., Verbert K., Santos O. C., Manouselis N. Panorama of recommender systems to support learning. In: Ricci F., Rokach L., Shapira B. (eds) Recommender Systems Handbook. 2015;1:421–451.

2. Ding Y., Li X. Time weight collaborative filtering, In Proceedings of the 14th ACM international conference on Information and knowledge management. 2005;1:485–492.

3. Янаева М.В., Синченко Е.В. Исследование работы рекомендательных систем. Электронный сетевой политематический журнал «Научные труды КубГТУ», 2017;2:104–114. Доступно по адресу: https://ntk.kubstu.ru/data/mc/0039/1408.pdf (дата обращения 12 декабря 2020).

4. Власова Е.З., Балакирева Э.В. Корпоративная среда информационно-технологического взаимодействия вузов. Человек и образование. 2011;3:45–48.

5. Государев И.Б. Электронное обучение: тенденции развития моделей и опыт применения. Известия Российского государственного педагогического университета им. А. И. Герцена. 2013;162:162–166.

6. Власова Е.З. Адаптивные технологии как средство оптимизации управления учебной деятельностью студентов. Известия Балтийской государственной академии рыбопромыслового флота: психолого-педагогические науки. 2011;4:6–15.

7. Абрамов П.Б., Леньшин А.В. Оценка параметров систем массового обслуживания с учетом последействия в потоках обслуженных заявок. Успехи современной радиоэлектроники. 2013;9:45–48.

8. Глазкова И.Ю. Построение стохастической модели анализа риска инвестиций. Экономический анализ: теория и практика. 2007;1(82).

9. Матвеев Б.А. Спектральная теория рисков. Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». 2014;8(2):20–24.

10. Попов А.А., Гультяева Т.А., Уваров В.Е. Распознавание, декодирование и восстановление последовательностей с пропусками, описываемых скрытой марковской моделью с дискретным распределением наблюдений. Научный вестник НГТУ. 2017;1:99-119.