Алгоритмічне забезпечення рекoмендaційної системи вебсервісу для вивчення іноземних мов

Abstract

Дана робота присвячена аналізу aлгoритмічнoгo забезпечення рекомендаційних систем мультимедійного контенту та розробці вебсервісу для підвищення ефективності вивчення іноземних мов за допомогою рекомендаційної системи, яка персоналізовано підбирає навчальний контент для користувача. Для формування переліку необхідного мультимедійного контенту були обрані основні критерії рекомендаційної системи, виявлені основні потреби користувачів, які повинна вирішувати система, оскільки підвищення ефективності вивчення іноземної мови досягається не тільки шляхом вибору методів навчання, але й переглядом мультимедійного контенту, а саме новин, фільмів, навчальних роликів, кліпів та ін. З боку методу реалізації aлгoритмічнoгo забезпечення були розглянути різні види фільтрації даних від сучасних технічних методів до бібліотек для забезпечення функціональності системи та обрано алгоритм на основі гібридної фільтрації, при якому використовуються відомі оцінки користувачів для прогнозування уподобань іншого користувача. Розроблені функціональні вимоги та запропоновано вебсервіс, який уможливлює комплексний вплив на навчання користувача при вивченні іноземної мови, програмна реалізація якого виконана за допомогою мов Java Script, Python та додаткових бібліотек. Ця реалізація дозволяє побудувати процес відстеження змін стосовно вимог користувача та передавати інформацію в базу даних (БД) і після аналізу вхідних даних змінювати запропонований мультимедійний контент користувачу. Під час подальших досліджень заплановано проведення практичних експериментів з урахуванням специфіки тих чи інших методів навчання іноземних мов і застосування статистичних даних для оцінки ефективності роботи алгоритму запропонованої рекомендаційної системи.This work is devoted to the analysis of algorithmic support of multimedia content recommender systems and the development of a web service to increase the efficiency of learning foreign languages using a recommender system that personalized the selection of education al content for the user. To form a list of necessary multimedia content, the main criteria of the recommender system were selected, the basic needs of users were identified, which the system should solve, since increasing the efficiency of learning a foreign language is achieved not only by choosing teaching methods, but also by watching multimedia content, namely news, films, educational videos, clips, etc. Therefore, in order to form a list of the necessary multimedia content, the main criteria of the recommender system were formed, the main needs of users were identified, which the system must solve. From the side of the method for implementing algorithmic support, various types of data filtering were considered, from modern technical methods to libraries to ensure the functionality of the system, and the algorithm based on hybrid filtering was chosen, in which known user ratings are used to predict the preferences of another user. Functional requirements have been developed and a web service has been proposed that allows a comprehensive impact on user learning when learning a foreign language, software implementation of which is made using Java Script, Python and additional libraries. This implementation allows you to build a process for tracking changes in user requirements and transfer information to th e database (DB) and, after analyzing the input data, change the proposed multimedia content to the user. In the course of further research, it is planne d to conduct practical experiments, taking into account the specifics of certain methods of teaching foreign languages and the use of statistical data to assess the effectiveness of the algorithm of the proposed recommender system.