Применимость ИИ для прогноза популярности книги по начальным логам чтения

Содержимое презентации

Применимость ИИ для прогноза
популярности книги по начальным
логам чтения
Исследовательский отчёт
Исполнитель: Боровинский Арсен Исаевич
ИТ-университет
Пермь, 2019 г.

Мотивация
●

●

В образовании хайп по использованию ИИ
для индивидуализации образовательной
траектории
Одна из подзадач: как узнать что созданный
ресурс станет популярным и будет полезен
при обучении

Задача
●

Протестировать перспективность
применения нейронных сетей для задачи
предсказания популярности учебного
ресурса в условиях ограниченных знаний об
взаимодействии пользователя с ресурсом

Методы
●

Обучение нейронной сети для задачи
предсказания популярности книг в формате
PDF, размещённых в электронной
библиотеке вуза по логам чтения книг.

Методика исследования
Есть 500 тыс. логов чтения:
●

h – час открытия книги;

●

p – число прочитанных страниц;

●

t – общее время пока документ открыт;

●

nid – идентификатор книги;

●

s – статус доступа (1 – доступен, 0 – не доступен)

Выходной нейрон
Популярность книги описывается рейтингом R,
посчитанному как сумма сессий для
конкретной книги за всё время существования
книги и являющейся суммой с весовыми
коэффициентами логов по книге
R(nid) = Σ(1 + 0.1*p), где сумма берётся по
всем логам для книги с идентификатором nid.

Модель 1
Входные нейроны:
●

p – число прочитанных страниц;

●

t – общее время пока документ открыт;

●

h – час открытия книги.
Выходной нейрон:

●

R – рейтинг (популярность) книги.

Модель 2
Сгруппированы логи по книгам (nid).
Обучение по M первых логов для
книги с идентификатором nid.
Выходной нейрон:
●

R – рейтинг (популярность) книги.

6 скрытых нейронов

Модель 3
Сгруппированы логи по книгам и берутся только такие логи, когда точно
было взаимодействие с книгой
●

1  0.2 * Max (R) откидываются.
10 
Дата публикации: 
2019
Разрешить скачивание без DRM-защиты: