Прогнозирование принадлежности студента к институту на основе анализа данных социальных сетей
Аннотация
Тема магистерской диссертации: Прогнозирование принадлежности студента к институту на основе анализа данных социальных сетей
Магистерская диссертация выполнена на 71 страницах, содержит 19 таблиц, 39 рисунков, 60 использованных источников.
Растет число инициативных проектов ВУЗов, использующих данные о своих студентах и абитуриентах (например, Томский Государственный Университет или НИУ ВШЭ). УрФУ в этой сфере только делает первые шаги, что обуславливает актуальность темы исследования
Цель работы – разработка алгоритма автоматической классификации пользователей социальной сети Вконтакте по институтам УрФУ в зависимости от их профиля интересов.
Научная новизна заключается в применении методов машинного обучения и данных о подписках пользователей-студентов УрФУ в социальной сети Вконтакте для их автоматического отнесения к одному из рекомендованных институтов.
Практическая значимость заключается в возможности использования полученных результатов для создания системы профориентации студентов и абитуриентов, что, в свою очередь повысит привлекательность ВУЗа в глазах абитуриентов и позволит решить проблему оттока студентов с старших курсов по причине ошибки в выборе института.
Магистерская диссертация выполнена на 71 страницах, содержит 19 таблиц, 39 рисунков, 60 использованных источников.
Растет число инициативных проектов ВУЗов, использующих данные о своих студентах и абитуриентах (например, Томский Государственный Университет или НИУ ВШЭ). УрФУ в этой сфере только делает первые шаги, что обуславливает актуальность темы исследования
Цель работы – разработка алгоритма автоматической классификации пользователей социальной сети Вконтакте по институтам УрФУ в зависимости от их профиля интересов.
Научная новизна заключается в применении методов машинного обучения и данных о подписках пользователей-студентов УрФУ в социальной сети Вконтакте для их автоматического отнесения к одному из рекомендованных институтов.
Практическая значимость заключается в возможности использования полученных результатов для создания системы профориентации студентов и абитуриентов, что, в свою очередь повысит привлекательность ВУЗа в глазах абитуриентов и позволит решить проблему оттока студентов с старших курсов по причине ошибки в выборе института.