Рекомендаційна система підбору спеціальностей абітурієнтам
No Thumbnail Available
Date
2025-12-26
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
НЛТУ України
Abstract
У дипломному проєкті представлено розробку веб-застосунку для рекомендаційного підбору спеціальностей абітурієнтам. Система аналізує дані про академічні досягнення, інформацію про інтереси та хобі користувача, а також відкриті дані ринку праці з метою формування персоналізованого списку спеціальностей із поясненням рекомендованих варіантів. Теоретична частина містить аналіз існуючих профорієнтаційних систем і методів, надає методологію збору й обробки даних. У математичній частині описано модель Random Forest з гібридною обробкою зовнішніх показників ринку праці. Програмна реалізація виконана на Python (Django, Django REST Framework, Scikit-learn) із фронтендом на React. Включені блок-схеми, ER-діаграми, фрагменти коду, тестування та аналіз якості рекомендацій. Результати підтверджують високу точність (~87 %) та практичну значущість для шкіл, університетів і профорієнтаційних центрів.
Description
Keywords
рекомендаційна система, машинне навчання, Random Forest, гібридна модель, ринок праці, вебзастосунок, Django, React, PostgreSQL