Применение методов машинного обучения для выявления взаимосвязи академической успеваемости и данных профиля социальной сети
Main Article Content
Аннотация
Ключевые слова:
Article Details
Библиографические ссылки
What your Facebook likes say about you. URL: https://www.cbc.ca/ news/technology/facebook-likes-like-a-gift-1.3893298.
Психометрический вступительный экзамен в Израиле // Официальный сайт путеводителя по Израилю. URL: https://guide-israel.ru/country/ 37376-psixometricheskij- vstupitelnyj- ekzamen/.
Shuotian B., Tingshao Z., Li C. Big-Five Personality Prediction Based on User Behaviors at Social Network Sites // Cornell University, Tech. Rep. 2012.
Friedrichsen M., Mühl-Benninghaus W. Handbook of Social Media Managment Value Chain and Business Models in changing media marketing. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2013. 880 p.
Junco R. Too much face and not enough books: The relationship between multiple indices of Facebook use and academic performance // Computers in Human Behavior. 2012. V. 28, No 1. P. 187–198.
Junco R. The relationship between frequency of Facebook use, participation in Facebook activities, and student engagement Received // Magazine Computers & Education. 2012. V. 58, No 1. P. 162–171.
Kosinski M., Stillwell D., Graepel T. Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior // Magazine PNAS. 2013. V. 110, No 15. P. 5802–5805.
Мацута В.В., Киселев П.Б., Фещенко А.Б., Гойко В.Л., Сузанова Е.А., Степаненко А.А. Методы и инструменты выявления перспективных абитуриентов в социальных сетях // Открытое и дистанционное образование. 2017. № 4. C. 45–52.
Penetration of leading social networks in Russia as of 4th quarter 2017 // Statistica. URL: https://www.statista.com/statistics/284447/russia-social-network-penetration/.
Мотивы проявления студентами колледжей социальной активности в социальных сетях: регионального аспекта // Электронный научный архив УрФУ. URL: http://elar.urfu.ru/bitstream/ 10995/59123/1/978-5-91256-403-1_2018_053.pdf.
Cоциальная сеть Вконтакте. URL: https://vk.com/.
Политика конфиденциальности VK.com // Cоциальная сеть Вконтакте. URL: https://vk.com/privacy.
VK.com python API wrapper // GitHub. URL: https://github.com/ voronind/vk.
Kaggle. URL: https://www.kaggle.com/.
What are outliers in the data // Engineering statistics handbook. URL: https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section1/prc16.htm.
Histograms and density plots in python // Towards data science. URL: https://towardsdatascience.com/histograms-and-density-plots-in-python-f6bda88f5ac0.
How to normalize and standardize your machine learning data in weka // Machine learning mastery. URL: https://machinelearningmastery.com/normalize- standardize-machine-learning-data-weka/.
Generalized Linear Models // Scikit-learn. URL: https://scikit-learn.org/ stable/supervised_learning.html.
Overfitting vs underfitting: a conceptual explanation // Towards data science. URL: https://towardsdatascience.com/overfitting-vs-underfitting-a- conceptual-explanation-d94ee20ca7f9.
Что такое кросс-валидация // Data Science. URL: http://datascientist. one/cross-validation/.
What is the difference between a parameter and a Hyperparameter? // Machine Learning Mastery. URL: https://machinelearningmastery.com/difference- between-a-parameter-and-a-hyperparameter/.
Представляя статьи для публикации в журнале «Электронные библиотеки», авторы автоматически дают согласие предоставить ограниченную лицензию на использование материалов Казанскому (Приволжскому) федеральному университету (КФУ) (разумеется, лишь в том случае, если статья будет принята к публикации). Это означает, что КФУ имеет право опубликовать статью в ближайшем выпуске журнала (на веб-сайте или в печатной форме), а также переиздавать эту статью на архивных компакт-дисках журнала или включить в ту или иную информационную систему или базу данных, производимую КФУ.
Все авторские материалы размещены в журнале «Электронные библиотеки» с ведома авторов. В случае, если у кого-либо из авторов есть возражения против публикации его материалов на данном сайте, материал может быть снят при условии уведомления редакции журнала в письменной форме.
Документы, изданные в журнале «Электронные библиотеки», защищены законодательством об авторских правах, и все авторские права сохраняются за авторами. Авторы самостоятельно следят за соблюдением своих прав на воспроизводство или перевод их работ, опубликованных в журнале. Если материал, опубликованный в журнале «Электронные библиотеки», с разрешения автора переиздается другим издателем или переводится на другой язык, то ссылка на оригинальную публикацию обязательна.
Передавая статьи для опубликования в журнале «Электронные библиотеки», авторы должны принимать в расчет, что публикации в интернете, с одной стороны, предоставляют уникальные возможности доступа к их материалам, но, с другой, являются новой формой обмена информацией в глобальном информационном обществе, где авторы и издатели пока не всегда обеспечены защитой от неправомочного копирования или иного использования материалов, защищенных авторским правом.
При использовании материалов из журнала обязательна ссылка на URL: http://elbib.kpfu.ru. Любые изменения, дополнения или редактирования авторского текста недопустимы. Копирование отдельных фрагментов статей из журнала разрешается для научных исследований, персонального использования, коммерческого использования до тех пор, пока есть ссылка на оригинальную статью.
Запросы на право переиздания или использования любых материалов, опубликованных в журнале «Электронные библиотеки», следует направлять главному редактору Елизарову А.М. по адресу: amelizarov@gmail.com
Издатели журнала «Электронные библиотеки» не несут ответственности за точки зрения, излагаемые в публикуемых авторских статьях.
Предлагаем авторам статей загрузить с этой страницы, подписать и выслать в адрес издателя журнала по электронной почте скан Авторского договора о передаче неисключительных прав на использование произведения.