論文の概要: TrueLearn: A Python Library for Personalised Informational
Recommendations with (Implicit) Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11527v1
- Date: Wed, 20 Sep 2023 07:21:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-22 18:12:54.586265
- Title: TrueLearn: A Python Library for Personalised Informational
Recommendations with (Implicit) Feedback
- Title（参考訳）: TrueLearn:(例)フィードバックによるパーソナライズされた情報レコメンデーションのためのPythonライブラリ
- Authors: Yuxiang Qiu, Karim Djemili, Denis Elezi, Aaneel Shalman, Mar\'ia
P\'erez-Ortiz, Sahan Bulathwela
- Abstract要約: この研究は、オンライン学習ベイズモデルのファミリーを含むTrueLearn Pythonライブラリについて説明する。
解釈可能性とユーザ制御のために、TrueLearnライブラリにはさまざまな表現が含まれており、エンドユーザーが学習者のモデルを視覚化するのに役立つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.575111313202425
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work describes the TrueLearn Python library, which contains a family of
online learning Bayesian models for building educational (or more generally,
informational) recommendation systems. This family of models was designed
following the "open learner" concept, using humanly-intuitive user
representations. For the sake of interpretability and putting the user in
control, the TrueLearn library also contains different representations to help
end-users visualise the learner models, which may in the future facilitate user
interaction with their own models. Together with the library, we include a
previously publicly released implicit feedback educational dataset with
evaluation metrics to measure the performance of the models. The extensive
documentation and coding examples make the library highly accessible to both
machine learning developers and educational data mining and learning analytic
practitioners. The library and the support documentation with examples are
available at https://truelearn.readthedocs.io/en/latest.
- Abstract（参考訳）: 教育的(あるいはより一般的に情報的)レコメンデーションシステムを構築するための、オンライン学習ベイズモデルのファミリを含む、truelearn pythonライブラリについて説明する。
このモデル群は、人間直観的なユーザー表現を用いて「オープン学習者」の概念に従って設計された。
解釈可能性とユーザ制御のために、TrueLearnライブラリには、エンドユーザーが学習者モデルを視覚化するのに役立つさまざまな表現が含まれている。
ライブラリとともに、モデルの性能を測定するための評価指標を備えた暗黙的なフィードバック教育データセットを以前公開しました。
広範なドキュメンテーションとコーディングの例によって、機械学習開発者と教育データマイニングと学習分析の実践者の両方にとって、ライブラリは高いアクセス性を持つ。
ライブラリとサンプルによるサポートドキュメントはhttps://truelearn.readthedocs.io/en/latest.com/で入手できる。
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