A Cloud Based Recommender System for Competitive Programming Platforms with Machine and Deep Learning - Julca-Mejia, Wilson; Paucar-Curasma, Herminio (Anais do Congresso sobre Tecnologias na Educação (Ctrl+e), 2023)
Hoje em dia, os juízes online são muito importantes para melhorar as habilidades de programação para empresas de educação e tecnologia. Por esse motivo, existem muitos juízes online que incluem grandes conjuntos de desafios de programação. Isso cria um problema de sobrecarga de informações que afeta os alunos devido à falta de experiência em escolher o desafio correto para resolver, resultando em frustração e perda de interesse por esse tópico. Para resolver esse cenário, surgiram os sistemas de recomendação, mas os juízes de programação não se aprofundaram muito nisso. Consequentemente, esta pesquisa visa avaliar o desempenho de seis técnicas de filtragem colaborativa selecionadas por meio de uma arquitetura de software baseada em nuvem. Para validar nossos experimentos, usamos juízes de programação online reais como CodeChef e NinjaCoding usando arquitetura baseada em nuvem com Amazon Web Services, avaliados por meio de testes estatísticos de Friedman e Wilcoxon. Os resultados indicaram que a Singular Value Decomposition é o melhor modelo avaliado com a métrica RMSE e o mais rápido em tempo de execução com grandes conjuntos de dados.