کتاب PageRank گوگل و علم پشت پرده رتبه‌بندی وب: راهنمای جامع از مبانی تا فراتر از آن
, ,

کتاب PageRank گوگل و علم پشت پرده رتبه‌بندی وب: راهنمای جامع از مبانی تا فراتر از آن

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000020375 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب PageRank گوگل و علم پشت پرده رتبه‌بندی وب: راهنمای جامع از مبانی تا فراتر از آن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: الگوریتم‌های رتبه‌بندی موتورهای جستجو

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر رتبه بندی موتورهای جستجو
  • 2. تاریخچه موتورهای جستجو و تکامل رتبه بندی
  • 3. معماری موتور جستجو: خزنده، نمایه ساز و رتبه بندی
  • 4. نقش تحلیل داده در رتبه بندی موتورهای جستجو
  • 5. مبانی نظریه گراف و کاربردهای آن در وب
  • 6. نمایش وب به عنوان یک گراف
  • 7. مفهوم لینک و اهمیت آن در رتبه بندی
  • 8. مبانی PageRank: ایده اصلی و شهود
  • 9. تعریف رسمی PageRank و معادلات آن
  • 10. الگوریتم اصلی PageRank: روش توان (Power Iteration)
  • 11. پیاده سازی عملی الگوریتم PageRank
  • 12. چالش های PageRank: بن بست ها و گره های عنکبوتی (Spider Traps)
  • 13. PageRank با تنظیمات بن بست (Dead End Adjustment)
  • 14. PageRank با تنظیمات گره های عنکبوتی (Spider Trap Adjustment)
  • 15. ماتریس انتقال و نقش آن در PageRank
  • 16. تصادفی سازی و پارامتر Dampening Factor در PageRank
  • 17. محاسبه PageRank با استفاده از روش های ماتریسی
  • 18. حل معادلات PageRank با استفاده از روش های عددی
  • 19. شتاب دادن به فرآیند محاسبه PageRank
  • 20. PageRank افزایشی (Incremental PageRank)
  • 21. مبانی رتبه بندی بر اساس محتوا (Content-Based Ranking)
  • 22. شاخص گذاری متن و مدل فضای برداری (Vector Space Model)
  • 23. TF-IDF: وزن دهی به کلمات بر اساس تکرار و اهمیت
  • 24. مدل های زبانی برای رتبه بندی محتوا
  • 25. ارزیابی عملکرد رتبه بندی بر اساس محتوا
  • 26. ترکیب PageRank و رتبه بندی بر اساس محتوا
  • 27. الگوریتم های رتبه بندی ترکیبی: روش های مختلف
  • 28. رتبه بندی بر اساس لینک: فراتر از PageRank
  • 29. تحلیل لینک و تعیین کیفیت لینک
  • 30. الگوریتم های HITS (Hyperlink-Induced Topic Search)
  • 31. SALSA (Stochastic Approach for Link-Structure Analysis)
  • 32. TrustRank: رتبه بندی بر اساس اعتماد
  • 33. Spam Rank و مقابله با سئو کلاه سیاه
  • 34. رتبه بندی شخصی سازی شده (Personalized Ranking)
  • 35. استفاده از تاریخچه جستجو و پروفایل کاربر
  • 36. رتبه بندی بر اساس موقعیت مکانی (Location-Based Ranking)
  • 37. الگوریتم های رتبه بندی آگاه از مکان
  • 38. مبانی یادگیری ماشین برای رتبه بندی (Learning to Rank)
  • 39. مجموعه داده های آموزشی برای رتبه بندی
  • 40. روش های supervised learning برای رتبه بندی
  • 41. روش های unsupervised learning برای رتبه بندی
  • 42. روش های reinforcement learning برای رتبه بندی
  • 43. Ranked Retrieval: ارزیابی نتایج رتبه بندی شده
  • 44. معیار های ارزیابی: Precision, Recall, MAP, NDCG
  • 45. ارزیابی آنلاین در مقابل ارزیابی آفلاین
  • 46. A/B Testing برای بهبود رتبه بندی
  • 47. مدل های رتبه بندی: RankNet, LambdaRank, LambdaMART
  • 48. کاربرد درخت های تصمیم و جنگل های تصادفی در رتبه بندی
  • 49. شبکه های عصبی برای رتبه بندی
  • 50. Deep Learning و رتبه بندی موتورهای جستجو
  • 51. Embedding کلمات (Word Embeddings) و کاربرد آن در رتبه بندی
  • 52. استفاده از Transformerها در رتبه بندی
  • 53. BERT و کاربردهای آن در رتبه بندی
  • 54. درک زبان طبیعی (NLU) و تاثیر آن بر رتبه بندی
  • 55. پردازش کوئری (Query Processing) و بهبود ارتباط آن با نتایج
  • 56. بازنویسی کوئری (Query Rewriting) و گسترش آن
  • 57. تشخیص هدف کاربر (Intent Detection)
  • 58. رتبه بندی Semantic (Semantic Ranking)
  • 59. استفاده از دانش‌نامه‌ها و هستی شناسی‌ها (Ontologies)
  • 60. Knowledge Graph و تاثیر آن بر رتبه بندی
  • 61. Entity Linking و disambiguation
  • 62. رتبه بندی چندزبانه (Cross-Lingual Ranking)
  • 63. رتبه بندی تصاویر و ویدئوها
  • 64. رتبه بندی اخبار و محتوای پویا
  • 65. رتبه بندی موبایل و سازگاری با دستگاه های مختلف
  • 66. رتبه بندی بر اساس تجربه کاربری (UX)
  • 67. سیگنال های کاربری و تاثیر آن بر رتبه بندی
  • 68. تاثیر نرخ پرش (Bounce Rate) و زمان ماندگاری (Dwell Time)
  • 69. بررسی کاربرد CTR (Click-Through Rate) در رتبه بندی
  • 70. فیلترینگ شخصی (Personalized Filtering)
  • 71. رتبه بندی بر اساس اعتبار نویسنده (Author Rank)
  • 72. مقابله با اخبار جعلی (Fake News) و اطلاعات نادرست
  • 73. اخلاق در رتبه بندی و جلوگیری از تبعیض
  • 74. حریم خصوصی کاربران و چالش های رتبه بندی شخصی سازی شده
  • 75. بهینه سازی موتورهای جستجو (SEO): راهنمای اخلاقی
  • 76. SEO کلاه سیاه و روش های مقابله با آن
  • 77. تحلیل رقبا و استراتژی های رتبه بندی
  • 78. معماری توزیع شده برای رتبه بندی در مقیاس بزرگ
  • 79. MapReduce و Hadoop برای پردازش داده های رتبه بندی
  • 80. Spark و کاربردهای آن در رتبه بندی
  • 81. پایگاه داده های NoSQL و کاربرد آن ها در رتبه بندی
  • 82. Caching و بهینه سازی عملکرد رتبه بندی
  • 83. مانیتورینگ و تحلیل لاگ های موتور جستجو
  • 84. تشخیص الگو در جستجوها و رفتار کاربران
  • 85. سیستم های توصیه گر (Recommender Systems) و ارتباط آن با رتبه بندی
  • 86. استفاده از داده های شبکه های اجتماعی در رتبه بندی
  • 87. رتبه بندی بر اساس احساسات (Sentiment Analysis)
  • 88. آینده رتبه بندی موتورهای جستجو: پیش بینی روندها
  • 89. هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در رتبه بندی آینده
  • 90. نقش واقعیت افزوده و واقعیت مجازی در جستجو
  • 91. جستجوی صوتی و تاثیر آن بر رتبه بندی
  • 92. چالش های اخلاقی هوش مصنوعی در رتبه بندی
  • 93. بررسی موردی: رتبه بندی در Google
  • 94. بررسی موردی: رتبه بندی در Bing
  • 95. بررسی موردی: رتبه بندی در DuckDuckGo
  • 96. ابزارهای ارزیابی و تحلیل رتبه بندی
  • 97. منابع و مراجع برای یادگیری بیشتر
  • 98. پروژه عملی: پیاده سازی یک سیستم رتبه بندی ساده
  • 99. جمع بندی دوره و نکات کلیدی
  • 100. چشم انداز آینده رتبه بندی موتورهای جستجو و فرصت های شغلی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب PageRank گوگل و علم پشت پرده رتبه‌بندی وب: راهنمای جامع از مبانی تا فراتر از آن”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا