, ,

کتاب سوگیری الگوریتمی: چگونه خطای اندازه‌گیری ترجیحات، تمرکز بازار و نابرابری را در سیستم‌های توصیه‌گر افزایش می‌دهد؟

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 سوگیری الگوریتمی: چگونه خطای اندازه‌گیری ترجیحات، تمرکز بازار و نابرابری را در سیستم‌های توصیه‌گر افزایش می‌دهد؟

موضوع کلی: سیستم‌های توصیه‌گر و اقتصاد رفتاری

موضوع میانی: خطای اندازه‌گیری ترجیحات و تمرکز بازار در سیستم‌های توصیه‌گر

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی سیستم‌های توصیه‌گر: تاریخچه و کاربردها
  • 2. سیستم‌های توصیه‌گر چیستند و چرا مهمند؟
  • 3. انواع اصلی سیستم‌های توصیه‌گر: رویکردهای کلان
  • 4. توصیه مبتنی بر محتوا: مکانیزم‌ها و چالش‌ها
  • 5. فیلترینگ مشارکتی: از همسایگی تا ماتریس‌ها
  • 6. سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی: ترکیب بهترین‌ها
  • 7. نقش داده‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 8. تعریف ترجیحات کاربر: یک مفهوم پیچیده
  • 9. مدل‌سازی ترجیحات صریح و ضمنی
  • 10. روانشناسی انتخاب و ترجیحات مصرف‌کننده
  • 11. مقدمه‌ای بر خطای اندازه‌گیری ترجیحات (PME)
  • 12. چرا اندازه‌گیری ترجیحات دشوار است؟ چالش‌های بنیادی
  • 13. تفاوت بین ترجیحات واقعی و ترجیحات مشاهده‌شده
  • 14. منابع خطای اندازه‌گیری: دسته‌بندی جامع
  • 15. خطای ناشی از بازخورد ضمنی: کلیک‌ها، تماشاها و خریدها
  • 16. محدودیت‌های بازخورد صریح: رتبه‌بندی‌ها و نقدها
  • 17. نویز داده‌ای و عدم قطعیت در ترجیحات
  • 18. تأثیر زمینه بر ترجیحات: از حالت روحی تا زمان روز
  • 19. ترجیحات پویا: تغییر و تکامل ترجیحات کاربر
  • 20. سوگیری‌های شناختی کاربر در بیان ترجیحات
  • 21. اثر فریمینگ و ترتیب نمایش آیتم‌ها
  • 22. تأثیر فشار اجتماعی و همنوایی بر ترجیحات
  • 23. خطای اندازه‌گیری در داده‌های متنی و بصری
  • 24. چالش‌های اندازه‌گیری ترجیحات اقلیت
  • 25. خطای اندازه‌گیری در سیستم‌های با مقیاس بزرگ
  • 26. مدل‌سازی عدم قطعیت در ترجیحات کاربر
  • 27. روش‌های کمی‌سازی خطای اندازه‌گیری
  • 28. پیامدهای خطای اندازه‌گیری بر عملکرد سیستم
  • 29. مثال‌های عملی از خطای اندازه‌گیری ترجیحات
  • 30. مروری بر مدل‌های ریاضی خطای اندازه‌گیری
  • 31. چگونه PME به الگوریتم‌ها راه می‌یابد؟
  • 32. تأثیر PME بر فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر همسایگی
  • 33. تأثیر PME بر فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر مدل (مانند فاکتورگیری ماتریس)
  • 34. PME در سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 35. نقش PME در سیستم‌های توصیه‌گر عصبی و یادگیری عمیق
  • 36. پدیده حلقه بازخورد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 37. چگونگی تشدید PME توسط حلقه‌های بازخورد
  • 38. کاوش و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation) در حضور PME
  • 39. اثر PME بر شخصی‌سازی تطبیقی (Adaptive Personalization)
  • 40. خطای اندازه‌گیری و پدیده آیتم‌های سرد (Cold-Start Problem)
  • 41. خطای اندازه‌گیری و مشکل کاربر سرد
  • 42. اندازه‌گیری تأثیر PME در مقایسه الگوریتم‌ها
  • 43. PME و بهینه‌سازی معیارهای توصیه‌گر (دقت، فراخوانی)
  • 44. تشخیص و مقابله با سوگیری‌های ناشی از PME در الگوریتم‌ها
  • 45. تجزیه و تحلیل حساسیت الگوریتم‌ها به PME
  • 46. مقدمه‌ای بر تمرکز بازار در اقتصاد دیجیتال
  • 47. تعریف و اندازه‌گیری تمرکز بازار در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 48. چگونه PME به سمت محبوبیت‌گرایی پیش می‌رود؟
  • 49. پدیده "ثروتمندتر شدن ثروتمندان" در توصیه‌ها
  • 50. اثر ستاره‌ای (Superstar Effect) و نقش الگوریتم‌ها
  • 51. مکانیسم‌های ایجاد تمرکز: سوگیری نمایش (Exposure Bias)
  • 52. مکانیسم‌های ایجاد تمرکز: سوگیری محبوبیت (Popularity Bias)
  • 53. PME و افزایش واریانس موفقیت آیتم‌ها
  • 54. مدل‌سازی ریاضی تمرکز بازار ناشی از PME
  • 55. نقش حلقه‌های بازخورد مثبت در تشدید تمرکز
  • 56. PME و "سربالایی" (Long Tail) توزیع آیتم‌ها
  • 57. تأثیر تمرکز بر نوآوری و رقابت‌پذیری بازار
  • 58. مثال‌های واقعی از تمرکز بازار در پلتفرم‌ها
  • 59. پیامدهای اقتصادی تمرکز بازار
  • 60. بررسی موردی: تمرکز در پلتفرم‌های پخش موسیقی یا ویدئو
  • 61. فراتر از بازتاب ترجیحات: آیا سیستم‌ها ترجیحات را شکل می‌دهند؟
  • 62. تعریف اقناع الگوریتمی (Algorithmic Persuasion)
  • 63. نقش PME در افزایش قدرت اقناعی توصیه‌گرها
  • 64. مکانیسم‌های اقناع: از نمایش تا تأثیرگذاری
  • 65. اقناع ناخواسته و پیامدهای آن
  • 66. مدل‌سازی تغییر ترجیحات کاربر
  • 67. ابعاد اخلاقی اقناع توسط الگوریتم‌ها
  • 68. مروری بر پژوهش‌ها در زمینه اقناع الگوریتمی
  • 69. چگونگی تشخیص اقناع الگوریتمی در عمل
  • 70. مرز بین توصیه مفید و دستکاری ترجیحات
  • 71. تعریف نابرابری در زمینه سیستم‌های توصیه‌گر
  • 72. نابرابری برای عرضه‌کنندگان: هنرمندان، نویسندگان، تولیدکنندگان
  • 73. PME و ایجاد "گلوگاه" برای دسترسی به مخاطب
  • 74. نابرابری برای مصرف‌کنندگان: حباب فیلتر و اتاق پژواک
  • 75. از دست رفتن تنوع و خلاقیت در بازار
  • 76. رفاه اجتماعی و کاهش مازاد مصرف‌کننده
  • 77. رفاه اجتماعی و کاهش مازاد تولیدکننده
  • 78. پیامدهای PME بر برابری فرصت
  • 79. مدل‌سازی اثر PME بر رفاه کل اجتماعی
  • 80. بررسی نقش رگولاتورها در کاهش نابرابری
  • 81. استراتژی‌های کلی برای کاهش PME
  • 82. بهبود روش‌های جمع‌آوری داده ترجیحات
  • 83. طراحی سیستم‌های بازخورد تعاملی و فعال
  • 84. استفاده از یادگیری فعال (Active Learning) برای کاهش PME
  • 85. الگوریتم‌های توصیه‌گر مقاوم در برابر نویز و PME
  • 86. افزایش تنوع در توصیه‌ها (Diversity-Aware Recommendations)
  • 87. الگوریتم‌های توصیه‌گر برای افزایش کشف (Serendipity)
  • 88. معرفی ائتلاف‌های آیتم‌ها (Bundle Recommendations)
  • 89. کنترل و تعدیل حلقه‌های بازخورد
  • 90. معیارهای ارزیابی جدید برای سنجش عدالت و تنوع
  • 91. شفافیت و توضیح‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 92. چارچوب‌های اخلاقی برای طراحی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 93. نقش سیاست‌گذاری و رگولاتوری در بازار توصیه‌ها
  • 94. مسئولیت‌پذیری الگوریتمی در قبال PME
  • 95. آموزش و آگاهی‌بخشی به کاربران
  • 96. مدل‌سازی پیچیده ترجیحات پویا و تغییرپذیر
  • 97. PME در سیستم‌های توصیه‌گر چندوجهی (Multimodal R.S.)
  • 98. تقاطع PME با حریم خصوصی و امنیت داده
  • 99. PME و آینده هوش مصنوعی مسئولانه
  • 100. مسیرهای پژوهشی نوین در کاهش سوگیری الگوریتمی

📚 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 سوگیری الگوریتمی: چگونه خطای اندازه‌گیری ترجیحات، تمرکز بازار و نابرابری را در سیستم‌های توصیه‌گر افزایش می‌دهد؟”

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

پیمایش به بالا