کتاب راز افزایش تعامل کاربران: مدل‌سازی ارزش واقعی توصیه‌های شخصی‌سازی شده به روش نتفلیکس
, ,

کتاب راز افزایش تعامل کاربران: مدل‌سازی ارزش واقعی توصیه‌های شخصی‌سازی شده به روش نتفلیکس

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008969 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 راز افزایش تعامل کاربران: مدل‌سازی ارزش واقعی توصیه‌های شخصی‌سازی شده به روش نتفلیکس

موضوع کلی: سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته

موضوع میانی: ارزیابی و اندازه‌گیری اثربخشی سیستم‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی شده

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. بخش اول: مبانی و مقدمات (فصل ۱ تا ۱۵)**
  • 2. مقدمه‌ای بر انقلاب شخصی‌سازی
  • 3. چرا نتفلیکس؟ مطالعه موردی یک غول استریم
  • 4. معرفی مقاله کلیدی: "ارزش توصیه‌های شخصی‌سازی شده"
  • 5. سیستم توصیه‌گر چیست؟ فراتر از تعاریف اولیه
  • 6. تاریخچه مختصر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 7. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering): مفهوم و کاربرد
  • 8. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based): منطق و پیاده‌سازی
  • 9. مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models): بهترین‌های هر دو جهان
  • 10. مفهوم "تعامل کاربر" (User Engagement): تعریف و اهمیت
  • 11. مفهوم "ارزش" (Value): از دیدگاه کاربر و کسب‌وکار
  • 12. چالش اصلی: چگونه ارزش واقعی را اندازه‌گیری کنیم؟
  • 13. تفاوت بین دقت الگوریتم و اثربخشی کسب‌وکار
  • 14. معیارهای کلاسیک ارزیابی: Precision، Recall و F1-Score
  • 15. محدودیت‌های معیارهای کلاسیک در دنیای واقعی
  • 16. هدف نهایی: تبدیل داده به تصمیمات استراتژیک
  • 17. بخش دوم: مسئله‌شناسی و چارچوب نتفلیکس (فصل ۱۶ تا ۳۰)**
  • 18. اکوسیستم داده در نتفلیکس: از کلیک تا تماشا
  • 19. اهداف کسب‌وکار نتفلیکس از سیستم توصیه‌گر
  • 20. فراتر از پیش‌بینی رتبه: توصیه‌ها برای چه هدفی هستند؟
  • 21. معرفی مسئله "انتخاب" (Choice) در اقتصاد رفتاری
  • 22. سوگیری انتخاب (Selection Bias): بزرگترین چالش در ارزیابی
  • 23. چرا همبستگی (Correlation) به معنای علیت (Causation) نیست؟
  • 24. مقدمه‌ای بر استنتاج علی (Causal Inference)
  • 25. چارچوب نتفلیکس برای اندازه‌گیری ارزش: یک نگاه کلی
  • 26. پرسش‌های کلیدی مقاله: توصیه‌ها چه تأثیری بر رفتار کاربر دارند؟
  • 27. متغیرهای مستقل و وابسته در مدل نتفلیکس
  • 28. شناسایی متغیرهای مخدوشگر (Confounding Variables)
  • 29. اهمیت گروه کنترل (Control Group) در آزمایش‌ها
  • 30. تفاوت بین توصیه‌های شخصی‌سازی شده و غیرشخصی‌سازی شده (محبوبیت)
  • 31. مدل‌سازی سفر کاربر (User Journey) در پلتفرم
  • 32. نقش توصیه‌ها در کشف محتوای جدید (Discovery)
  • 33. بخش سوم: طراحی آزمایش و جمع‌آوری داده (فصل ۳۱ تا ۴۵)**
  • 34. آزمایش A/B: استاندارد طلایی برای ارزیابی
  • 35. طراحی یک آزمایش A/B برای سیستم توصیه‌گر
  • 36. تعریف گروه‌های آزمایش (Treatment) و کنترل (Control)
  • 37. چالش‌های پیاده‌سازی گروه کنترل واقعی
  • 38. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) برای اندازه‌گیری
  • 39. متریک‌های کوتاه‌مدت: نرخ کلیک، نرخ تبدیل، زمان مشاهده
  • 40. متریک‌های بلندمدت: نرخ بازگشت، نرخ ریزش (Churn)، ارزش طول عمر مشتری (LTV)
  • 41. جمع‌آوری و لاگ‌کردن داده‌های تعاملی کاربر
  • 42. اثر تازگی (Novelty Effect) و نحوه کنترل آن
  • 43. اثر یادگیری کاربر (User Learning Effect) در طول زمان
  • 44. اندازه نمونه (Sample Size) و توان آماری (Statistical Power)
  • 45. آزمایش‌های چند متغیره (Multivariate Testing)
  • 46. مفهوم Significance Level و p-value در تحلیل نتایج
  • 47. تفسیر نتایج آزمایش A/B: چه زمانی یک تغییر "موفق" است؟
  • 48. اخلاق در آزمایش A/B: ملاحظات مربوط به تجربه کاربری
  • 49. بخش چهارم: مدل‌سازی علی و تحلیل اقتصادسنجی (فصل ۴۶ تا ۶۵)**
  • 50. چرا تحلیل رگرسیون ساده کافی نیست؟
  • 51. مقدمه‌ای بر مدل‌های اقتصادسنجی (Econometric Models)
  • 52. متغیرهای ابزاری (Instrumental Variables – IV): یک راهکار برای سوگیری انتخاب
  • 53. پیدا کردن یک متغیر ابزاری معتبر: هنر و علم
  • 54. کاربرد متغیرهای ابزاری در مقاله نتفلیکس
  • 55. روش حداقل مربعات دو مرحله‌ای (Two-Stage Least Squares – 2SLS)
  • 56. مدل‌سازی انتخاب کاربر با مدل لاجیت (Logit Model)
  • 57. تخمین تمایل به استفاده از توصیه‌ها (Propensity to Use)
  • 58. روش تطبیق امتیاز تمایل (Propensity Score Matching – PSM)
  • 59. مقایسه روش‌های IV و PSM: مزایا و معایب
  • 60. تحلیل داده‌های پانلی (Panel Data Analysis)
  • 61. مدل اثرات ثابت (Fixed Effects Model) برای کنترل ویژگی‌های مشاهده‌نشده کاربر
  • 62. مدل اثرات تصادفی (Random Effects Model)
  • 63. روش تفاوت در تفاوت‌ها (Difference-in-Differences – DiD)
  • 64. بررسی فروض مدل‌های علی: آزمون‌های تشخیصی
  • 65. تخمین اثر علی توصیه‌ها بر میزان مصرف (Consumption)
  • 66. تخمین اثر علی توصیه‌ها بر تنوع مصرف (Diversity)
  • 67. تفسیر ضرایب در مدل‌های اقتصادسنجی
  • 68. چالش ناهمگنی اثرات (Heterogeneous Treatment Effects)
  • 69. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) نتایج
  • 70. بخش پنجم: کمی‌سازی ارزش و پیامدهای کسب‌وکار (فصل ۶۶ تا ۸۰)**
  • 71. ترجمه نتایج آماری به زبان کسب‌وکار
  • 72. محاسبه ارزش دلاری توصیه‌ها
  • 73. تأثیر توصیه‌ها بر کاهش نرخ ریزش (Churn Reduction)
  • 74. مدل‌سازی بقا (Survival Analysis) برای پیش‌بینی ریزش مشتریان
  • 75. ارتباط بین افزایش تعامل و کاهش ریزش
  • 76. ارزش کشف محتواهای کمتر دیده‌شده (Long-tail Content)
  • 77. نقش توصیه‌ها در افزایش رضایت کلی کاربر
  • 78. استفاده از نظرسنجی (Surveys) به عنوان مکمل داده‌های رفتاری
  • 79. تحلیل بخش‌بندی کاربران: آیا توصیه‌ها برای همه به یک اندازه مؤثرند؟
  • 80. شناسایی کاربرانی که بیشترین سود را از توصیه‌ها می‌برند
  • 81. تأثیر توصیه‌ها بر استراتژی تولید محتوای نتفلیکس
  • 82. ایجاد یک حلقه بازخورد: از داده تا محصول و بازگشت به داده
  • 83. داشبوردهای مدیریتی برای پایش اثربخشی توصیه‌ها
  • 84. چگونه نتایج را به ذی‌نفعان غیرفنی ارائه دهیم؟
  • 85. مطالعه موردی: محاسبه بازگشت سرمایه (ROI) برای پروژه سیستم توصیه‌گر
  • 86. بخش ششم: موضوعات پیشرفته و چالش‌های آینده (فصل ۸۱ تا ۹۵)**
  • 87. فراتر از شخصی‌سازی فردی: توصیه‌های حساس به زمینه (Context-Aware)
  • 88. مشکل حباب فیلتر (Filter Bubble) و راه‌های مقابله با آن
  • 89. سراendipity و Serendipity: مهندسی اکتشافات خوشایند
  • 90. عدالت و بی‌طرفی (Fairness and Bias) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 91. چگونه از تقویت کلیشه‌ها در توصیه‌ها جلوگیری کنیم؟
  • 92. توضیح‌پذیری (Explainability) توصیه‌ها: چرا این فیلم به من پیشنهاد شد؟
  • 93. الگوریتم‌های راهزن چنددست (Multi-Armed Bandits) برای بهینه‌سازی پویا
  • 94. تعادل بین اکتشاف (Exploration) و بهره‌برداری (Exploitation)
  • 95. کاربرد یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در توصیه‌ها
  • 96. مدل‌سازی اثرات شبکه‌ای (Network Effects)
  • 97. یادگیری عمیق (Deep Learning) برای مدل‌سازی رفتار پیچیده کاربر
  • 98. مقیاس‌پذیری سیستم‌های ارزیابی در سطح نتفلیکس
  • 99. چالش‌های حریم خصوصی (Privacy) در جمع‌آوری داده‌های کاربر
  • 100. آینده سیستم‌های توصیه‌گر: فراتر از فیلم و موسیقی

📚 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 راز افزایش تعامل کاربران: مدل‌سازی ارزش واقعی توصیه‌های شخصی‌سازی شده به روش نتفلیکس”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا