سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب آموزش جامع رتبه بندی مرتبط برای موتورهای جستجوی عمودی (با رویکرد Bo Long)

کتاب آموزش جامع رتبه بندی مرتبط برای موتورهای جستجوی عمودی (با رویکرد Bo Long)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 آموزش جامع رتبه بندی مرتبط برای موتورهای جستجوی عمودی (با رویکرد Bo Long)

موضوع کلی: موتورهای جستجوی عمودی

موضوع میانی: رتبه بندی مرتبط در موتورهای جستجوی عمودی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر موتورهای جستجوی عمودی
  • 2. تفاوت جستجوی عمودی و افقی
  • 3. اهمیت جستجوی عمودی در اکوسیستم اطلاعاتی
  • 4. مفهوم "مرتبط بودن" در جستجوی عمودی
  • 5. ابعاد مختلف مرتبط بودن: اطلاعاتی، تراکنشی، ناوبری
  • 6. چالش‌های منحصر به فرد رتبه‌بندی مرتبط در جستجوی عمودی
  • 7. هدف‌گذاری و ارزش‌آفرینی موتورهای جستجوی عمودی
  • 8. معرفی رویکرد Bo Long در رتبه‌بندی مرتبط
  • 9. جمع‌آوری داده برای موتورهای جستجوی عمودی
  • 10. خزشگرهای (Crawlers) تخصصی برای دامنه عمودی
  • 11. استخراج داده‌های ساختاریافته از وب
  • 12. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای داده‌های عمودی
  • 13. شناسایی موجودیت‌ها و روابط (NER) در متن عمودی
  • 14. عادی‌سازی و پاکسازی داده‌های نامنظم
  • 15. ادغام داده‌ها از منابع مختلف
  • 16. ساختاردهی و ایندکس‌گذاری (Indexing) داده‌های عمودی
  • 17. استخراج اسکیما و قالب‌های اطلاعاتی
  • 18. رفع ابهام موجودیت‌ها (Entity Disambiguation)
  • 19. غنی‌سازی داده‌ها با اطلاعات خارجی
  • 20. مدیریت داده‌های زمانی (Temporal Data) در جستجوی عمودی
  • 21. نقش دانش‌گراف‌ها (Knowledge Graphs) در جستجوی عمودی
  • 22. مبانی مهندسی ویژگی برای رتبه‌بندی
  • 23. ویژگی‌های مرتبط با کوئری: کلمات کلیدی، قصد (Intent)
  • 24. طبقه‌بندی قصد کوئری (Query Intent Classification)
  • 25. بسط کوئری (Query Expansion) در جستجوی عمودی
  • 26. ویژگی‌های مرتبط با سند: متنی و ساختاری
  • 27. ویژگی‌های مبتنی بر TF-IDF و BM25
  • 28. ویژگی‌های مبتنی بر برداری (Vector-based Features)
  • 29. ویژگی‌های ساختاری سند (مثلاً بخش‌ها، عنوان‌ها، فرامتن)
  • 30. ویژگی‌های مرتبط با دامنه (Domain-specific Features)
  • 31. ویژگی‌های محصول (برای جستجوی E-commerce)
  • 32. ویژگی‌های جغرافیایی (برای جستجوی محلی)
  • 33. ویژگی‌های زمانی (برای رویدادها، اخبار)
  • 34. ویژگی‌های مبتنی بر تعامل کاربر: نرخ کلیک (CTR)
  • 35. ویژگی‌های مبتنی بر زمان ماندگاری (Dwell Time)
  • 36. ویژگی‌های مبتنی بر بازخورد صریح و ضمنی
  • 37. ویژگی‌های اجتماعی و اعتبار (Social & Authority Features)
  • 38. ایجاد ویژگی‌های ترکیبی (Interaction Features)
  • 39. انتخاب ویژگی (Feature Selection) و کاهش ابعاد
  • 40. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
  • 41. مواجهه با ویژگی‌های پراکنده (Sparse Features)
  • 42. اهمیت ویژگی‌های معنایی در دامنه‌های عمودی
  • 43. مهندسی ویژگی برای کوئری‌های چندوجهی (Multi-faceted Queries)
  • 44. مرور کلی بر مدل‌های رتبه‌بندی مرتبط
  • 45. مدل‌های رتبه‌بندی مبتنی بر قواعد و هیوریستیک
  • 46. معرفی یادگیری برای رتبه‌بندی (Learning to Rank - LTR)
  • 47. LTR نقطه‌ای (Pointwise LTR)
  • 48. رگرسیون لجستیک برای رتبه‌بندی نقطه‌ای
  • 49. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای LTR نقطه‌ای
  • 50. LTR زوجی (Pairwise LTR)
  • 51. RankSVM و RankNet: الگوریتم‌های رتبه‌بندی زوجی
  • 52. LTR لیستی (Listwise LTR)
  • 53. ListNet و ListMLE: بهینه‌سازی مستقیم لیست‌ها
  • 54. LambdaMART: پیشرفته‌ترین مدل LTR لیستی
  • 55. معرفی شبکه‌های عصبی در رتبه‌بندی
  • 56. مدل‌های معنایی عمیق (Deep Semantic Similarity Models - DSSM)
  • 57. شبکه‌های عصبی کانوولوشنال (CNN) برای رتبه‌بندی
  • 58. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای توالی‌ها
  • 59. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر (Transformer-based Models) برای رتبه‌بندی
  • 60. استفاده از BERT در رتبه‌بندی مرتبط
  • 61. ترکیب مدل‌های مختلف (Ensemble Methods)
  • 62. رتبه‌بندی شخصی‌سازی شده (Personalized Ranking)
  • 63. رتبه‌بندی در زمان واقعی (Real-time Ranking)
  • 64. مدیریت بایاس در مدل‌های رتبه‌بندی
  • 65. استنتاج و به‌روزرسانی مدل‌های رتبه‌بندی
  • 66. رتبه‌بندی با مدل‌های چند هدفه (Multi-objective Ranking)
  • 67. رتبه‌بندی تعاملی و مبتنی بر مکالمه
  • 68. کاربرد Reinforcement Learning در رتبه‌بندی
  • 69. مدل‌های رتبه‌بندی در جستجوی تصویری و ویدیویی عمودی
  • 70. بهینه‌سازی پارامترهای مدل رتبه‌بندی
  • 71. مبانی ارزیابی عملکرد رتبه‌بندی
  • 72. معیارهای ارزیابی آفلاین: دقت (Precision)، فراخوانی (Recall)
  • 73. F1-Score و P@K
  • 74. میانگین رتبه متقابل (Mean Reciprocal Rank - MRR)
  • 75. Discounted Cumulative Gain (DCG) و Normalized DCG (NDCG)
  • 76. طراحی آزمایش‌های انسانی برای ارزیابی مرتبط بودن
  • 77. جمع‌آوری داده‌های قضاوت مرتبط بودن (Relevance Judgments)
  • 78. توافق بین ارزیاب‌ها (Inter-Annotator Agreement)
  • 79. ارزیابی آنلاین: تست A/B
  • 80. معیارهای ارزیابی در تست A/B (نرخ کلیک، زمان ماندگاری)
  • 81. تجزیه و تحلیل آماری نتایج ارزیابی
  • 82. معیارهای هزینه و سود در ارزیابی
  • 83. مشکل شروع سرد (Cold Start Problem) در جستجوی عمودی
  • 84. رتبه‌بندی تنوع (Diversity Ranking)
  • 85. رتبه‌بندی عادلانه (Fairness in Ranking) و اخلاق
  • 86. قابلیت توضیح‌دهی مدل‌های رتبه‌بندی (Explainable AI - XAI)
  • 87. مواجهه با کلاهبرداری و اسپم در رتبه‌بندی عمودی
  • 88. بهینه‌سازی برای سرعت و مقیاس‌پذیری
  • 89. رتبه‌بندی در جستجوی محصولات (E-commerce)
  • 90. رتبه‌بندی در جستجوی شغل
  • 91. رتبه‌بندی در جستجوی محلی و مکان‌محور
  • 92. رتبه‌بندی در جستجوی مقالات علمی و دانشگاهی
  • 93. رتبه‌بندی در جستجوی پرسش و پاسخ (Q&A Search)
  • 94. رتبه‌بندی در جستجوی دستور پخت
  • 95. رتبه‌بندی در جستجوی اخبار و رویدادها
  • 96. چالش‌های رتبه‌بندی برای کوئری‌های بدون نتیجه (Zero-result Queries)
  • 97. بهینه‌سازی برای دستگاه‌های همراه و واسط‌های صوتی
  • 98. آینده رتبه‌بندی مرتبط در موتورهای جستجوی عمودی
  • 99. مروری بر روندهای پژوهشی و صنعتی جدید
  • 100. خلاصه و جمع‌بندی دوره: طراحی یک سیستم رتبه‌بندی عمودی

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.