, ,

کتاب قیمت‌گذاری استراتژیک و مدل‌سازی رقابت فروشندگان در سیستم‌های توصیه‌گر

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 قیمت‌گذاری استراتژیک و مدل‌سازی رقابت فروشندگان در سیستم‌های توصیه‌گر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر و استراتژی‌های رقابتی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با انواع سیستم‌های توصیه‌گر: محتوامحور، همکارانه، ترکیبی
  • 3. معرفی داده‌های مورد استفاده در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 4. متریک‌های ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر: دقت، پوشش، تازگی
  • 5. مروری بر مدل‌های رتبه‌بندی: روش‌های آماری و یادگیری ماشین
  • 6. مفاهیم اساسی در نظریه بازی‌ها و رقابت
  • 7. آشنایی با مفاهیم قیمت‌گذاری: قیمت‌گذاری بر اساس هزینه، قیمت‌گذاری بر اساس ارزش
  • 8. نقش فروشندگان در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 9. مدل‌سازی رقابت فروشندگان: بازی‌های استراتژیک
  • 10. معرفی مقاله "Strategic Pricing and Ranking in Recommendation Systems with Seller Competition"
  • 11. مروری بر پیش‌زمینه‌های ریاضی و مفاهیم احتمالات
  • 12. مدل‌سازی ترجیحات کاربران: تابع مطلوبیت
  • 13. اقتصاد رفتاری و تاثیر آن بر رفتار کاربران
  • 14. نقش اطلاعات در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 15. بررسی مدل‌های قیمت‌گذاری رقابتی: برتراند، کورنو
  • 16. تحلیل تعادل نش در مدل‌های رقابتی
  • 17. تاثیر رتبه‌بندی بر رفتار فروشندگان
  • 18. مدل‌سازی دینامیک‌های بازار در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 19. نقش استراتژی‌های بازاریابی در رقابت فروشندگان
  • 20. تاثیر اطلاعات کاربر بر قیمت‌گذاری
  • 21. بررسی استراتژی‌های قیمت‌گذاری: قیمت‌گذاری ثابت، قیمت‌گذاری پویا
  • 22. مدل‌سازی رقابت در فضای چندفروشنده
  • 23. تاثیر فیلترینگ بر رقابت و قیمت‌گذاری
  • 24. بررسی اثرات شبکه و تاثیر آن بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 25. مدل‌سازی عدم قطعیت در رفتار کاربران و فروشندگان
  • 26. تاثیر کیفیت کالا بر قیمت‌گذاری و رتبه‌بندی
  • 27. بررسی روش‌های جلوگیری از سوء استفاده فروشندگان
  • 28. نقش سیستم پاداش و تنبیه در رقابت
  • 29. مدل‌سازی اطلاعات ناقص در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 30. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری در حضور رقبا
  • 31. اهمیت زمان در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 32. بررسی تاثیر تبلیغات بر رقابت و قیمت‌گذاری
  • 33. مدل‌سازی ترجیحات فروشندگان
  • 34. نقش استراتژی‌های قیمت‌گذاری در افزایش سودآوری
  • 35. پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر ساده
  • 36. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای سیستم‌های توصیه‌گر (scikit-learn, TensorFlow)
  • 37. معرفی داده‌های واقعی برای تمرین (MovieLens, Amazon Reviews)
  • 38. پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی برای مدل‌سازی
  • 39. پیاده‌سازی مدل‌های رتبه‌بندی: محتوامحور، همکارانه
  • 40. ارزیابی و مقایسه مدل‌های رتبه‌بندی
  • 41. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های رتبه‌بندی
  • 42. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و کاربرد آن در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 43. ساخت شبکه‌های عصبی برای رتبه‌بندی
  • 44. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در پایتون
  • 45. ارزیابی و مقایسه مدل‌های یادگیری عمیق
  • 46. معرفی روش‌های یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 47. مدل‌سازی رفتار کاربران با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 48. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (Q-learning, SARSA)
  • 49. بهینه‌سازی استراتژی‌های قیمت‌گذاری با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 50. استفاده از شبیه‌سازی برای ارزیابی استراتژی‌های قیمت‌گذاری
  • 51. بررسی چالش‌های عملی در پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 52. مقابله با داده‌های پراکنده و سرد
  • 53. چگونگی مقابله با حملات و تقلب در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 54. طراحی رابط کاربری مناسب برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 55. تاثیر سیستم‌های توصیه‌گر بر رفتار مصرف‌کننده
  • 56. بررسی اخلاق و مسئولیت اجتماعی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. نقش حریم خصوصی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 58. آشنایی با انواع حملات به سیستم‌های توصیه‌گر
  • 59. مدل‌سازی رفتار کاربران در مواجهه با قیمت‌گذاری
  • 60. بررسی تاثیر تبلیغات بر رتبه‌بندی و قیمت‌گذاری
  • 61. بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر برای اهداف مختلف (سودآوری، رضایت کاربر)
  • 62. استفاده از تکنیک‌های یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 63. استفاده از روش‌های ترجیح‌بندی برای رتبه‌بندی
  • 64. به کارگیری مدل‌های مبتنی بر توجه در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 65. بررسی مدل‌های مبتنی بر گراف در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. ترکیب مدل‌های مختلف برای افزایش دقت
  • 67. آشنایی با چارچوب‌های متن باز برای سیستم‌های توصیه‌گر (RecSys, TensorFlow Recommenders)
  • 68. به کارگیری روش‌های پیش‌بینی سری زمانی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 69. بهینه سازی مدل‌های رتبه‌بندی برای مقیاس‌پذیری
  • 70. آشنایی با سیستم‌های توصیه‌گر در دنیای واقعی (آمازون، نتفلیکس)
  • 71. مطالعه موردی: سیستم توصیه‌گر آمازون
  • 72. مطالعه موردی: سیستم توصیه‌گر نتفلیکس
  • 73. چالش‌های پیش رو در تحقیقات سیستم‌های توصیه‌گر
  • 74. نقش بلاک‌چین در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 75. استفاده از یادگیری فدرال در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 76. مدل‌سازی رفتارهای متقابل کاربر و فروشنده
  • 77. آشنایی با چارچوب‌های توسعه بازی‌های استراتژیک
  • 78. اصول طراحی بازی‌های استراتژیک برای رقابت فروشندگان
  • 79. شبیه‌سازی تعاملات کاربر-فروشنده-سیستم
  • 80. بررسی تاثیر استراتژی‌های مختلف قیمت‌گذاری بر سودآوری
  • 81. بررسی استراتژی‌های تعادل در رقابت فروشندگان
  • 82. مدل‌سازی ریسک در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 83. تاثیر بی‌نظمی اطلاعات بر رفتار فروشندگان
  • 84. استفاده از روش‌های یادگیری انتقال
  • 85. توسعه سیستم‌های توصیه‌گر چندزبانه
  • 86. بهبود دقت سیستم با استفاده از داده‌های چند منبعی
  • 87. ارزیابی تاثیر الگوریتم‌های مختلف بر عدالت و انصاف
  • 88. بررسی روش‌های مقابله با سوگیری در داده‌ها
  • 89. به کارگیری روش‌های توضیح‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 90. بهبود عملکرد سیستم با استفاده از روش‌های یادگیری فعال
  • 91. ارزیابی تاثیر مداخله‌های انسانی در رتبه‌بندی
  • 92. آینده سیستم‌های توصیه‌گر و نقش هوش مصنوعی
  • 93. تاثیر پیشرفت‌های سخت‌افزاری بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 94. بررسی اخلاق در هوش مصنوعی و سیستم‌های توصیه‌گر
  • 95. نقش سیستم‌های توصیه‌گر در متاورس
  • 96. تاثیر سیستم‌های توصیه‌گر بر اقتصاد دیجیتال
  • 97. بهره‌وری از داده‌های بیانی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 98. مدل‌سازی و پیش‌بینی روندهای بازار با استفاده از سیستم‌های توصیه‌گر
  • 99. نقش هوش مصنوعی در توسعه سیستم‌های توصیه‌گر
  • 100. آشنایی با پلتفرم‌های سیستم‌های توصیه‌گر ابری

📚 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 قیمت‌گذاری استراتژیک و مدل‌سازی رقابت فروشندگان در سیستم‌های توصیه‌گر”

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

پیمایش به بالا