سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Elasticsearch و سیستم‌های توصیه گر (Recommender Systems)

کتاب Elasticsearch و سیستم‌های توصیه گر (Recommender Systems)

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 Elasticsearch و سیستم‌های توصیه گر (Recommender Systems)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: الستیک سرچ (Elasticsearch)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر Elasticsearch
  • 2. مفاهیم کلیدی Elasticsearch
  • 3. نصب و پیکربندی Elasticsearch
  • 4. ساختار داده در Elasticsearch (Index, Document, Type)
  • 5. جستجو در Elasticsearch (Query DSL)
  • 6. فیلترها و Queryهای پایه
  • 7. جستجوهای متن کامل (Full-text Search)
  • 8. تحلیلگرهای متن (Analyzers)
  • 9. نوشتارها (Tokenizers) و فیلترهای نوشتاری (Token Filters)
  • 10. Mapping در Elasticsearch
  • 11. انواع داده در Elasticsearch
  • 12. جستجوهای مرتب سازی شده (Sorting)
  • 13. صفحه بندی نتایج (Pagination)
  • 14. عملیات Aggregation در Elasticsearch
  • 15. انواع Aggregation (Metric, Bucket)
  • 16. Bucket Aggregations (Terms, Range, Date Histogram)
  • 17. Metric Aggregations (Sum, Avg, Max, Min, Cardinality)
  • 18. جستجوهای مرتبط (Relevance Scoring)
  • 19. TF-IDF و BM25
  • 20. تنظیمات Relevance
  • 21. پلاگین های Elasticsearch
  • 22. Kibana و ابزارهای تجسم داده
  • 23. مقدمه ای بر سیستم های توصیه گر
  • 24. انواع سیستم های توصیه گر
  • 25. توصیه گر مبتنی بر محتوا (Content-Based)
  • 26. توصیه گر مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 27. توصیه گر مبتنی بر دانش (Knowledge-Based)
  • 28. توصیه گر ترکیبی (Hybrid)
  • 29. مراحل ساخت یک سیستم توصیه گر
  • 30. جمع آوری و پیش پردازش داده ها
  • 31. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 32. مدل سازی در سیستم های توصیه گر
  • 33. ارزیابی سیستم های توصیه گر
  • 34. معیارهای ارزیابی (Precision, Recall, F1-Score, NDCG)
  • 35. مقدمه ای بر مفاهیم یادگیری ماشین مرتبط
  • 36. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
  • 37. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 38. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 39. کاربرد Elasticsearch در سیستم های توصیه گر
  • 40. ذخیره سازی داده های کاربر و آیتم
  • 41. جستجو و فیلتر کردن آیتم ها
  • 42. محاسبه شباهت بین آیتم ها
  • 43. محاسبه شباهت بین کاربران
  • 44. ایجاد پروفایل کاربر (User Profile)
  • 45. ایجاد پروفایل آیتم (Item Profile)
  • 46. استفاده از Elasticsearch برای فیلترینگ مشارکتی
  • 47. بازیابی همسایگان نزدیک (Nearest Neighbors)
  • 48. الگوریتم های جستجوی تقریبی نزدیکترین همسایه (ANN)
  • 49. استفاده از Elasticsearch برای فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 50. استفاده از فیلترهای Elasticsearch برای توصیه
  • 51. استفاده از Aggregations برای کشف الگوها
  • 52. توصیه آیتم های مشابه (Similar Items)
  • 53. توصیه آیتم های محبوب (Popular Items)
  • 54. توصیه آیتم های جدید (New Items)
  • 55. توصیه آیتم ها بر اساس تاریخچه کاربر
  • 56. توصیه آیتم ها بر اساس رفتار کاربر
  • 57. توصیه آیتم ها بر اساس زمینه (Context-Aware Recommendations)
  • 58. توصیه های شخصی سازی شده (Personalized Recommendations)
  • 59. استفاده از Elasticsearch برای نمایش نتایج توصیه
  • 60. بهینه سازی جستجو برای سیستم های توصیه گر
  • 61. تنظیمات Relevance برای نتایج توصیه
  • 62. استفاده از Caching در Elasticsearch
  • 63. مقیاس پذیری Elasticsearch برای سیستم های توصیه گر
  • 64. مدیریت Cluster در Elasticsearch
  • 65. Replication و Sharding
  • 66. مانیتورینگ Elasticsearch
  • 67. امنیت در Elasticsearch
  • 68. مقدمه ای بر موتورهای توصیه گر (Recommendation Engines)
  • 69. معماری سیستم های توصیه گر
  • 70. معماری مبتنی بر Batch
  • 71. معماری مبتنی بر Real-time
  • 72. معماری مبتنی بر Streaming
  • 73. ادغام Elasticsearch با موتورهای توصیه گر
  • 74. استفاده از Elasticsearch به عنوان پایگاه داده بک اند
  • 75. استفاده از Elasticsearch به عنوان موتور جستجو
  • 76. استفاده از Elasticsearch به عنوان موتور توصیه گر (محدود)
  • 77. پیاده سازی توصیه گر مبتنی بر محتوا با Elasticsearch
  • 78. پیاده سازی توصیه گر مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی با Elasticsearch
  • 79. الگوریتم های Matrix Factorization
  • 80. توصیه گر مبتنی بر شبکه های عصبی (Neural Network Based Recommenders)
  • 81. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) برای توصیه
  • 82. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) برای توصیه
  • 83. مدل های ترانسفورمر (Transformer Models) برای توصیه
  • 84. یادگیری عمیق برای سیستم های توصیه گر
  • 85. استفاده از Elasticsearch در سیستم های توصیه گر مقیاس بزرگ
  • 86. چالش های پیاده سازی سیستم های توصیه گر
  • 87. مشکل شروع سرد (Cold Start Problem)
  • 88. مشکل پراکندگی داده (Data Sparsity)
  • 89. مشکل مقیاس پذیری (Scalability)
  • 90. مشکل تنوع (Diversity)
  • 91. مشکل تازگی (Freshness)
  • 92. مشکل قابل توضیح بودن (Explainability)
  • 93. راه حل های Elasticsearch برای چالش ها
  • 94. استفاده از Search Pipelines برای پردازش داده ها
  • 95. استفاده از Ingest Node برای پیش پردازش
  • 96. تکنیک های Feature Store با Elasticsearch
  • 97. استفاده از Elasticsearch برای A/B Testing سیستم های توصیه گر
  • 98. اندازه گیری تاثیر تغییرات در سیستم توصیه گر
  • 99. مطالعات موردی (Case Studies) از کاربرد Elasticsearch در سیستم های توصیه گر
  • 100. توصیه محصولات در فروشگاه های آنلاین

📚 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.