سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی: ترکیب قدرت فیلترینگ مشارکتی و محتوا

کتاب سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی: ترکیب قدرت فیلترینگ مشارکتی و محتوا

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی: ترکیب قدرت فیلترینگ مشارکتی و محتوا

موضوع کلی: توسعه فردی

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل ۱: مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 2. فصل ۲: معماری سیستم‌های توصیه‌گر
  • 3. فصل ۳: انواع رویکردهای توصیه‌گر
  • 4. فصل ۴: فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر کاربر
  • 5. فصل ۵: فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر آیتم
  • 6. فصل ۶: ماتریس‌های پراکنده و چالش‌های آن
  • 7. فصل ۷: کاهش ابعاد و تجزیه ماتریس
  • 8. فصل ۸: مدل‌های مبتنی بر مدل در فیلترینگ مشارکتی
  • 9. فصل ۹: شبکه‌های عصبی در فیلترینگ مشارکتی
  • 10. فصل ۱۰: پردازش زبان طبیعی برای درک محتوا
  • 11. فصل ۱۱: فیلترینگ مبتنی بر محتوا: ویژگی‌های آیتم
  • 12. فصل ۱۲: فیلترینگ مبتنی بر محتوا: پروفایل کاربر
  • 13. فصل ۱۳: مدلسازی محتوا با استفاده از تکنیک‌های کلاسیک
  • 14. فصل ۱۴: مدلسازی محتوا با استفاده از یادگیری عمیق
  • 15. فصل ۱۵: چالش‌های فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 16. فصل ۱۶: معرفی سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی
  • 17. فصل ۱۷: چرا به سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی نیاز داریم؟
  • 18. فصل ۱۸: دسته‌بندی رویکردهای هیبریدی
  • 19. فصل ۱۹: رویکردهای هیبریدی وزنی (Weighted Hybrids)
  • 20. فصل ۲۰: رویکردهای هیبریدی جایگزین (Substitute Hybrids)
  • 21. فصل ۲۱: رویکردهای هیبریدی ترکیبی (Mixed Hybrids)
  • 22. فصل ۲۲: رویکردهای هیبریدی زنجیره‌ای (Chained Hybrids)
  • 23. فصل ۲۳: رویکردهای هیبریدی تنظیم (Tuned Hybrids)
  • 24. فصل ۲۴: رویکردهای هیبریدی تداخلی (Interacting Hybrids)
  • 25. فصل ۲۵: رویکردهای هیبریدی متعادل‌کننده (Balancing Hybrids)
  • 26. فصل ۲۶: رویکردهای هیبریدی مبتنی بر متا-یادگیری (Meta-learning Hybrids)
  • 27. فصل ۲۷: ترکیب فیلترینگ مشارکتی و محتوا: رویکردهای مبتنی بر ویژگی
  • 28. فصل ۲۸: ترکیب ویژگی‌های محتوا در مدل‌های مشارکتی
  • 29. فصل ۲۹: ترکیب ویژگی‌های مشارکتی در مدل‌های محتوا
  • 30. فصل ۳۰: مدل‌های فاکتوربندی ماتریس هیبریدی
  • 31. فصل ۳۱: فاکتوربندی ماتریس با استفاده از اطلاعات محتوا
  • 32. فصل ۳۲: فاکتوربندی ماتریس با استفاده از اطلاعات کاربر
  • 33. فصل ۳۳: فاکتوربندی ماتریس با گنجاندن ویژگی‌های چندوجهی
  • 34. فصل ۳۴: یادگیری عمیق برای سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی
  • 35. فصل ۳۵: شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای محتوا
  • 36. فصل ۳۶: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای توالی‌ها
  • 37. فصل ۳۷: مدل‌های توجه (Attention Mechanisms) در سیستم‌های هیبریدی
  • 38. فصل ۳۸: شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای توصیه‌گرها
  • 39. فصل ۳۹: ترکیب شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی هیبریدی
  • 40. فصل ۴۰: معماری‌های نورونی برای ترکیب فیلترینگ مشارکتی و محتوا
  • 41. فصل ۴۱: مدل‌های DeepCoNN
  • 42. فصل ۴۲: مدل‌های NARRE
  • 43. فصل ۴۳: مدل‌های NGCF
  • 44. فصل ۴۴: مدل‌های LightGCN
  • 45. فصل ۴۵: مدل‌های SVD++ با اطلاعات محتوا
  • 46. فصل ۴۶: مدل‌های Factorization-Machine-based Hybrids
  • 47. فصل ۴۷: مدل‌های Field-aware Factorization Machines (FFM)
  • 48. فصل ۴۸: مدل‌های Wide & Deep Learning
  • 49. فصل ۴۹: مدل‌های DeepFM
  • 50. فصل ۵۰: مدل‌های Neural Collaborative Filtering (NCF) برای رویکردهای هیبریدی
  • 51. فصل ۵۱: ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی
  • 52. فصل ۵۲: معیارهای دقت (Precision) و بازیابی (Recall)
  • 53. فصل ۵۳: معیارهای میانگین دقت میانگین (MAP)
  • 54. فصل ۵۴: معیارهای نرخ پوشش (Coverage)
  • 55. فصل ۵۵: معیارهای تنوع (Diversity)
  • 56. فصل ۵۶: معیارهای تازگی (Novelty)
  • 57. فصل ۵۷: معیارهای رضایت کاربر (User Satisfaction)
  • 58. فصل ۵۸: طراحی آزمایش‌های A/B
  • 59. فصل ۵۹: مقایسه عملکرد رویکردهای مختلف هیبریدی
  • 60. فصل ۶۰: تحلیل حساسیت نسبت به پارامترها
  • 61. فصل ۶۱: مسائل مرتبط با داده‌های کم (Cold-Start Problem)
  • 62. فصل ۶۲: رویکردهای هیبریدی برای حل مشکل سردی آغازین کاربر
  • 63. فصل ۶۳: رویکردهای هیبریدی برای حل مشکل سردی آغازین آیتم
  • 64. فصل ۶۴: گنجاندن دانش دامنه در سیستم‌های هیبریدی
  • 65. فصل ۶۵: استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs)
  • 66. فصل ۶۶: ترکیب گراف‌های دانش با فیلترینگ مشارکتی
  • 67. فصل ۶۷: ترکیب گراف‌های دانش با فیلترینگ محتوا
  • 68. فصل ۶۸: سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر زمینه (Context-aware Recommender Systems)
  • 69. فصل ۶۹: گنجاندن زمینه در رویکردهای هیبریدی
  • 70. فصل ۷۰: سیستم‌های توصیه‌گر اجتماعی (Social Recommender Systems)
  • 71. فصل ۷۱: استفاده از اطلاعات شبکه‌های اجتماعی
  • 72. فصل ۷۲: ترکیب اطلاعات اجتماعی با رویکردهای هیبریدی
  • 73. فصل ۷۳: سیستم‌های توصیه‌گر در حوزه تجارت الکترونیک
  • 74. فصل ۷۴: توصیه‌های محصول در فروشگاه‌های آنلاین
  • 75. فصل ۷۵: سیستم‌های توصیه‌گر در حوزه رسانه‌های اجتماعی
  • 76. فصل ۷۶: توصیه‌های محتوا در پلتفرم‌های رسانه
  • 77. فصل ۷۷: سیستم‌های توصیه‌گر در حوزه سرگرمی
  • 78. فصل ۷۸: توصیه‌های فیلم، موسیقی و بازی
  • 79. فصل ۷۹: سیستم‌های توصیه‌گر در حوزه سلامت
  • 80. فصل ۸۰: توصیه‌های پزشکی و سلامتی
  • 81. فصل ۸۱: چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های هیبریدی
  • 82. فصل ۸۲: تکنیک‌های پردازش توزیع‌شده
  • 83. فصل ۸۳: یادگیری بر خط (Online Learning) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 84. فصل ۸۴: سیستم‌های توصیه‌گر پویا (Dynamic Recommender Systems)
  • 85. فصل ۸۵: مدیریت زمان در سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی
  • 86. فصل ۸۶: حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 87. فصل ۸۷: ملاحظات اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 88. فصل ۸۸: توضیح‌پذیری (Explainability) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 89. فصل ۸۹: ایجاد توضیح برای توصیه‌ها
  • 90. فصل ۹۰: مقایسه رویکردهای هیبریدی و تک‌وجهی
  • 91. فصل ۹۱: مزایا و معایب رویکردهای هیبریدی
  • 92. فصل ۹۲: موارد موفقیت‌آمیز پیاده‌سازی سیستم‌های هیبریدی
  • 93. فصل ۹۳: تحقیقات آینده در سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی
  • 94. فصل ۹۴: ترکیب با تکنیک‌های یادگیری تقویتی
  • 95. فصل ۹۵: سیستم‌های توصیه‌گر برای اقلیت‌های زبانی
  • 96. فصل ۹۶: سیستم‌های توصیه‌گر و فیلترهای حباب اطلاعات
  • 97. فصل ۹۷: رویکردهای نوین در مدلسازی تعاملات کاربر-آیتم
  • 98. فصل ۹۸: استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 99. فصل ۹۹: جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
  • 100. فصل ۱۰۰: واژه‌نامه اصطلاحات کلیدی

📚 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.