سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل رفتار کاربر برای بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر

کتاب تحلیل رفتار کاربر برای بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر

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 تحلیل رفتار کاربر برای بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر و تحلیل رفتار کاربر
  • 2. مبانی هوش مصنوعی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 3. یادگیری ماشین و کاربرد آن در تحلیل رفتار
  • 4. انواع داده‌های رفتاری کاربران
  • 5. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های رفتاری
  • 6. مدل‌سازی رفتار کاربر: رویکردهای اولیه
  • 7. تحلیل آماری رفتار کاربر
  • 8. تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت برای خوشه‌بندی رفتار
  • 9. خوشه‌بندی کاربران بر اساس الگوهای رفتاری
  • 10. خوشه‌بندی آیتم‌ها بر اساس تعاملات کاربران
  • 11. تحلیل توالی رفتار کاربر
  • 12. مدل‌های مارکوف پنهان (HMM) برای تحلیل توالی
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تحلیل توالی
  • 14. مدل‌های ترنسفورمر برای تحلیل رفتار کاربر
  • 15. تحلیل رفتار کاربر در زمان واقعی (Real-time)
  • 16. پیش‌بینی قصد کاربر (User Intent Prediction)
  • 17. مدل‌های یادگیری عمیق برای پیش‌بینی قصد
  • 18. شناسایی عوامل مؤثر بر قصد کاربر
  • 19. تأثیر عوامل زمینه‌ای بر رفتار کاربر
  • 20. مدل‌سازی رفتار کاربر با در نظر گرفتن عوامل زمینه‌ای
  • 21. تکنیک‌های شناسایی الگوهای رفتاری پنهان
  • 22. کشف قوانین انجمنی (Association Rule Mining) در رفتار کاربر
  • 23. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis) و کاربرد آن
  • 24. تحلیل اکتشافی داده‌های رفتاری
  • 25. مصورسازی داده‌های رفتاری کاربر
  • 26. شاخص‌های ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 27. معیارهای دقت و بازیابی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 28. معیارهای مبتنی بر رتبه‌بندی
  • 29. معیارهای مبتنی بر تنوع و تازگی
  • 30. معیارهای مبتنی بر رضایت کاربر
  • 31. ارزیابی A/B تست در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 32. طراحی آزمایش برای ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 33. تحلیل نتایج آزمایش‌های A/B
  • 34. بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر بر اساس بازخورد
  • 35. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 36. مدل‌سازی پاداش در یادگیری تقویتی
  • 37. کاربرد یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی بلندمدت
  • 38. چالش‌های اخلاقی در تحلیل رفتار کاربر
  • 39. حریم خصوصی کاربران و حفاظت از داده‌ها
  • 40. شفافیت در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 41. مدیریت سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 42. پاسخگویی و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
  • 43. تکنیک‌های افزایش قابلیت توضیح‌پذیری
  • 44. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 45. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 46. روش‌های مبتنی بر همسایگی (Neighborhood-based)
  • 47. روش‌های مبتنی بر ماتریس فاکتورینگ (Matrix Factorization)
  • 48. مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق برای فیلترینگ مشارکتی
  • 49. ترکیب روش‌های مختلف (Hybrid Recommender Systems)
  • 50. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر دانش (Knowledge-based)
  • 51. سیستم‌های توصیه‌گر متنی (Context-aware)
  • 52. سیستم‌های توصیه‌گر برای محتوای پویا
  • 53. سیستم‌های توصیه‌گر برای تجارت الکترونیک
  • 54. سیستم‌های توصیه‌گر برای رسانه‌های اجتماعی
  • 55. سیستم‌های توصیه‌گر برای پلتفرم‌های سرگرمی
  • 56. سیستم‌های توصیه‌گر برای آموزش الکترونیکی
  • 57. سیستم‌های توصیه‌گر برای سلامت
  • 58. سیستم‌های توصیه‌گر برای خدمات مالی
  • 59. سیستم‌های توصیه‌گر برای سفر و گردشگری
  • 60. سیستم‌های توصیه‌گر برای بازار کار
  • 61. سیستم‌های توصیه‌گر برای اخبار و مقالات
  • 62. سیستم‌های توصیه‌گر برای موسیقی و فیلم
  • 63. مدیریت مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 64. معماری سیستم‌های توصیه‌گر توزیع‌شده
  • 65. پردازش داده‌های حجیم (Big Data) برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. استفاده از ابزارهای پردازش توزیع‌شده (مانند Spark)
  • 67. مباحث پیشرفته در تحلیل رفتار کاربر
  • 68. مدل‌سازی رفتار با در نظر گرفتن عامل زمان
  • 69. تحلیل رفتار کاربر در بستر شبکه‌های اجتماعی
  • 70. مدل‌سازی پویای ترجیحات کاربر
  • 71. کاربرد تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در رفتار کاربر
  • 72. شناسایی الگوهای رفتاری نامتعارف
  • 73. پیش‌بینی ریزش کاربر (Churn Prediction)
  • 74. مدیریت سبد خرید و افزایش ارزش سفارش
  • 75. تکنیک‌های شخصی‌سازی عمیق‌تر
  • 76. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر گراف (Graph-based Recommenders)
  • 77. مدل‌سازی روابط پیچیده بین کاربران و آیتم‌ها
  • 78. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 79. تحلیل رفتار کاربر در پلتفرم‌های بازی
  • 80. توصیه‌گرهای تعاملی (Interactive Recommenders)
  • 81. یادگیری فعال (Active Learning) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 82. بهینه‌سازی تجربه کاربری (UX) با سیستم‌های توصیه‌گر
  • 83. توسعه و استقرار سیستم‌های توصیه‌گر
  • 84. پایش و نگهداری سیستم‌های توصیه‌گر
  • 85. آینده سیستم‌های توصیه‌گر و تحلیل رفتار کاربر
  • 86. روندهای نوظهور در حوزه هوش مصنوعی کاربردی
  • 87. جمع‌بندی مباحث و جمع‌بندی دوره
  • 88. مرور کاربردها و چالش‌های عملی
  • 89. مسائل جاری و تحقیقات آتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 90. کاربرد تحلیل رفتار کاربر در بهینه‌سازی پلتفرم‌های دیجیتال
  • 91. نقش تحلیل رفتار کاربر در افزایش تعامل و وفاداری
  • 92. توصیه‌گرهای هوشمند برای تصمیم‌گیری بهتر
  • 93. تکنیک‌های نوین در تحلیل رفتارهای پنهان کاربر
  • 94. اصول طراحی سیستم‌های توصیه‌گر اخلاقی و مسئولانه
  • 95. آینده تحلیل رفتار کاربر در عصر داده‌محور

📚 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.