اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جستجوی مرتبط: راهنمای جامع ساخت موتور جستجوی کارآمد با Relevance Search

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جستجوی مرتبط: راهنمای جامع ساخت موتور جستجوی کارآمد با Relevance Search

موضوع کلی: جستجوی اطلاعات و بازیابی دانش

موضوع میانی: بهینه‌سازی موتورهای جستجو با رویکرد مرتبط‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر جستجوی اطلاعات و بازیابی دانش
• 2. اهمیت جستجوی مرتبط
• 3. چالش‌های جستجوی سنتی
• 4. معرفی کتاب Relevant Search و مفاهیم کلیدی
• 5. چرایی نیاز به رویکرد Relevance Search
• 6. مبانی بازیابی اطلاعات (IR)
• 7. مدل‌های اطلاعاتی پایه
• 8. مدل برداری (Vector Space Model)
• 9. مدل بولی (Boolean Model)
• 10. مدل وزنی (Weighted Models)
• 11. مفهوم "نقل قول" (Query)
• 12. مفهوم "سند" (Document)
• 13. مفهوم "مجموعه اسناد" (Corpus)
• 14. ارزیابی موتورهای جستجو: معیارهای اولیه
• 15. دقت (Precision)
• 16. یادآوری (Recall)
• 17. امتیاز F1
• 18. معیارهای پیشرفته‌تر ارزیابی
• 19. میانگین دقت میانگین (MAP - Mean Average Precision)
• 20. منحنی دقت-یادآوری (Precision-Recall Curve)
• 21. نرخ خطا (Error Rate)
• 22. مقدمه‌ای بر زبان‌شناسی محاسباتی (Computational Linguistics)
• 23. پردازش زبان طبیعی (NLP) در جستجو
• 24. توکن‌سازی (Tokenization)
• 25. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
• 26. ریشه‌یابی (Stemming)
• 27. لمتایزاسیون (Lemmatization)
• 28. پردازش اسناد
• 29. نمایه‌سازی (Indexing)
• 30. انواع نمایه‌ها
• 31. نمایه معکوس (Inverted Index)
• 32. فهرست‌نویسی (Tokenization) در نمایه‌سازی
• 33. تکنیک‌های تولید شاخص
• 34. ذخیره‌سازی شاخص
• 35. اندازه‌گیری شباهت اسناد
• 36. شباهت کسینوسی (Cosine Similarity)
• 37. شباهت جاکارد (Jaccard Similarity)
• 38. فاصله اقلیدسی (Euclidean Distance)
• 39. تطابق دقیق (Exact Matching)
• 40. مفهوم "مربوط بودن" (Relevance)
• 41. عوامل تعیین‌کننده مرتبط بودن
• 42. دسته‌بندی انواع مرتبط بودن
• 43. مرتبط بودن موضوعی (Topical Relevance)
• 44. مرتبط بودن عملیاتی (Operational Relevance)
• 45. مرتبط بودن شخصی (Personalized Relevance)
• 46. فاکتورهای مرتبط بودن در مدل‌های سنتی
• 47. وزن‌دهی واژگان (Term Weighting)
• 48. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
• 49. مفاهیم پیشرفته‌تر TF-IDF
• 50. نرمال‌سازی (Normalization)
• 51. روش‌های نرمال‌سازی در TF-IDF
• 52. محدودیت‌های TF-IDF
• 53. مدل‌های مبتنی بر زبان (Language Models)
• 54. مدل زبان سند (Document Language Model)
• 55. مدل زبان نقل قول (Query Language Model)
• 56. استفاده از مدل زبان در رتبه‌بندی
• 57. مفهوم "شناخت معنایی" (Semantic Understanding)
• 58. محدودیت‌های تطابق کلمه به کلمه
• 59. معنای واژگان (Word Sense Disambiguation - WSD)
• 60. هم‌نامی (Homonymy) و چندمعنایی (Polysemy)
• 61. چالش‌های تشخیص معنا
• 62. واژگان مترادف (Synonymy)
• 63. چگونه موتور جستجو مترادف‌ها را درک می‌کند؟
• 64. اصطلاحات (Idioms) و عبارات (Phrases)
• 65. عبارات کلیدی (Keyphrases)
• 66. تشخیص عبارات کلیدی
• 67. تکنیک‌های کشف عبارات کلیدی
• 68. کشف روابط بین واژگان
• 69. مفهوم "دانش" (Knowledge) در جستجو
• 70. ساختاردهی دانش
• 71. هستی‌شناسی (Ontology)
• 72. گراف دانش (Knowledge Graph)
• 73. استفاده از گراف دانش در جستجو
• 74. مفهوم "پیوند" (Link) در وب
• 75. تحلیل پیوند (Link Analysis)
• 76. الگوریتم PageRank
• 77. انواع تحلیل پیوند
• 78. مفهوم "اعتماد" (Trust) و "مرجعیت" (Authority)
• 79. تاثیر اعتبار منبع بر مرتبط بودن
• 80. یادگیری ماشین (Machine Learning) در جستجو
• 81. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
• 82. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 83. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 84. یادگیری رتبه‌بندی (Learning to Rank - LTR)
• 85. مدل‌های LTR خطی
• 86. مدل‌های LTR مبتنی بر درخت تصمیم
• 87. مدل‌های LTR مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 88. کاربرد LTR در بهینه‌سازی موتور جستجو
• 89. روش‌های استخراج ویژگی برای LTR
• 90. استفاده از ویژگی‌های سند
• 91. استفاده از ویژگی‌های نقل قول
• 92. استفاده از ویژگی‌های سند-نقل قول
• 93. مفهوم "مرتبط بودن پویا" (Dynamic Relevance)
• 94. تطبیق جستجو با زمینه کاربر (Contextualization)
• 95. تاریخچه جستجو
• 96. موقعیت مکانی
• 97. اطلاعات دستگاه
• 98. جستجوی شخصی‌سازی شده (Personalized Search)
• 99. چالش‌های شخصی‌سازی
• 100. حریم خصوصی کاربر (User Privacy)