اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تجزیه ماتریس و روش‌های کم‌رتبه برای پیشنهاد محتوا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تجزیه ماتریس و روش‌های کم‌رتبه برای پیشنهاد محتوا

موضوع کلی: توسعه برنامه‌های وب پیشرفته

موضوع میانی: Recommendation System Algorithms

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر و تجزیه ماتریس
• 2. ماتریس‌های پراکنده و چالش‌های آن‌ها
• 3. مفاهیم پایه جبر خطی برای تجزیه ماتریس
• 4. تجزیه مقدار منفرد (SVD): اصول و کاربردها
• 5. محاسبه SVD: روش‌ها و الگوریتم‌ها
• 6. کاربرد SVD در کاهش ابعاد داده‌ها
• 7. روش‌های کم‌رتبه: معرفی و دسته‌بندی
• 8. روش‌های مبتنی بر تجزیه ماتریس: PCA و NMF
• 9. تجزیه مقادیر ویژه (EVD) و کاربرد آن در توصیه‌گرها
• 10. روش‌های مبتنی بر همسایگی: Collaborative Filtering
• 11. Collaborative Filtering مبتنی بر کاربر (User-Based)
• 12. Collaborative Filtering مبتنی بر آیتم (Item-Based)
• 13. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر: معیارهای رایج
• 14. ماتریس‌های بازخورد صریح (Explicit Feedback)
• 15. ماتریس‌های بازخورد ضمنی (Implicit Feedback)
• 16. مدل‌های ماتریسی برای بازخورد صریح
• 17. مدل‌های ماتریسی برای بازخورد ضمنی
• 18. روش‌های احتمالی ماتریسی (Probabilistic Matrix Factorization)
• 19. بهینه‌سازی توابع هدف در تجزیه ماتریس
• 20. روش‌های گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
• 21. روش‌های نیوتون (Newton's Method)
• 22. کاربرد SVD در فیلترینگ محتوا (Content-Based Filtering)
• 23. ترکیب فیلترینگ محتوا و Collaborative Filtering
• 24. روش‌های کم‌رتبه برای داده‌های متنی
• 25. تجزیه ماتریس و سیستم‌های توصیه‌گر در مقیاس بزرگ
• 26. چالش‌های عملی در پیاده‌سازی تجزیه ماتریس
• 27. بهینه‌سازی عملکرد توصیه‌گرها با استفاده از SVD
• 28. کاربرد SVD در پیشنهاد فیلم و موسیقی
• 29. کاربرد SVD در پیشنهاد محصول
• 30. کاربرد SVD در پیشنهاد اخبار
• 31. روش‌های پیشرفته تجزیه ماتریس: Non-negative Matrix Factorization (NMF)
• 32. NMF: اصول، الگوریتم‌ها و کاربردها
• 33. مقایسه SVD و NMF
• 34. کاربرد NMF در خوشه‌بندی (Clustering)
• 35. روش‌های کم‌رتبه برای داده‌های چندوجهی (Multiview Data)
• 36. تکنیک‌های Regularization در تجزیه ماتریس
• 37. انتخاب ابعاد کم‌رتبه مناسب
• 38. تفسیرپذیری (Interpretability) در مدل‌های تجزیه ماتریس
• 39. مدل‌های Bayesian Matrix Factorization
• 40. تکنیک‌های افزایش دقت (Accuracy) در توصیه‌گرها
• 41. روش‌های Hybrid Recommendation Systems
• 42. پردازش موازی (Parallel Processing) در تجزیه ماتریس
• 43. استفاده از Spark برای تجزیه ماتریس
• 44. پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر مبتنی بر تجزیه ماتریس در پایتون
• 45. کار با کتابخانه‌های Scikit-learn و Surprise