دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های توصیه‌گر هوشمند مبتنی بر پایگاه داده گراف (Amazon Neptune) با تأکید بر کارایی در لحظه همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های توصیه‌گر هوشمند مبتنی بر پایگاه داده گراف (Amazon Neptune) با تأکید بر کارایی در لحظه

موضوع کلی: مهندسی داده و سامانه‌های هوشمند

موضوع میانی: پایگاه‌های داده گراف و تحلیل کلان‌داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایگاه‌های داده گراف در سامانه‌های توصیه‌گر
• 2. معماری سامانه‌های توصیه‌گر بلادرنگ با استفاده از Amazon Neptune
• 3. مدل‌سازی داده‌های مشتری و محصول در ساختار گراف
• 4. شناسایی روابط و موجودیت‌ها در تحلیل شبکه‌های اجتماعی و خرید
• 5. اصول طراحی مدل داده گراف برای بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده
• 6. آشنایی با زبان پرس‌وجوی Gremlin در محیط Amazon Neptune
• 7. پیاده‌سازی مدل‌های گراف در Amazon Neptune
• 8. مدیریت تراکنش‌ها و تضمین یکپارچگی داده در پایگاه‌های داده گراف
• 9. الگوریتم‌های پیمایش گراف برای استخراج ویژگی‌های کاربران
• 10. تکنیک‌های فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر گراف
• 11. استخراج روابط هم‌سایگی برای پیشنهادات شخصی‌سازی شده
• 12. بهینه‌سازی زمان پاسخ‌دهی (SLA) در سیستم‌های توصیه‌گر
• 13. استفاده از ایندکس‌گذاری برای افزایش سرعت جستجو در گراف
• 14. تکنیک‌های کشینگ (Caching) برای کاهش تأخیر در سیستم‌های بلادرنگ
• 15. تحلیل عملکرد سیستم در مقیاس کلان‌داده
• 16. پیاده‌سازی موتور توصیه‌گر با استفاده از یادگیری ماشین بر روی گراف
• 17. ارزیابی دقت و نرخ تبدیل در سامانه‌های توصیه‌گر هوشمند
• 18. مدیریت حافظه و منابع در پردازش‌های گراف با تأخیر کم
• 19. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در محیط‌های ابری
• 20. پایش و عیب‌یابی عملکرد سامانه‌های توصیه‌گر در محیط عملیاتی
• 21. یکپارچه‌سازی سامانه‌های گراف با معماری میکروسرویس
• 22. استفاده از قابلیت‌های مقیاس‌پذیری Amazon Neptune در بارهای کاری سنگین
• 23. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای Gremlin برای کاهش پیچیدگی محاسباتی
• 24. طراحی سناریوهای تست بار برای تضمین حد آستانه ۲۰۰ میلی‌ثانیه
• 25. تحلیل داده‌های زمانی و تغییرات رفتار کاربر در گراف
• 26. استفاده از الگوریتم‌های رتبه‌بندی گراف برای اولویت‌بندی پیشنهادات
• 27. راهکارهای مقابله با مشکل سردی (Cold Start) در سیستم‌های توصیه‌گر
• 28. بومی‌سازی و شخصی‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر بر اساس نیازهای کسب‌وکار
• 29. بررسی تجربیات موفق در پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند داده‌محور