دوره توصیه اخبار در خبرخوان‌ها، اپلیکیشن‌ها و وب‌سایت‌های رسانه‌ای همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توصیه اخبار در خبرخوان‌ها، اپلیکیشن‌ها و وب‌سایت‌های رسانه‌ای

موضوع کلی: سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر اخبار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه گر
• 2. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های خبری
• 3. تحلیل محتوای متنی اخبار
• 4. شناسایی موضوعات و دسته‌بندی اخبار
• 5. استخراج ویژگی‌های کلیدی اخبار
• 6. مدل‌سازی ترجیحات کاربران
• 7. روش‌های فیلترینگ مبتنی بر محتوا
• 8. روش‌های فیلترینگ مشارکتی
• 9. روش‌های ترکیبی توصیه
• 10. ارزیابی سیستم‌های توصیه گر
• 11. معیارهای ارزیابی دقت و صحت
• 12. معماری یک خبرخوان هوشمند
• 13. پیاده‌سازی یک سیستم توصیه گر ساده
• 14. استفاده از یادگیری ماشین در توصیه اخبار
• 15. الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای اخبار
• 16. الگوریتم‌های طبقه‌بندی برای اخبار
• 17. بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه گر
• 18. تکنیک‌های افزایش تنوع در توصیه‌ها
• 19. مدیریت اخبار تکراری و مشابه
• 20. توصیه‌های شخصی‌سازی شده بر اساس موقعیت مکانی
• 21. توصیه‌های مبتنی بر زمان و رویدادهای جاری
• 22. رابط کاربری و تجربه کاربری در خبرخوان‌ها
• 23. طراحی رابط کاربری برای توصیه‌های خبری
• 24. تاثیر عوامل اجتماعی در توصیه‌های خبری
• 25. توصیه‌های مبتنی بر شبکه‌های اجتماعی
• 26. توصیه‌های مبتنی بر بازخورد کاربران
• 27. مدیریت بازخورد منفی و سوء استفاده
• 28. استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 29. تحلیل احساسات در متون خبری
• 30. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER)
• 31. خلاصه‌سازی خودکار اخبار
• 32. تولید خودکار عناوین اخبار
• 33. توصیه‌های چندرسانه‌ای (متن، تصویر، ویدئو)
• 34. استفاده از داده‌های ضمنی (Implicit Data)
• 35. توصیه‌های مبتنی بر تاریخچه مرور کاربران
• 36. توصیه‌های مبتنی بر رفتار کلیک کاربران
• 37. توصیه‌های مبتنی بر زمان صرف شده روی اخبار
• 38. توصیه‌های مبتنی بر اشتراک‌گذاری اخبار
• 39. توصیه‌های مبتنی بر ذخیره اخبار
• 40. تکنیک‌های مقابله با مشکل شروع سرد (Cold Start)
• 41. توصیه‌های مبتنی بر محتوای پرطرفدار
• 42. توصیه‌های مبتنی بر محتوای مشابه
• 43. توصیه‌های مبتنی بر پروفایل‌های کاربری
• 44. استفاده از داده‌کاوی در توصیه‌های خبری
• 45. شناسایی الگوهای رفتاری کاربران
• 46. پیش‌بینی علایق کاربران
• 47. توصیه‌های مبتنی بر رویدادهای در حال وقوع
• 48. توصیه‌های مبتنی بر اخبار مرتبط
• 49. توصیه‌های مبتنی بر تحلیل روند اخبار
• 50. استفاده از پایگاه‌های دانش در توصیه‌ها
• 51. توصیه‌های مبتنی بر اطلاعات زمینه‌ای
• 52. توصیه‌های مبتنی بر دانش موضوعی
• 53. توصیه‌های مبتنی بر روابط بین اخبار
• 54. توصیه‌های مبتنی بر تحلیل شبکه‌های خبری
• 55. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های توصیه گر
• 56. محافظت از داده‌های کاربران
• 57. تضمین شفافیت و پاسخگویی توصیه‌ها
• 58. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در توصیه‌ها
• 59. مباحث اخلاقی در توصیه‌های خبری
• 60. جلوگیری از ایجاد حباب فیلتر (Filter Bubble)
• 61. جلوگیری از انتشار اخبار جعلی
• 62. توصیه‌های مبتنی بر منابع معتبر
• 63. توصیه‌های متنوع و متعادل
• 64. بهبود مستمر سیستم‌های توصیه گر
• 65. آزمایش A/B و ارزیابی آنلاین
• 66. استفاده از بازخورد کاربران برای بهبود سیستم
• 67. تکنیک‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 68. توصیه‌های مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 69. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای توصیه‌ها
• 70. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای توصیه‌ها
• 71. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer) برای توصیه‌ها
• 72. استفاده از Embedding در توصیه‌های خبری
• 73. توصیه‌های مبتنی بر گراف دانش (Knowledge Graph)
• 74. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه گر
• 75. توصیه‌های توزیع شده
• 76. استفاده از سیستم‌های خوشه‌بندی توزیع شده
• 77. توصیه‌های Real-time
• 78. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های توصیه گر
• 79. توصیه‌های مبتنی بر منابع محدود
• 80. توصیه‌های آفلاین و آنلاین