دوره ساخت سیستم های Recommendation Engine for E-commerce Backend با اکسپرس.js همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت سیستم های Recommendation Engine for E-commerce Backend با اکسپرس.js

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: اکسپرس (Express.js)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Recommendation Engine در فروشگاه اینترنتی
• 2. معماری سیستم پیشنهاد دهی در بک‌اند
• 3. آشنایی با Node.js و Express.js
• 4. ساختاردهی پروژه Express و تنظیم اولیه
• 5. مدیریت روت‌ها و میان‌افزارها (Middleware)
• 6. ساخت APIهای RESTful برای تعامل کاربر
• 7. احراز هویت JWT و کنترل دسترسی
• 8. ارتباط با دیتابیس (Mongoose / Prisma / Sequelize)
• 9. مدل‌سازی داده‌های کاربر، محصول و تعامل
• 10. ذخیره تاریخچه رفتاری کاربر در دیتابیس
• 11. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌های رفتاری
• 12. استخراج ویژگی از محصولات (متن، تصویر، دسته‌بندی)
• 13. کدگذاری دسته‌بندی‌ها و تبدیل به بردار
• 14. ساخت ماتریس تعامل کاربر-محصول
• 15. مفهوم و انواع Recommendation System
• 16. Collaborative Filtering: مبتنی بر کاربر
• 17. محاسبه شباهت کاربران (Cosine, Pearson, Jaccard)
• 18. Collaborative Filtering: مبتنی بر محصول
• 19. محاسبه شباهت اقلام و پیشنهاد مشابه‌ها
• 20. پیاده‌سازی CF در Express با کتابخانه‌های JS
• 21. مدیریت داده‌های پراکنده و مقیاس‌بزرگ
• 22. Content-Based Filtering و شباهت برداری
• 23. TF-IDF برای توصیف متنی محصولات
• 24. استفاده از Embeddings زبانی برای محصولات
• 25. پیاده‌سازی Content-Based در Express
• 26. سیستم ترکیبی Hybrid Recommendation
• 27. مبانی سیستم توصیه مبتنی بر گراف
• 28. کار با Neo4j و Graph-Based Rec
• 29. Session-Based Recommendations
• 30. مدل‌سازی ترتیبی تعاملات کاربر
• 31. مفاهیم Deep Learning برای رکمند
• 32. آموزش مدل با TensorFlow.js در Node.js
• 33. استفاده از مدل‌های آماده از طریق API
• 34. بررسی معیارهای ارزیابی (Precision, Recall)
• 35. NDCG, MAP و ارزیابی کیفیت پیشنهاد
• 36. A/B Testing روی APIهای توصیه
• 37. Split Testing در محیط بک‌اند
• 38. کش‌گذاری پیشنهادات با Redis
• 39. الگوریتم Popularity Baseline
• 40. رسیدگی به مشکل Cold Start
• 41. تنوع و پیش‌بینی غیرمنتظره (Serendipity)
• 42. قوانین کسب‌وکار در لایه رکمند
• 43. سیاست‌گذاری مبتنی بر قیمت و فصل
• 44. توصیه‌های متناسب با سبد خرید
• 45. پردازش جریانی بلادرنگ با Socket.io
• 46. صف پیام‌ها برای محاسبه پس‌زمینه (BullMQ)
• 47. CQRS و جداسازی خواندن/نوشتن
• 48. مقیاس‌پذیری افقی سیستم رکمند
• 49. Docker و استقرار محیط تولید
• 50. CI/CD برای بروزرسانی مدل
• 51. نظارت، لاگ و هشدار در production
• 52. مدیریت خطا و سیستم پشتیبان (Fallback)
• 53. بهینه‌سازی عملکرد API رکمند
• 54. مستندسازی API با Swagger
• 55. آزمون واحد و یکپارچگی سیستم
• 56. نمونه‌سازی سریع و پروفوتایپ
• 57. Case Study: پیاده‌سازی کامل از صفر
• 58. مقایسه رویکردها و انتخاب بهینه
• 59. بازیابی مجدد و به‌روزرسانی مدل
• 60. Multi-Armed Bandit برای بهینه‌سازی
• 61. Context-Aware Recommendation
• 62. فدراتد لرنینگ: مفاهیم و کاربرد
• 63. جمع‌بندی معماری و مسیر یادگیری