دوره کاوشگرهای وب و تحلیل ساختار لینک‌ها با گراف‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاوشگرهای وب و تحلیل ساختار لینک‌ها با گراف‌ها

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های گراف (Graph Models)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر کاوش وب و موتورهای جستجو
• 2. مفاهیم پایه‌ای گراف‌ها و کاربرد آن‌ها در وب
• 3. نمایش صفحات وب به عنوان گره و لینک‌ها به عنوان یال
• 4. انواع گراف‌های وب: Directed, Undirected, Weighted
• 5. الگوریتم‌های پیمایش گراف: BFS و DFS در کاوش وب
• 6. خزیدن وب (Web Crawling) و چالش‌های آن
• 7. معماری یک کاوشگر وب ساده
• 8. کنترل عمق و پهنای کاوش
• 9. جلوگیری از تکرار در کاوش وب
• 10. پردازش صفحات وب: استخراج متن و لینک‌ها
• 11. بررسی پروتکل robots.txt و احترام به محدودیت‌های وب‌سایت‌ها
• 12. ذخیره‌سازی داده‌های کاوشگر وب: پایگاه داده گراف
• 13. معرفی پایگاه داده‌های گراف (Graph Databases): Neo4j, JanusGraph
• 14. زبان پرس‌وجوی گراف (Graph Query Language): Cypher
• 15. تحلیل ساختار لینک‌ها: Centrality Measures
• 16. PageRank: الگوریتم اصلی رتبه‌بندی صفحات
• 17. HITS (Hyperlink-Induced Topic Search): الگوریتم‌های مرتبط
• 18. تحلیل ساختار لینک‌ها: Betweenness Centrality
• 19. تحلیل ساختار لینک‌ها: Closeness Centrality
• 20. تحلیل ساختار لینک‌ها: Eigenvector Centrality
• 21. تشخیص جوامع (Community Detection) در گراف‌های وب
• 22. الگوریتم Louvain برای تشخیص جوامع
• 23. الگوریتم Label Propagation برای تشخیص جوامع
• 24. تحلیل ساختار لینک‌ها برای شناسایی صفحات مهم و معتبر
• 25. شناسایی لینک‌های شکسته (Broken Links)
• 26. شناسایی محتوای تکراری (Duplicate Content)
• 27. تحلیل گراف‌های وب برای SEO (Search Engine Optimization)
• 28. کاوشگرهای وب توزیع شده (Distributed Web Crawlers)
• 29. مقیاس‌پذیری کاوشگرهای وب
• 30. چالش‌های حقوقی و اخلاقی کاوش وب
• 31. بهینه‌سازی کاوشگر وب برای سرعت و کارایی
• 32. استفاده از فریم‌ورک‌های کاوش وب موجود
• 33. تحلیل گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) و ارتباط آن‌ها با گراف‌های وب
• 34. کاربرد یادگیری ماشین بر روی گراف‌های وب: Node Classification
• 35. کاربرد یادگیری ماشین بر روی گراف‌های وب: Link Prediction
• 36. کاربرد یادگیری ماشین بر روی گراف‌های وب: Graph Embedding