دوره طراحی سیستم‌های توصیه‌گر اقتصادی با گراف‌های دانش همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی سیستم‌های توصیه‌گر اقتصادی با گراف‌های دانش

موضوع کلی: اقتصاد محاسباتی و مدل‌سازی مبتنی بر عامل

موضوع میانی: مدل‌سازی اقتصادی با استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر اقتصادی
• 2. اقتصاد محاسباتی و نقش گراف‌های دانش
• 3. مبانی گراف‌های دانش: مفاهیم و کاربردها
• 4. معماری یک سیستم توصیه‌گر مبتنی بر گراف دانش
• 5. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های اقتصادی برای گراف دانش
• 6. مدل‌سازی داده‌های اقتصادی به عنوان گراف دانش
• 7. انتولوژی‌های اقتصادی و نقش آن‌ها در گراف دانش
• 8. ابزارهای ایجاد و مدیریت گراف‌های دانش (Neo4j, RDF4J, etc.)
• 9. زبان پرس‌وجوی گراف (SPARQL) و کاربرد آن در توصیه‌گرها
• 10. روش‌های استخراج اطلاعات از داده‌های متنی اقتصادی
• 11. یادگیری نمایش برداری (Embedding) برای گره‌ها و یال‌های گراف دانش اقتصادی
• 12. تکنیک‌های رتبه‌بندی گره‌ها در گراف دانش اقتصادی
• 13. الگوریتم‌های PageRank و Similar Page برای توصیه‌گرها
• 14. مدل‌سازی ترجیحات کاربر در گراف دانش اقتصادی
• 15. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا با استفاده از گراف دانش
• 16. توصیه‌گرهای مبتنی بر همکاری با استفاده از گراف دانش
• 17. توصیه‌گرهای ترکیبی (Hybrid) با گراف دانش اقتصادی
• 18. تکنیک‌های فیلترینگ مبتنی بر گراف دانش
• 19. ارزیابی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر اقتصادی
• 20. معیارهای ارزیابی توصیه‌گرها (Precision, Recall, NDCG, etc.)
• 21. بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از یادگیری تقویتی
• 22. توصیه‌گرهای آگاه از متن (Context-Aware Recommender Systems)
• 23. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش (Knowledge-Based Recommender Systems)
• 24. کاربرد گراف‌های دانش در پیش‌بینی ریسک اعتباری
• 25. کاربرد گراف‌های دانش در تشخیص تقلب‌های مالی
• 26. کاربرد گراف‌های دانش در بازاریابی شخصی‌سازی‌شده
• 27. کاربرد گراف‌های دانش در مدیریت زنجیره تامین
• 28. توصیه‌گرهای اقتصادی برای سرمایه‌گذاری
• 29. توصیه‌گرهای اقتصادی برای مدیریت پرتفوی
• 30. توصیه‌گرهای اقتصادی برای انتخاب شغل
• 31. توصیه‌گرهای اقتصادی برای املاک و مستغلات
• 32. تکنیک‌های افزایش مقیاس‌پذیری (Scalability) در سیستم‌های توصیه‌گر
• 33. چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از گراف‌های دانش در اقتصاد
• 34. مطالعه موردی: طراحی یک سیستم توصیه‌گر برای بازار سهام
• 35. مطالعه موردی: طراحی یک سیستم توصیه‌گر برای وام‌های بانکی
• 36. استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای بهبود گراف دانش اقتصادی
• 37. تکنیک‌های داده‌کاوی برای کشف الگوهای پنهان در گراف دانش
• 38. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های توصیه‌گر اقتصادی
• 39. آینده سیستم‌های توصیه‌گر اقتصادی مبتنی بر گراف دانش