دوره خوشه‌بندی اسناد زیستی با استفاده از گراف‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره خوشه‌بندی اسناد زیستی با استفاده از گراف‌ها

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی اسناد زیستی
• 2. اهمیت خوشه‌بندی در زیست‌شناسی و پزشکی
• 3. مروری بر روش‌های سنتی خوشه‌بندی
• 4. مفاهیم پایه‌ای گراف‌ها در تحلیل داده
• 5. نمایش اسناد به عنوان گراف
• 6. گره‌های گراف: اسناد، ژن‌ها، پروتئین‌ها و غیره
• 7. یال‌های گراف: روابط معنایی، استنادها، شبکه‌های تعامل
• 8. معیارهای شباهت برای ایجاد گراف اسناد
• 9. محاسبه شباهت مبتنی بر کلمات کلیدی
• 10. محاسبه شباهت معنایی با استفاده از Embedding ها
• 11. روش‌های ساخت گراف اسناد
• 12. گراف‌های هم‌وقوعی (Co-occurrence graphs)
• 13. گراف‌های استناد (Citation graphs)
• 14. گراف‌های دانش (Knowledge graphs)
• 15. الگوریتم‌های خوشه‌بندی گراف
• 16. خوشه‌بندی مدولار (Modularity clustering)
• 17. الگوریتم Louvain
• 18. الگوریتم Leiden
• 19. روش‌های مبتنی بر مرکزیت (Centrality-based methods)
• 20. PageRank برای خوشه‌بندی
• 21. HITS (Hyperlink-Induced Topic Search)
• 22. خوشه‌بندی طیفی (Spectral clustering)
• 23. بررسی و ارزیابی خوشه‌بندی‌های گراف اسناد
• 24. معیارهای ارزیابی خوشه‌بندی (Silhouette score, Davies-Bouldin index)
• 25. مقایسه با روش‌های سنتی خوشه‌بندی
• 26. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای خوشه‌بندی گراف
• 27. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
• 28. حذف کلمات توقف (Stop words)
• 29. ریشه‌یابی کلمات (Stemming/Lemmatization)
• 30. تبدیل متن به بردار (Text vectorization)
• 31. مدل‌های زبانی و Embedding ها (Word2Vec, GloVe, BERT)
• 32. کاربرد گراف‌ها در خوشه‌بندی مقالات علمی
• 33. خوشه‌بندی مقالات مرتبط با یک بیماری خاص
• 34. خوشه‌بندی مقالات بر اساس موضوعات تحقیقاتی
• 35. خوشه‌بندی اسناد ژنومیک
• 36. خوشه‌بندی ژن‌ها بر اساس عملکرد
• 37. خوشه‌بندی پروتئین‌ها بر اساس ساختار
• 38. خوشه‌بندی داده‌های آزمایشگاهی
• 39. خوشه‌بندی نتایج آزمایش‌های بیان ژن
• 40. خوشه‌بندی داده‌های بالینی
• 41. بهینه‌سازی عملکرد خوشه‌بندی گراف
• 42. انتخاب الگوریتم مناسب
• 43. تنظیم پارامترهای الگوریتم
• 44. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها برای داده‌های بزرگ
• 45. ابزارهای نرم‌افزاری برای خوشه‌بندی گراف اسناد
• 46. NetworkX (پایتون)
• 47. Gephi
• 48. Neo4j
• 49. چالش‌ها و محدودیت‌های خوشه‌بندی گراف اسناد
• 50. داده‌های ناقص و نویزدار
• 51. انتخاب معیارهای شباهت مناسب
• 52. تفسیر نتایج خوشه‌بندی
• 53. مطالعات موردی: کاربردهای عملی خوشه‌بندی گراف اسناد زیستی
• 54. خوشه‌بندی مقالات مرتبط با سرطان
• 55. خوشه‌بندی داده‌های دارویی
• 56. خوشه‌بندی اسناد مرتبط با بیماری‌های عفونی
• 57. آینده خوشه‌بندی گراف اسناد زیستی
• 58. ترکیب با سایر روش‌های یادگیری ماشین
• 59. استفاده از یادگیری عمیق در خوشه‌بندی گراف
• 60. توسعه الگوریتم‌های جدید و کارآمد