کتاب آموزش کاربردی تحلیل احساسات و نظرات کاربران در طراحی سیستم‌های توصیه‌گر سفر با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی تحلیل احساسات و نظرات کاربران در طراحی سیستم‌های توصیه‌گر سفر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: تحلیل احساسات و سیستم‌های توصیه‌گر گردشگری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و مفاهیم پایه‌ای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در متن‌های گردشگری
  • 2. آشنایی با سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems) در صنعت گردشگری و هتلداری
  • 3. جمع‌آوری و استخراج داده‌های نظرات کاربران از پلتفرم‌های آنلاین سفر
  • 4. پیش‌پردازش داده‌های متنی شامل پاکسازی، توکنایزر و حذف کلمات توقف در نظرات مسافران
  • 5. تحلیل واژگان و ساخت فرهنگ لغت احساسات (Lexicon-based Sentiment Analysis)
  • 6. آشنایی با رویکردهای یادگیری ماشین سنتی در دسته‌بندی احساسات متون
  • 7. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی متن با الگوریتم‌های رگرسیون لجستیک و ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 8. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی عمیق و کاربرد آن‌ها در پردازش زبان طبیعی
  • 9. استفاده از مدل‌های بازگشتی (RNN و LSTM) برای تحلیل توالی متن‌های نظرات کاربران
  • 10. آشنایی با مدل‌های ترانسفورماتور (Transformers) و معماری BERT در تحلیل احساسات پیشرفته
  • 11. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان بزرگ برای تشخیص احساسات خاص مسافران
  • 12. استخراج جنبه‌محور نظرات (Aspect-Based Sentiment Analysis) برای ارزیابی کیفیت هتل‌ها و جاذبه‌ها
  • 13. تحلیل امتیازات و نظرات چندزبانه در پلتفرم‌های بین‌المللی سفر
  • 14. شناسایی نظرات جعلی (Fake Reviews) و تاثیر آن‌ها بر دقت سیستم توصیه‌گر
  • 15. تلفیق امتیازات احساسات متنی با ماتریس‌های فیلترینگ مشارکتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 16. طراحی الگوریتم‌های رتبه‌بندی هتل‌ها و مقاصد گردشگری بر اساس تحلیل عواطف کاربران
  • 17. ارزیابی مدل‌های توصیه‌گر سفر با استفاده از متریک‌های دقت، یادآوری و F1-score
  • 18. مدیریت چالش‌های مقیاس‌پذیری و پردازش داده‌های حجیم نظرات کاربران در زمان واقعی
  • 19. پیاده‌سازی عملی APIهای تحلیل احساسات برای اتصال به پلتفرم‌های رزرو سفر
  • 20. پروژه جامع: طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی یک سیستم توصیه‌گر هوشمند سفر مبتنی بر تحلیل احساسات نظرات کاربران
تگ‌ها: AI in Travel Aspect-Based Sentiment Analysis BERT Model Data Preprocessing Deep Learning Machine Learning Natural Language Processing Opinion Mining Python NLP Recommendation Engines Review Analysis Sentiment Analysis Text Classification Tourism Technology Travel Recommendation Systems

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.