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
🎓 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.