فلش‌کارت‌های آموزشی از صفر تا صد طراحی و پیاده‌سازی موتور جستجوی پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره از صفر تا صد طراحی و پیاده‌سازی موتور جستجوی پیشرفته

موضوع کلی: بازیابی اطلاعات

موضوع میانی: معماری موتورهای جستجو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بازیابی اطلاعات (Information Retrieval - IR)
• 2. تاریخچه و تکامل موتورهای جستجو
• 3. نقش موتورهای جستجو در دنیای مدرن
• 4. اجزای اصلی معماری یک موتور جستجو
• 5. چالش‌های اصلی در طراحی موتور جستجو
• 6. مدل‌های بازیابی اطلاعات: مروری کلی
• 7. مقدمه‌ای بر مدل بولین
• 8. مقدمه‌ای بر مدل فضای برداری (Vector Space Model)
• 9. مفهوم ارتباط (Relevance) در IR
• 10. ارزیابی عملکرد موتورهای جستجو: مقدمه
• 11. ساختار وب و گراف لینک‌ها
• 12. مفهوم خزشگر وب (Web Crawler)
• 13. اصول طراحی یک خزشگر
• 14. سیاست‌های خزش: خوش‌رفتاری (Politeness)
• 15. سیاست‌های خزش: تمرکز (Focus)
• 16. مدیریت صف خزش (Crawl Frontier)
• 17. خزش توزیع‌شده (Distributed Crawling)
• 18. تشخیص محتوای تکراری و نزدیک به تکراری
• 19. پارسینگ و نرمال‌سازی اسناد (HTML, PDF, DOC)
• 20. استخراج متن از اسناد وب
• 21. مدیریت محتوای پویا (Dynamic Content)
• 22. ذخیره‌سازی داده‌های خزش‌شده
• 23. شناسایی و پردازش لینک‌های شکسته (Broken Links)
• 24. نقش فایل robots.txt و متاتگ‌ها
• 25. خزش عمیق (Deep Web Crawling)
• 26. پیش‌پردازش متن: مروری کلی
• 27. توکن‌سازی (Tokenization)
• 28. نرمال‌سازی توکن‌ها (Lowercase, Punctuation)
• 29. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
• 30. ریشه‌یابی (Stemming) و لغت‌سازی (Lemmatization)
• 31. تشخیص عبارات (Phrase Detection)
• 32. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition - NER)
• 33. واژه‌نامه (Vocabulary) و ساخت آن
• 34. ساختار فهرست معکوس (Inverted Index)
• 35. فهرست معکوس پستی (Positional Index)
• 36. ساختار فهرست‌های گسسته (Skip Lists)
• 37. روش ساخت فهرست معکوس: مرتب‌سازی بلوک‌های بزرگ (BSBI)
• 38. روش ساخت فهرست معکوس: اسپیمی (SPIMI - Single-Pass In-Memory Indexing)
• 39. فشرده‌سازی فهرست معکوس: مقدمه
• 40. فشرده‌سازی با کدهای ورودی متغیر (Variable Byte Codes)
• 41. فشرده‌سازی با کدهای گاما و دلتا (Gamma & Delta Codes)
• 42. مدیریت و به‌روزرسانی فهرست (Index Maintenance)
• 43. فهرست‌های توزیع‌شده (Distributed Indexing)
• 44. تحمل خطا در سیستم‌های نمایه‌سازی
• 45. مدیریت حافظه و دیسک در نمایه‌سازی
• 46. مراحل پردازش یک پرس و جو
• 47. تحلیل و پارس کردن پرس و جو
• 48. گسترش پرس و جو (Query Expansion)
• 49. استفاده از واژه‌نامه‌های مترادف و مرتبط
• 50. تصحیح املایی خودکار (Automatic Spell Correction)
• 51. پیشنهاد پرس و جو (Query Suggestion) و تکمیل خودکار (Autocomplete)
• 52. بازیابی بولین: پیاده‌سازی و کارایی
• 53. بازیابی پرس و جوهای عبارتی (Phrase Queries)
• 54. بازیابی پرس و جوهای با کاراکترهای عمومی (Wildcard Queries)
• 55. بازیابی پرس و جوهای مجاورتی (Proximity Queries)
• 56. پرس و جوهای ساختاریافته (Structured Queries)
• 57. تحلیل نیت کاربر (User Intent Analysis)
• 58. مدیریت تاریخچه پرس و جو (Query Log Analysis)
• 59. بهینه‌سازی عملکرد پردازش پرس و جو
• 60. فیلتر کردن و دسته‌بندی نتایج پرس و جو
• 61. مقدمه‌ای بر رتبه‌بندی اسناد
• 62. مدل فضای برداری و تشابه کسینوسی (Cosine Similarity)
• 63. وزن‌دهی TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
• 64. مدل‌های احتمالی: مقدمه‌ای بر BM25
• 65. جزئیات و پیاده‌سازی مدل BM25
• 66. مدل‌های زبان برای بازیابی اطلاعات (Language Models for IR)
• 67. smoothed Language Models
• 68. تجزیه و تحلیل لینک (Link Analysis) برای رتبه‌بندی
• 69. الگوریتم پیج‌رنک (PageRank Algorithm)
• 70. محاسبه PageRank به صورت توزیع‌شده
• 71. الگوریتم HITS (Hypertext Induced Topic Search)
• 72. یادگیری برای رتبه‌بندی (Learning to Rank - LTR): مقدمه
• 73. ویژگی‌های رتبه‌بندی (Ranking Features)
• 74. روش‌های Pointwise، Pairwise، Listwise در LTR
• 75. مدل‌های خطی و Tree-based در LTR
• 76. مقدمه‌ای بر مدل‌های رتبه‌بندی عصبی (Neural Ranking Models)
• 77. رتبه‌بندی محتواهای چندرسانه‌ای (Multimedia Ranking)
• 78. فاکتورهای کیفیت سند در رتبه‌بندی
• 79. شخصی‌سازی نتایج جستجو (Personalization)
• 80. فیلتر حباب (Filter Bubble) و چالش‌های آن
• 81. معماری سیستم‌های جستجوی توزیع‌شده
• 82. تقسیم‌بندی شاخص (Index Sharding)
• 83. مدیریت پرس و جو در سیستم‌های توزیع‌شده
• 84. تحمل خطا و دسترسی‌پذیری بالا (High Availability)
• 85. کشینگ (Caching) و استراتژی‌های آن
• 86. موتورهای جستجوی فدرال (Federated Search)
• 87. بازیابی پرسش و پاسخ (Question Answering - QA Systems)
• 88. جستجوی معنایی (Semantic Search)
• 89. گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) و نقش آن‌ها
• 90. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 91. خلاصه‌سازی خودکار متن (Automatic Text Summarization)
• 92. ارزیابی جامع موتورهای جستجو: معیارهای precision, recall, F-measure, NDCG
• 93. مجموعه‌های تست و معیارهای استاندارد
• 94. تست A/B و آزمایش‌های کاربری
• 95. واسط کاربری موتورهای جستجو (Search User Interface Design)
• 96. امنیت در موتورهای جستجو (Security in SEs)
• 97. حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها
• 98. چالش‌های اخلاقی در طراحی موتورهای جستجو
• 99. موتورهای جستجوی زمان واقعی (Real-time Search)
• 100. آینده موتورهای جستجو و هوش مصنوعی