اکسپرس 24
کتاب توصیه اخبار در خبرخوان‌ها، اپلیکیشن‌ها و وب‌سایت‌های رسانه‌ای

کتاب توصیه اخبار در خبرخوان‌ها، اپلیکیشن‌ها و وب‌سایت‌های رسانه‌ای

تگ‌ها: اپلیکیشن خبری الگوریتم توصیه‌گر تحلیل خبر توصیه اخبار خبرخوان سیستم توصیه‌گر شخصی‌سازی اخبار فیلترینگ اخبار وب‌سایت خبری

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توصیه اخبار در خبرخوان‌ها، اپلیکیشن‌ها و وب‌سایت‌های رسانه‌ای

موضوع کلی: سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر اخبار

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه گر
  • 2. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های خبری
  • 3. تحلیل محتوای متنی اخبار
  • 4. شناسایی موضوعات و دسته‌بندی اخبار
  • 5. استخراج ویژگی‌های کلیدی اخبار
  • 6. مدل‌سازی ترجیحات کاربران
  • 7. روش‌های فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 8. روش‌های فیلترینگ مشارکتی
  • 9. روش‌های ترکیبی توصیه
  • 10. ارزیابی سیستم‌های توصیه گر
  • 11. معیارهای ارزیابی دقت و صحت
  • 12. معماری یک خبرخوان هوشمند
  • 13. پیاده‌سازی یک سیستم توصیه گر ساده
  • 14. استفاده از یادگیری ماشین در توصیه اخبار
  • 15. الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای اخبار
  • 16. الگوریتم‌های طبقه‌بندی برای اخبار
  • 17. بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه گر
  • 18. تکنیک‌های افزایش تنوع در توصیه‌ها
  • 19. مدیریت اخبار تکراری و مشابه
  • 20. توصیه‌های شخصی‌سازی شده بر اساس موقعیت مکانی
  • 21. توصیه‌های مبتنی بر زمان و رویدادهای جاری
  • 22. رابط کاربری و تجربه کاربری در خبرخوان‌ها
  • 23. طراحی رابط کاربری برای توصیه‌های خبری
  • 24. تاثیر عوامل اجتماعی در توصیه‌های خبری
  • 25. توصیه‌های مبتنی بر شبکه‌های اجتماعی
  • 26. توصیه‌های مبتنی بر بازخورد کاربران
  • 27. مدیریت بازخورد منفی و سوء استفاده
  • 28. استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 29. تحلیل احساسات در متون خبری
  • 30. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER)
  • 31. خلاصه‌سازی خودکار اخبار
  • 32. تولید خودکار عناوین اخبار
  • 33. توصیه‌های چندرسانه‌ای (متن، تصویر، ویدئو)
  • 34. استفاده از داده‌های ضمنی (Implicit Data)
  • 35. توصیه‌های مبتنی بر تاریخچه مرور کاربران
  • 36. توصیه‌های مبتنی بر رفتار کلیک کاربران
  • 37. توصیه‌های مبتنی بر زمان صرف شده روی اخبار
  • 38. توصیه‌های مبتنی بر اشتراک‌گذاری اخبار
  • 39. توصیه‌های مبتنی بر ذخیره اخبار
  • 40. تکنیک‌های مقابله با مشکل شروع سرد (Cold Start)
  • 41. توصیه‌های مبتنی بر محتوای پرطرفدار
  • 42. توصیه‌های مبتنی بر محتوای مشابه
  • 43. توصیه‌های مبتنی بر پروفایل‌های کاربری
  • 44. استفاده از داده‌کاوی در توصیه‌های خبری
  • 45. شناسایی الگوهای رفتاری کاربران
  • 46. پیش‌بینی علایق کاربران
  • 47. توصیه‌های مبتنی بر رویدادهای در حال وقوع
  • 48. توصیه‌های مبتنی بر اخبار مرتبط
  • 49. توصیه‌های مبتنی بر تحلیل روند اخبار
  • 50. استفاده از پایگاه‌های دانش در توصیه‌ها
  • 51. توصیه‌های مبتنی بر اطلاعات زمینه‌ای
  • 52. توصیه‌های مبتنی بر دانش موضوعی
  • 53. توصیه‌های مبتنی بر روابط بین اخبار
  • 54. توصیه‌های مبتنی بر تحلیل شبکه‌های خبری
  • 55. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های توصیه گر
  • 56. محافظت از داده‌های کاربران
  • 57. تضمین شفافیت و پاسخگویی توصیه‌ها
  • 58. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در توصیه‌ها
  • 59. مباحث اخلاقی در توصیه‌های خبری
  • 60. جلوگیری از ایجاد حباب فیلتر (Filter Bubble)
  • 61. جلوگیری از انتشار اخبار جعلی
  • 62. توصیه‌های مبتنی بر منابع معتبر
  • 63. توصیه‌های متنوع و متعادل
  • 64. بهبود مستمر سیستم‌های توصیه گر
  • 65. آزمایش A/B و ارزیابی آنلاین
  • 66. استفاده از بازخورد کاربران برای بهبود سیستم
  • 67. تکنیک‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 68. توصیه‌های مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 69. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای توصیه‌ها
  • 70. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای توصیه‌ها
  • 71. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer) برای توصیه‌ها
  • 72. استفاده از Embedding در توصیه‌های خبری
  • 73. توصیه‌های مبتنی بر گراف دانش (Knowledge Graph)
  • 74. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه گر
  • 75. توصیه‌های توزیع شده
  • 76. استفاده از سیستم‌های خوشه‌بندی توزیع شده
  • 77. توصیه‌های Real-time
  • 78. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های توصیه گر
  • 79. توصیه‌های مبتنی بر منابع محدود
  • 80. توصیه‌های آفلاین و آنلاین

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.