اکسپرس 24
کتاب ساخت سیستم های Recommendation Engine for E-commerce Backend با اکسپرس.js

کتاب ساخت سیستم های Recommendation Engine for E-commerce Backend با اکسپرس.js

تگ‌ها: a-b-testing api-design collaborative-filtering content-based-filtering ecommerce-backend expressjs machine-learning microservices mongodb nodejs personalization python recommendation-system redis tensorflow-js

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 ساخت سیستم های Recommendation Engine for E-commerce Backend با اکسپرس.js

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: اکسپرس (Express.js)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر Recommendation Engine در فروشگاه اینترنتی
  • 2. معماری سیستم پیشنهاد دهی در بک‌اند
  • 3. آشنایی با Node.js و Express.js
  • 4. ساختاردهی پروژه Express و تنظیم اولیه
  • 5. مدیریت روت‌ها و میان‌افزارها (Middleware)
  • 6. ساخت APIهای RESTful برای تعامل کاربر
  • 7. احراز هویت JWT و کنترل دسترسی
  • 8. ارتباط با دیتابیس (Mongoose / Prisma / Sequelize)
  • 9. مدل‌سازی داده‌های کاربر، محصول و تعامل
  • 10. ذخیره تاریخچه رفتاری کاربر در دیتابیس
  • 11. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌های رفتاری
  • 12. استخراج ویژگی از محصولات (متن، تصویر، دسته‌بندی)
  • 13. کدگذاری دسته‌بندی‌ها و تبدیل به بردار
  • 14. ساخت ماتریس تعامل کاربر-محصول
  • 15. مفهوم و انواع Recommendation System
  • 16. Collaborative Filtering: مبتنی بر کاربر
  • 17. محاسبه شباهت کاربران (Cosine, Pearson, Jaccard)
  • 18. Collaborative Filtering: مبتنی بر محصول
  • 19. محاسبه شباهت اقلام و پیشنهاد مشابه‌ها
  • 20. پیاده‌سازی CF در Express با کتابخانه‌های JS
  • 21. مدیریت داده‌های پراکنده و مقیاس‌بزرگ
  • 22. Content-Based Filtering و شباهت برداری
  • 23. TF-IDF برای توصیف متنی محصولات
  • 24. استفاده از Embeddings زبانی برای محصولات
  • 25. پیاده‌سازی Content-Based در Express
  • 26. سیستم ترکیبی Hybrid Recommendation
  • 27. مبانی سیستم توصیه مبتنی بر گراف
  • 28. کار با Neo4j و Graph-Based Rec
  • 29. Session-Based Recommendations
  • 30. مدل‌سازی ترتیبی تعاملات کاربر
  • 31. مفاهیم Deep Learning برای رکمند
  • 32. آموزش مدل با TensorFlow.js در Node.js
  • 33. استفاده از مدل‌های آماده از طریق API
  • 34. بررسی معیارهای ارزیابی (Precision, Recall)
  • 35. NDCG, MAP و ارزیابی کیفیت پیشنهاد
  • 36. A/B Testing روی APIهای توصیه
  • 37. Split Testing در محیط بک‌اند
  • 38. کش‌گذاری پیشنهادات با Redis
  • 39. الگوریتم Popularity Baseline
  • 40. رسیدگی به مشکل Cold Start
  • 41. تنوع و پیش‌بینی غیرمنتظره (Serendipity)
  • 42. قوانین کسب‌وکار در لایه رکمند
  • 43. سیاست‌گذاری مبتنی بر قیمت و فصل
  • 44. توصیه‌های متناسب با سبد خرید
  • 45. پردازش جریانی بلادرنگ با Socket.io
  • 46. صف پیام‌ها برای محاسبه پس‌زمینه (BullMQ)
  • 47. CQRS و جداسازی خواندن/نوشتن
  • 48. مقیاس‌پذیری افقی سیستم رکمند
  • 49. Docker و استقرار محیط تولید
  • 50. CI/CD برای بروزرسانی مدل
  • 51. نظارت، لاگ و هشدار در production
  • 52. مدیریت خطا و سیستم پشتیبان (Fallback)
  • 53. بهینه‌سازی عملکرد API رکمند
  • 54. مستندسازی API با Swagger
  • 55. آزمون واحد و یکپارچگی سیستم
  • 56. نمونه‌سازی سریع و پروفوتایپ
  • 57. Case Study: پیاده‌سازی کامل از صفر
  • 58. مقایسه رویکردها و انتخاب بهینه
  • 59. بازیابی مجدد و به‌روزرسانی مدل
  • 60. Multi-Armed Bandit برای بهینه‌سازی
  • 61. Context-Aware Recommendation
  • 62. فدراتد لرنینگ: مفاهیم و کاربرد
  • 63. جمع‌بندی معماری و مسیر یادگیری

📚 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.