طراحی سامانه توصیه‌گر کتاب برای دانشجویان دانشگاه پیام‌نور با فیلتر مبتنی بر محتوا — سورس و داده نمو
✍️ معرفی کوتاه
این پروژه کامل شامل سورس کد پایتون، مجموعه داده نمونه و گزارش فنی برای طراحی یک سامانه توصیه‌گر هوشمند کتاب بر اساس علایق دانشجویان پیام‌نور است. منبعی ضروری برای دانشجویان کامپیوتر، توسعه‌دهندگان و مدیران آموزشی.
🔍 آشنایی با دغدغه مخاطب / توضیح زمینه‌ای
دانشگاه پیام‌نور با بیش از یک و نیم میلیون دانشجو در سراسر کشور، بزرگترین دانشگاه غیرحضوری ایران است. با توجه به ساختار مبتنی بر منابع الکترونیکی و خودآموز این دانشگاه، دسترسی به منابع یادگیری مناسب، نقش حیاتی در موفقیت دانشجویان دارد. اما با وجود هزاران عنوان کتاب در کتابخانه دیجیتال، دانشجویان اغلب با چالش انتخاب کتاب بهینه مواجه هستند.
بسیاری از دانشجویان تنها به کتاب درسی یا پیشنهاد محدود اساتید وابسته هستند و از وجود کتاب‌های تکمیلی، مفهومی یا کاربردی بی‌خبر می‌مانند. این امر منجر به یادگیری ناقص، اتلاف وقت و کاهش کیفیت پژوهش و پایان‌نامه می‌شود.
در همین راستا، سامانه‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) به عنوان یکی از دستاوردهای هوش مصنوعی در حوزه شخصی‌سازی خدمات، می‌توانند با تحلیل ترجیحات کاربر و ویژگی‌های کتاب، پیشنهادهای دقیق و مرتبط ارائه دهند. این پروژه به دنبال پاسخ به این سؤال است: چگونه می‌توان با استفاده از فناوری، یک کتاب مناسب را به دانشجوی پیام‌نور پیشنهاد داد؟
هدف، ارائه یک سیستم عملی، اصیل و قابل اجرا است که بتواند به دانشجویان، توسعه‌دهندگان و سیستم‌های آموزشی کمک کند تا با هوشمندی بیشتر، به منابع یادگیری دسترسی داشته باشند.
👥 متن اطلاع‌رسانی بسیار مهم
معرفی جامعه و مخاطبین هدف
این محصول برای گروه‌های مختلفی طراحی شده است که به دنبال راه‌حلی عملی، اقتصادی و بدون دردسر برای طراحی سامانه توصیه‌گر هستند. مخاطبان اصلی شامل:
- دانشجویان رشته‌های کامپیوتر، هوش مصنوعی و علوم داده
- فارغ‌التحصیلان و مهندسین فعال در حوزه توسعه نرم‌افزار و یادگیری ماشین
- توسعه‌دهندگان سیستم‌های آموزشی و کتابخانه‌های دیجیتال
- مدیران فناوری آموزشی در دانشگاه پیام‌نور و سایر دانشگاه‌ها
- اساتید دانشگاهی که به دنبال نمونه عملی برای تدریس یادگیری ماشین هستند
- پژوهشگران فعال در حوزه سیستم‌های توصیه‌گر و پردازش زبان طبیعی
این محصول به ویژه برای افرادی مفید است که به دنبال یک راه‌حل آماده، بدون نیاز به تخصص بالا در طراحی مدل‌های پیچیده هستند.
📂 محتوای فایل دقیقاً چگونه است؟
این بسته کامل شامل موارد زیر است:
- سورس کد کامل به زبان پایتون با استفاده از کتابخانه‌های `pandas`، `scikit-learn` و `nltk`
- فایل داده نمونه (books_sample.csv) شامل ۱۰۰ کتاب با فیلدهای: عنوان، خلاصه، نویسنده، رشته، ترم، کلمات کلیدی
- گزارش فنی کامل (PDF و Word) شامل:
- معرفی سیستم‌های توصیه‌گر و تفاوت فیلتر مبتنی بر محتوا با سایر روش‌ها
- مرور فنی معماری سیستم
- توضیح مراحل پیش‌پردازش متن (حذف stop-words فارسی، استخراج ریشه کلمات)
- محاسبه TF-IDF و شباهت کسینوسی
- نمونه خروجی و نحوه عملکرد تابع پیشنهاد
- راهنمای پیاده‌سازی گام به گام
- نحوه نصب کتابخانه‌ها
- بارگذاری داده‌ها
- اجرای کد و تست عملی
- نحوه گسترش سیستم به دیتابیس واقعی
تمامی فایل‌ها با فرمت‌های قابل ویرایش و استاندارد ارائه شده‌اند و هیچ لینک یا ارجاع آنلاینی در آن‌ها وجود ندارد.
⚠️ توجه: این محصول شامل فایل‌های کد، داده، گزارش و راهنما است و نیاز به محیط پایتون (مانند Jupyter یا PyCharm) دارد.
🧩 راهنمای استفاده از فایل یا محصول
این محصول را می‌توانید در سناریوهای مختلفی مورد استفاده قرار دهید:
- برای دانشجویان: ارائه به عنوان پروژه درسی، کارآموزی یا پایان‌نامه کارشناسی
- برای توسعه‌دهندگان: استفاده به عنوان الگو برای طراحی سیستم‌های توصیه‌گر در حوزه‌های دیگر (مقاله، دوره آموزشی، محصول)
- برای مدیران آموزشی: استفاده به عنوان نمونه اولیه برای توسعه سامانه هوشمند کتابخانه دیجیتال
- برای اساتید دانشگاه: ارائه به عنوان نمونه عملی در دروس یادگیری ماشین، پایتون و پردازش زبان طبیعی
- برای شرکت‌های فناوری آموزشی: استفاده به عنوان نمونه اولیه (Prototype) برای توسعه محصولات هوشمند آموزشی
مراحل استفاده:
۱. دانلود فایل‌ها
۲. مطالعه گزارش فنی و راهنما
۳. نصب کتابخانه‌های مورد نیاز (`pip install pandas scikit-learn nltk`)
۴. اجرای کد در محیط پایتون
۵. تست با کتاب‌های نمونه و اضافه کردن داده‌های جدید
✨ ویژگی‌های منحصربه‌فرد و مزیت رقابتی
این محصول تنها یک سورس کد ساده نیست، بلکه یک راه‌حل کامل و آماده بهره‌برداری است که مزیت‌های منحصر‌به‌فردی دارد:
- ✅ کامل بودن: شامل سورس کد، داده نمونه، گزارش فنی و راهنمای پیاده‌سازی
- ✅ استفاده از فیلتر مبتنی بر محتوا با پشتیبانی از زبان فارسی
- ✅ کدنویسی حرفه‌ای با پایتون و ساختار ماژولار: مناسب برای پروژه‌های دانشگاهی و صنعتی
- ✅ راهنمای گام به گام پیاده‌سازی: حتی کاربران مبتدی می‌توانند پروژه را راه‌اندازی کنند
- ✅ قابلیت شخصی‌سازی بالا: امکان افزودن رشته‌ها، ترم‌ها و کتاب‌های جدید
- ✅ رعایت استانداردهای امنیتی و پردازش متن فارسی: استفاده از stop-words فارسی و پیش‌پردازش صحیح
- ✅ عدم استفاده از کتابخانه‌های غیرضروری: کاهش حجم کد و بهبود عملکرد
- ✅ محتوای کاملاً اصیل: گزارش، کد و داده توسط هوش مصنوعی طراحی و تدوین شده‌اند اما بازنویسی عمیق و تست عملی شده‌اند
- ✅ عدم نیاز به پاسخ‌نامه یا طبقه‌بندی: این محصول یک پروژه فنی است و شامل سوال نیست
این محصول یک راه‌حل آماده، اقتصادی و بدون دردسر برای طراحی سامانه توصیه‌گر کتاب است.
📎 نوع فایل دانلودی
فایل به صورت بسته فشرده (ZIP) ارائه می‌شود و شامل موارد زیر است:
- گزارش فنی به فرمت docx و pdf
- فایل داده نمونه: `books_sample.csv`
- سورس کد پایتون: `recommender_system.py`
- راهنمای پیاده‌سازی گام به گام
هر دو فرمت گزارش (ورد و PDF) برای سهولت در ویرایش و اشتراک‌گذاری ارائه شده‌اند.
🔎 توضیحات گوگل (حداکثر 150 کاراکتر)
طراحی سامانه توصیه‌گر کتاب برای دانشجویان پیام‌نور با فیلتر مبتنی بر محتوا — شامل سورس پایتون، داده نمونه و گزارش فنی. فایل ورد و pdf.
توجه: تمامی مطالب و متن پیش روی شما توسط هوش مصنوعی طراحی گردیده و ممکن است دارای خطا باشد.
تعداد مشاهده: 37 مشاهده
فرمت فایل دانلودی:.zip
فرمت فایل اصلی: .docx
تعداد صفحات: 8
حجم فایل:434 کیلوبایت
گارانتی بازگشت وجه 
کد تخفیف خرید 
درگاه آنلاین پرداخت 
نماد اعتماد الکترونیکی 