دانلود ترجمه مقاله یادگیری فعال مبتنی بر دسته ای: کاربرد داده های رسانه ‌های اجتماعی برای مدیریت بحران

عنوان فارسی :

یادگیری فعال مبتنی بر دسته ای: کاربرد داده های رسانه ‌های اجتماعی برای مدیریت بحران

عنوان انگلیسی :

Batch-based Active Learning: Application to Social Media Data for Crisis Management

کلمات کلیدی :

  یادگیری آنلاین؛ یادگیری فعال؛ طبقه بندی؛ رسانه اجتماعی؛ مدیریت بحران

درسهای مرتبط : مدیریت بحران
تعداد صفحات مقاله انگلیسی : 43 نشریه : ELSEVIER
سال انتشار : 2017 تعداد رفرنس مقاله : 52
فرمت مقاله انگلیسی : PDF نوع مقاله : ISI
شبیه سازی مقاله : انجام نشده است. وضعیت ترجمه مقاله : انجام نشده است.
فهرست مطالب

1. مقدمه 2. پژوهش مربوطه 3. یادگیری فعال مبتنی بر دسته ای 4. استراتژی پرس و جو 5. بودجه بندی 6. آزمایشات 7. نتیجه گیری

نمونه متن انگلیسی مقاله

Classification of evolving data streams is a challenging task, which is suitably tackled with online learning approaches. Data is processed instantly requiring the learning machinery to (self-)adapt by adjusting its model. However for high velocity streams, it is usually difficult to obtain labeled samples to train the classification model. Hence, we propose a novel online batch-based active learning algorithm (OBAL) to perform the labeling. OBAL is developed for crisis management applications where data streams are generated by the social media community. OBAL is applied to discriminate relevant from irrelevant social media items. An emergency management user will be interactively queried to label chosen items. OBAL exploits the boundary items for which it is highly uncertain about their class and makes use of two classifiers: k-Nearest Neighbors (kNN) and Support Vector Machine (SVM). OBAL is equipped with a labeling budget and a set of uncertainty strategies to identify the items for labeling. An extensive analysis is carried out to show OBAL’s performance, the sensitivity of its parameters, and the contribution of the individual uncertainty strategies. Two types of datasets are used: synthetic and social media datasets related to crises. The empirical results illustrate that OBAL has a very good discrimination power.

ترجمه نمونه متن انگلیسی

چکیده - طبقه ‌بندی جریان‌ های داده تکاملی یک وظیفه چالش برانگیز است که با رویکردهای یادگیری آنلاین مناسب می باشد. داده ‌ها فورا پردازش می‌ شوند و به دستگاه‌ های یادگیری نیاز دارند تا با تنظیم مدل آن (خود)سازگار شوند. با این حال، برای جریان ‌های سرعت بالا، بدست آوردن نمونه ‌های برچسب دار برای آموزش مدل طبقه ‌بندی دشوار است. از این رو، ما یک الگوریتم یادگیری فعال مبتنی بر دسته ای (OBAL) جدید را برای انجام برچسب گذاری پیشنهاد می نماییم. OBAL برای برنامه ‌های مدیریت بحران که در آن جریان های داده ‌ها توسط جامعه رسانه‌ های اجتماعی تولید می‌ شوند توسعه یافته است. OBAL برای افتراق موارد مرتبط از غیر مرتبط رسانه اجتماعی اعمال می شود. یک کاربر مدیریت اضطراری به طور تعاملی برای برچسب زدن موارد انتخاب‌ شده سوال خواهد کرد. OBAL از موارد سرحدی استفاده می‌ کند که در مورد آن ‌ها بسیار نامطمئن است و از دو طبقه‌ بندی کننده استفاده می‌ کند: الگوریتم k نزدیکترین همسایه (kNN) و ماشین بردار پشتیبانی (SVM)؛ OBAL مجهز به بودجه بندی برچسب گذاری و مجموعه‌ ای از استراتژی ‌های عدم قطعیت برای شناسایی موارد برچسب گذاری است. یک تحلیل گسترده برای نشان دادن عملکرد OBAL، حساسیت پارامترهای آن و مشارکت استراتژی‌ های عدم قطعیت فردی انجام می‌ شود. دو نوع از مجموعه داده‌ ها استفاده می شود که عبارتند از: مجموعه داده‌ های رسانه‌ های ساختگی و اجتماعی مرتبط با بحران. نتایج تجربی نشان می‌ دهد که OBAL دارای قدرت افتراق بسیار خوبی است.

توضیحات و مشاهده مقاله انگلیسی

سفارش ترجمه تخصصی این مقاله

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “دانلود ترجمه مقاله یادگیری فعال مبتنی بر دسته ای: کاربرد داده های رسانه ‌های اجتماعی برای مدیریت بحران”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

سه × سه =

مقالات ترجمه شده

آموزش برنامه نویسی

مجوز نماد اعتماد الکترونیکی

پشتیبانی ترجمه و شبیه سازی مقاله

تماس با پشتیبانی

قیمت ترجمه و شبیه سازی مقاله

با توجه به تجربه ی ما در امر شبیه سازی مقالات با نرم افزارهای متلب، پی اس کد، گمز و سایر نرم افزارهای علمی و همچنین تجربه ی چندین ساله در امر ترجمه  مقالات، تصمیم گرفتیم در این دو زمینه کمکی هر چند ناقابل برای دانشجویان به ارمغان آوریم. همه ی مقالات در سایت قرار داده شده که برخی از آنها ترجمه و شبیه سازی آماده دارند که قیمتی بین 20 تا 30 هزار تومان به فروش می رسند. برخی از مقالات نیز که ترجمه و شبیه سازی ندارند، می توانید سفارش دهید تا همکاران ما در اسرع وقت اقدام به تهیه آن کرده و در موعد مقرر تحویل شما دهند.