-
شماره ركورد
28860
-
پديد آورنده
سحر يكه فلاح
-
عنوان
معماري و نمونه سازي سامانه تصميم يار داده محور براي پيش بيني پيامدهاي بحران هاي پايدار
-
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
-
رشته تحصيلي
مهندسي كامپيوتر- نرم افزار
-
سال تحصيل
1399
-
تاريخ دفاع
1402/6/20
-
استاد راهنما
دكتر محمد رضا كنگاوري
-
دانشكده
مهندسي كامپيوتر
-
چكيده
بحران، وضعيتي است كه در آن، يك تغيير شديد با احتمال مشخصي رخ مي دهد و منجر به پيامدهاي نامطلوب و غيرقابل پيش بيني مي شود. بحران پايدار، يكي از انواع بحران است كه اغلب هفته ها، ماه ها يا سال ها طول مي كشد، از جمله آلودگي هوا، خشكسالي، بيماري ايدز، همه گيري ويروس كرونا، تغييرات اقليم، كمبود غذا و انفجارات هسته اي. اين نوع بحران ها عوارض شديد جاني، مالي و زيست محيطي براي جامعه در پي دارند. در چنين شرايطي به دليل محدوديت زمان، عدم قطعيت و اثرات ناشي از بحران، تصميم گيري دشوار مي گردد و هر تصميم نادرست، منجر به خسارات غير قابل جبران مي شود. پژوهش هاي انجام شده در حوزه مديريت بحران پايدار، شامل پژوهش هايي است كه به توسعه سامانه هاي تصميم يار و سامانه هاي توصيه گر براي مديريت بحران پايدار پرداخته اند و پژوهش هايي كه در آن ها از شبكه اجتماعي توئيتر براي كمك به تصميم گيرندگان در شرايط بحران پايدار استفاده شده است.
در اين پژوهش، براي مديريت بهتر بحران هاي پايدار، يك معماري عمومي مبتني بر سامانه تصميم يار داده محور معرفي شد. سامانه تصميم يار داده محور، داده هاي مربوط به بحران پايدار را در طي زمان از شبكه اجتماعي توئيتر، تشخيص داده و سپس جمع آوري مي كند. براي ارزيابي معماري پيشنهادي، يك مطالعه موردي بر روي افراد داراي بيماري هاي زمينه اي و بارداري به منظور تسهيل تصميم گيري براي تزريق واكسن كوويد-19 صورت گرفته است. مجموعه داده مورد استفاده، شامل خرد جمعي افراد نسبت به تزريق واكسن كوويد-19 است كه از طريق شبكه اجتماعي توئيتر، جمع آوري شده است. مجموعه داده جمع آوري شده، ابتدا با استفاده از يك مجموعه داده برچسب دار و به كمك الگوريتم BERT با برچسب هاي موضع موافق، مخالف و خنثي، نسبت به تزريق واكسن كوويد-19، برچسب گذاري شده است. براي مدل سازي تصميم از الگوريتم درخت تصميم C4.5 با روش اعتبارسنجي متقابل 10-fold استفاده شد. الگوريتم C4.5، به ترتيب به دقت پيش بيني 0.88 و 0.55 براي موضع مخالف و موافق نسبت به تزريق واكسن كوويد-19 دست يافت. سپس به كمك دانش شخص خبره، توصيه هاي واكسن كوويد-19 ايجاد شد و از طريق رابط كاربري در اختيار كاربران قرار گرفت. نتايج بدست آمده در اين پژوهش، نشان مي دهد كه داده هاي شبكه اجتماعي، نقش بسزايي در كاهش خطاي تصميم گيري انساني براي مديريت بحران هاي پايدار دارد.
-
تاريخ ورود اطلاعات
1402/07/22
-
عنوان به انگليسي
Architecture and prototyping of a data-driven decision support system to predict the consequences of sustained crises
-
تاريخ بهره برداري
1/1/1900 12:00:00 AM
-
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
سحر يكه فلاح
-
چكيده به لاتين
A crisis is a situation in which a drastic change occurs with a certain probability and leads to undesirable and unpredictable consequences. A sustained crisis is a type of crisis that often lasts for weeks, months, or years, including air pollution, drought, AIDS, the coronavirus pandemic, climate change, food shortages, and explosions. nuclear These types of crises have severe human, financial, and environmental consequences for society. In such a situation, due to the time limit, uncertainty, and the effects of the crisis, it becomes difficult to make a decision, and any wrong decision leads to irreparable damages. The research conducted in the field of sustainable crisis management includes research that has developed decision support systems and recommender systems for sustainable crisis management and researches in which the Twitter social network has been used to help decision makers in sustained crisis conditions.
In this research, for better management of sustained crises, a general architecture based on a data-driven decision support system was introduced. The data-driven decision support system collects data related to the sustained crises over time from the Twitter social network. To evaluate the proposed architecture, a case study was conducted on people with underlying medical conditions and pregnancy to facilitate the decision to inject the COVID-19 vaccine. The dataset used includes the wisdom of the crowd regarding the COVID-19 vaccine injection, which was collected through the Twitter social network. The collected data set was labeled using a labeled data set and the BERT algorithm with the labels of favorable, unfavorable, and neutral positions regarding the injection of the COVID-19 vaccine. C4.5 decision tree algorithm with a 10-fold cross-validation method was used for decision modeling. Algorithm C4.5 achieved prediction precision of 0.88 and 0.55 respectively for opposing and agreeing positions towards COVID-19 vaccine injection. Then, with the help of an expert's knowledge, the COVID-19 vaccine recommendations were created and provided to users through the user interface. The results of the research show that social network data plays a significant role in reducing human decision-making errors in the management of sustained crises.
-
كليدواژه هاي فارسي
سامانه هاي تصميم يار داده محور , سامانه توصيه گر , تحليل پيامدها , شبكه هاي اجتماعي , بحران هاي پايدار
-
كليدواژه هاي لاتين
Data-driven decision support systems , Recommender system , Consequence analysis , Social networks , Sustained crises
-
Author
Sahar Yekefallah
-
SuperVisor
Mohammad Reza Kangavari
-
لينک به اين مدرک :