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J-GLOBAL ID:202102234257490512   整理番号:21A0068015

非宣言作業検出を強化するための相関ルールと機械学習【JST・京大機械翻訳】

Association Rules and Machine Learning for Enhancing Undeclared Work Detection
著者 (2件):
資料名:
巻: 2020  号: IISA  ページ: 1-8  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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非宣言作業は,定義によって検出する必要がある多面的現象である。福祉状態では,宣言された仕事は,公共収入の損失,従って福祉メカニズムの資金,労働者の保護の欠如,および最後ではあるが,合法的ビジネスに対する不公平な競争の喪失をもたらす。しかし,この厳しい社会経済的問題に取り組むための精巧な機械学習法の使用を提案した研究はほとんどない。本研究では,先進的データ解析法,相関ルールマイニングの適用を示し,これは,ルールベースシステムに対して大きな利点を持ち,これは,未宣言作業に従事するような雇用者を分類することにあった。実際,このパイロットプロジェクトの結果は,最も経験した労働検査員にさえ,ジバルジングを証明し,以前に未同定の雇用者の違法行動のパターンにおける洞察を与えた。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
分類
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音声処理  ,  符号理論  ,  専用演算制御装置 
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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