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J-GLOBAL ID：202202225153764618   整理番号：22A0841519

知的データマイニングの適用の下での無線ネットワークに指向する大学と大学における公衆意見の分析【JST・京大機械翻訳】

The Analysis of Public Opinion in Colleges and Universities Oriented to Wireless Networks under the Application of Intelligent Data Mining

著者 (2件)： Wu WenNing (International Cooperation Department/School of Cybersecurity, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, 710072 Shaanxi, China) ,  Deng ZhengHong (School of Automation/ School of Cybersecurity, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, 710072 Shaanxi, China)
資料名： Wireless Communications & Mobile Computing  (Wireless Communications & Mobile Computing)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1338A  ISSN： 1530-8669  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,大学と大学における世論の発生率が高い。大学と大学における学生の世論に対するモニタリング,予測,および回答は,すべてのレベルで教育管理部門が大いに重要であるという仕事になった。各大学では,知的キャンパスに入る情報化の時代において,教師と学生の感覚をリアルタイムに理解する方法が緊急の課題となっている。大学キャンパスネットワーク情報を収集して,この情報を分析,管理し,そして,そこからホットな話題を見つけるのは,大学と大学の改革に大きい影響を与える。そこで本論文では,知的データマイニング技術に基づく公開意見解析フレームワークを提案した。その利点は,大量のネットワークデータとホストログデータから必要で未知の知識と規則性を引き出すことができるという事実にある。それは,公共意見を達成するためにデータマイニングを使用する新しい試みである。現在,公開意見分析に適用したデータマイニングアルゴリズムは,主に4つの基本的パターン,すなわち,関連,配列,分類,およびクラスタ化を持っている。データマイニング技術は進歩した:大量のデータを処理できる。それはユーザの主観的評価を必要とせず,無視され隠された情報を発見する可能性が高い。ここでは,最初に,データセットを収集し,訓練セットと試験セットに分割した。テキストの特徴抽出は線形判別分析(LDA)を用いて行った。その後,テキストコサイン類似性計算を行い,LDAから得たテキストベクトル間の類似性を計算した。畳込みニューラルネットワーク(CNN)を分類目的に使用した。CNNを最適化し,テキストを正と負の意見に分類するために,Krill Herd Harmony検索最適化アルゴリズム(KHHSOA)を提案した。提案システムをMATLABシミュレーションツールを用いてシミュレートし,性能を精度,再現率,F測度,カッパ係数,および誤り率のような計量に関して解析した。提案方法は,既存の技術と比較してより良いことを証明した。Copyright 2022 WenNing Wu and ZhengHong Deng. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  教育 ,  最適化 ,  測度 ,  *通信網 ,  *ネットワーク ,  最適化手法 ,  特徴抽出 ,  クラスタ化 ,  *無線伝送 ,  キャンパス ,  *データマイニング
準シソーラス用語： *無線ネットワーク ,  MATLAB ,  大学キャンパス ,  線形判別分析 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  計算機網  (JC03000K)

引用文献 (25件)：

• T. Chen, J. Rong, L. Peng, J. Yang, G. Cong, J. Fang, "Analysis of social effects on employment promotion policies for college graduates based on data mining for online use review in China during the COVID-19 pandemic," Healthcare, vol. 9, no. 7, pp. 846, 2021.
• W. He, Y. Fang, R. Malekian, Z. Li, "Time series analysis of online public opinions in colleges and universities and its sustainability," Sustainability, vol. 11, no. 13, pp. 3546, 2019.
• H. Lee, E. B. Noh, S. H. Choi, B. Zhao, E. W. Nam, "Determining public opinion of the COVID-19 pandemic in South Korea and Japan: social network mining on twitter," Healthcare Informatics Research, vol. 26, no. 4, pp. 335-343, 2020.
• K.-F. Wu, M. C. Chen, B. C. Shia, "Using data mining methods to explore the important factors of university management from the perspective of school affairs research," American Journal of Industrial and Business Management, vol. 10, no. 8, pp. 1473-1481, 2020.
• J. Tang, J. Wang, F. Li, "Research progress of network public opinion based on fuzzy set from the perspective of big data," Journal of Physics: Conference Series, vol. 1631, no. 1, article 012108, 2020.

タイトルに関連する用語 (6件)： データマイニング ,  無線ネットワーク ,  大学 ,  公衆 ,  意見 ,  分析