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J-GLOBAL ID：202202263918240971   整理番号：22A1037747

ソーシャルメディアにおけるエンドユーザメンタル行動に基づく均一決定コミュニティ抽出【JST・京大機械翻訳】

Homogeneous Decision Community Extraction Based on End-User Mental Behavior on Social Media

著者 (6件)： Gupta Suneet (Department of CSE, School of Engineering and Technology, Mody University, Lakshmangarh, Rajasthan, India) ,  Kumar Sumit (Indian Institute of Management, Kozhikode, India) ,  Bangare Sunil L. (Department of Information Technology, Sinhgad Academy of Engineering, Savitribai Phule Pune University, Pune, India) ,  Nuhmani Shibili (Department of Physical Therapy, Imam Abdulrahman Bin Faisal University, Dammam, Saudi Arabia) ,  Alguno Arnold C. (Department of Physics, Mindanao State University, Iligan Institute of Technology, Tibanga Highway, Iligan, Philippines) ,  Samori Issah Abubakari (School of Engineering Sciences, University of Ghana, Accra, Ghana)
資料名： Computational Intelligence and Neuroscience (Web)  (Computational Intelligence and Neuroscience (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7694A  ISSN： 1687-5265  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： 区間言語情報として現在の属性値を有するグループ意思決定方法の不十分さを目的として,間隔バイナリ意味意思決定法を提案し,意思決定者の心理的行動を考察した。本研究の範囲は,本論文が局所増幅法に基づいていることである。この研究で用いた局所増幅法は,望ましくないノイズを除去した後の生理学的運動を増幅でき,運動傾向を肉眼で見ることができ,CNNネットワークの精神識別精度を改善する。これらの2つのアルゴリズムは,様々な視点から入力画像を分析し,CNNネットワークがより多くの情報を抽出し,同定精度を強化することができる。意思決定者思考習慣に近い間隔バイナリ意味論を有する新しい距離公式を定義した。時間度を導入した。エキスパート評価の包括的一貫性を考慮することにより,時系列重みを解くための最適化モデルを確立した。展望理論に基づいて,計画をランク付けする方式の全体的優位性を計算するために,新しい距離測度に基づく対話型多重属性決定コミュニティ作成(TODIM)方式を使用して,展望偏差値を構築して,最小重量最適化モデルを最小化した。用例としてサプライチェーン協力パートナーの選択と評価を取り上げて,提案した方法の有効性と合理性を検証した。Copyright 2022 Suneet Gupta et al. 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 ,  雑音 ,  *意思決定 ,  意味論 ,  ネットワーク ,  コミュニティ ,  多重化 ,  モデル ,  属性 ,  意思決定者
準シソーラス用語： サプライチェーン ,  距離測度 ,  対話型 ,  最適化モデル ,  *ソーシャルメディア ,  グループ意思決定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  経営工学一般  (KA01010C)

引用文献 (26件)：

• H.-H. Shuai, "A comprehensive study on social network mental disorders detection via online social media mining," IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol. 30, no. 7, pp. 1212-1225, 2018.
• H. Yazdavar, M. S. Mahdavinejad, G. Bajaj, K. Thirunarayan, J. Pathak, A. Sheth, "Mental health analysis via social media data," Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI), pp. 459-460, New York, NY, USA, June 2018.
• Y. Chai, F. Wu, R. Sun, Z. Zhang, J. Bao, R. Ma, K. Li, "Predicting future alleviation of mental illness in social media: an empathy-based social network perspective," Proceedings of the 2019 IEEE International Conference on Parallel & Distributed Processing with Applications, Big Data & Cloud Computing, Sustainable Computing & Communications, Social Computing & Networking (ISPA/BDCloud/SocialCom/SustainCom), pp. 1564-1571, Xiamen, China, December 2019.
• J. Bai, Q. Kong, L. Li, L. Wang, D. Zeng, "Exploring cognitive dissonance on social media," Proceedings of the 2019 IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics (ISI), pp. 143-145, Shenzhen, China, July 2019.
• M. E. Aragon, A. P. Lopez-Monroy, L.-C. G. Gonzalez-Gurrola, M. Montes, "Detecting mental disorders in social media through emotional patterns-the case of anorexia and depression," IEEE Transactions on Affective Computing, 2021.

タイトルに関連する用語 (3件)： ソーシャルメディア ,  行動 ,  コミュニティ抽出