گستردگی و تنوع سرویسهای فراهم شده توسط شبکههای IP[2] باعث شده تا انواع مختلف شبکههای دسترسی به سمت استفاده از این پروتکل حرکت کنند که این خود میتواند به مجتمع‌سازی شبکههای دسترسی مختلف کمک نماید. پروتکل SIP[3] با توجه به امکاناتی چون متنی بودن، برقراری تماس انتهاب چکیده کامل
گستردگی و تنوع سرویسهای فراهم شده توسط شبکههای IP[2] باعث شده تا انواع مختلف شبکههای دسترسی به سمت استفاده از این پروتکل حرکت کنند که این خود میتواند به مجتمع‌سازی شبکههای دسترسی مختلف کمک نماید. پروتکل SIP[3] با توجه به امکاناتی چون متنی بودن، برقراری تماس انتهابهانتها، استقلال از نوع داده انتقالی و مهمتر از همه پشتیبانی از انواع جابجایی[4]، انتخاب مناسبی برای پروتکل سیگنالینگ جهت برقراری ارتباط بین دو کاربر شبکه IP است. این مزایا موجب شده تا SIP بهعنوان پروتکل سیگنالینگ درIMS [5]، که بستر سیگنالینگ پیشنهادی برای شبکههای نسل آینده است، درنظرگرفته شود. با همه این مزایا، عملکرد دقیق این پروتکل در صورتی که توسط کاربران میلیونی شبکه مورد استفاده گسترده قرارگیرد، مشخص نیست. در این مقاله با استفاده از بستر تست توسعه داده شده، کارایی پروتکل SIP مورد ارزیابی دقیق قرار گرفته شده است و پارامترهایی چون تأخیر برقراری تماس، نرخ تماسهای ناموفق و بار پردازشی پروکسی[6] در قالب هشت پیکربندی مختلف مورد بررسی قرار گرفته است. همچنین اثر نوع پروتکل لایه انتقال TCP و UDP روی کارایی SIP تحلیل شده است. نتایج بدست آمده از این بررسی نشان میدهد که استفاده از SIP در شبکههای بزرگ مستلزم بکارگیری تکنیکهایی جهت متعادل نمودن بار پروکسیها و همچنین جلوگیری از اضافه بارهای موقت می‌باشد
پرونده مقاله
شبکههای بی‌سیم Ad-hoc متشکل از مجموعه ای از گره‌های بی‌سیم هستند که از طریق امواج رادیویی در ارتباطند. در شبکه-بندی در محیط بی‌سیم، چالش های متعددی وجود دارد. یکی از مهمترین این چالش‌ها مکانیزم نگهداری و حفظ اتصال برای مصرف توان است. در این مقاله یک الگوریتم بهینه چندم چکیده کامل
شبکههای بی‌سیم Ad-hoc متشکل از مجموعه ای از گره‌های بی‌سیم هستند که از طریق امواج رادیویی در ارتباطند. در شبکه-بندی در محیط بی‌سیم، چالش های متعددی وجود دارد. یکی از مهمترین این چالش‌ها مکانیزم نگهداری و حفظ اتصال برای مصرف توان است. در این مقاله یک الگوریتم بهینه چندمنظوره برای شبکههای بی‌سیم ad-hoc طراحی شده است که اثر توان الکتریکی گره‌ها بر کنترل ازدحام، مسیریابی و زمان‌بندی لایه- متقاطع را نشان میدهد. ابتدا محدودیت‌های نرخ و زمان‌بندی فرمول‌بندی می‌شود. در این راه، متغیرهای جریان چند‌کالایی استفاده شدهاند. سپس تخصیص منابع در شبکه با کانال بی‌سیم ثابت و تجهیزات تک‌نرخی فرموله شده است. از آنجایی که اثر توان الکتریکی گره‌ها به عنوان موضوع جدید در این مقاله در نظر‌گرفته شده است، مسئله تخصیص منابع به صورت تابع سود‌مندی و هزینه به طور همزمان در مسئله ماکزیمم‌سازی با توجه به محدودیت-های مذکور در نظر گرفته شده است. مسئله تخصیص منابع بوسیله تجزیه دوگان به سه زیر مسئله کنترل ازدحام، مسیریابی و زمان‌بندی تجزیه شده است که با یکدیگر از طریق هزینه ازدحام و هزینه لینک در تعامل هستند. یک مثال به منظور نشان دادن کارایی الگوریتم ارائه شده در پایان آورده شده است
پرونده مقاله
امروزه به لطف رشد و توسعه فناوری‌های ارتباطی و اطلاعاتی، سیستم‌های یادگیری برخط قادر شدهاند امکانات یادگیری گروهی و فضای تعامل و تبادل نظر میان یادگیرندگان را فراهم آورند. این امر مستلزم تشکیل گروه‌های یادگیری موثر و فراهم آوری ابزارهای مشارکت یادگیرندگان در محیط‌های ی چکیده کامل
امروزه به لطف رشد و توسعه فناوری‌های ارتباطی و اطلاعاتی، سیستم‌های یادگیری برخط قادر شدهاند امکانات یادگیری گروهی و فضای تعامل و تبادل نظر میان یادگیرندگان را فراهم آورند. این امر مستلزم تشکیل گروه‌های یادگیری موثر و فراهم آوری ابزارهای مشارکت یادگیرندگان در محیط‌های یادگیری برخط است که در سیستم‌های موجود که مراکز آموزشی مجازی مورد استفاده قرار میگیرند به ندرت مشاهده می‌شود. در این مقاله محتوا و ساختار تالارهای گفتگو مورد بررسی قرار گرفتهاند. تحلیل محتوایی به منظور تطابق محتوای مباحثات با اهداف تالار و استخراج حوزه‌های مورد علاقه مشارکت‌کنندگان انجام شده است. محققین ضمن بیان دستاوردهای تحلیل شبکه اجتماعی یک محیط یادگیری دانشگاهی، راهکاری برای استخراج روابط اجتماعی افراد از طریق تحلیل ساختاری تالارهای گفتگو در یک محیط یادگیری برخط ارائه کرده‌اند. همچنین آنها روشی برای به‌کارگیری روابط استخراج شده در مکانیزم‌های گروه‌بندی یادگیرندگان ارائه نمودهاند و کارآمدی آن را مورد ارزیابی قرار داده‌اند. بخش‌های مختلف این تحقیق در دوره‌های درسی مختلف در ترم‌های متوالی انجام شده است و دستاوردهای آن میتواند در راستای بهبود فعالیتهای یادگیری همکارانه در محیط‌های یادگیری برخط و ترکیبی مورد استفاده قرار بگیرد
پرونده مقاله
شبکه های بین خودرویی زیرمجموعه‌ای از شبکه های سیار موردی می باشد که در آن خودروها به عنوان گره های شبکه محسوب می شوند. تفاوت اصلی آن با شبکه های سیار موردی در تحرک سریع گره ها است که باعث تغییر سریع توپولوژی در این شبکه می شود. تغییرات سریع توپولوژی شبکه یک چالش بزرگ بر چکیده کامل
شبکه های بین خودرویی زیرمجموعه‌ای از شبکه های سیار موردی می باشد که در آن خودروها به عنوان گره های شبکه محسوب می شوند. تفاوت اصلی آن با شبکه های سیار موردی در تحرک سریع گره ها است که باعث تغییر سریع توپولوژی در این شبکه می شود. تغییرات سریع توپولوژی شبکه یک چالش بزرگ برای مسیریابی محسوب می شود که برای مسیریابی در این شبکه ها، پروتکل های مسیریابی باید قوی و قابل‌اعتماد باشد. یکی از پروتکل های مسیریابی شناخته شده در شبکههای بین خودرویی، پروتکل مسیریابی AODV است. اعمال این پروتکل مسیریابی بر روی شبکه های بین خودرویی نیز دارای مشکلاتی می‌باشد که با افزایش مقیاس شبکه و تعداد گره ها، تعداد پیام های کنترلی در شبکه افزایش می یابد. یکی از روشهای کاهش سربار در پروتکل AODV، خوشه بندی کردن گره های شبکه است. در این مقاله برای خوشه بندی کردن گره ها از الگوریتم تغییریافته K-Means و برای انتخاب سر خوشه از الگوریتم ازدحام ذرات استفاده شده است. نتایج بدست آمده از روش پیشنهادی باعث بهبود بار مسیریابی نرمال شده و افزایش نرخ تحویل بسته در مقایسه با پروتکل مسیریابی AODV شده است.
پرونده مقاله
گروه‌بندی همگن یادگیرندگان از نظر مشابهت سبک یادگیری، موجب افزایش توانمندی سامانه‌های یادگیری الکترونیکی در تطبیق یادگیری و ایجاد فضای مشارکتی میان یادگیرندگان می‌شود. در این مقاله سامانه‌ای تشریح شده است که با استفاده از اطلاعات مربوط به رفتار شبکه‌ای یادگیرندگان در مح چکیده کامل
گروه‌بندی همگن یادگیرندگان از نظر مشابهت سبک یادگیری، موجب افزایش توانمندی سامانه‌های یادگیری الکترونیکی در تطبیق یادگیری و ایجاد فضای مشارکتی میان یادگیرندگان می‌شود. در این مقاله سامانه‌ای تشریح شده است که با استفاده از اطلاعات مربوط به رفتار شبکه‌ای یادگیرندگان در محیط یادگیری الکترونیکی، گروه‌هایی از یادگیرندگان را که از منظر سبک یادگیری مشابه هستند، شناسایی میکند. روش خوشه‌بندی ارائه شده برای تفکیک یادگیرندگان مبتنی بر ساختار شبکۀ عصبی ART و فرایند یادگیری شبکۀ عصبی Snap-Drift توسعه داده شده است. این شبکه امکان شناسایی گروه‌های یادگیرندگان را در فضای عدم قطعیت ویژگیهای مؤثر بر تفکیک گروه‌ها، فراهم می‌سازد ضمن آنکه در این روش نیازی به دانستن تعداد مناسب گروه‌ها نیست. عملکرد این سامانه در شناسایی گروه‌های یادگیرندگان در محیط یادگیری الکترونیکی بر اساس سبک یادگیری مورد ارزیابی قرار گرفته است. نتایج ارزیابی بر اساس معیارهای ارزیابی دیبویس – بولدین و خلوص و تجمع نشان میدهد روش پیشنهادی به طور کلی گروه‌های مناسب‌تر و دقیق‌تری را نسبت به روشهای دیگر ایجاد کرده است.
پرونده مقاله
با توجه به رشد و توسعه شبکه های کامپیوتری،اهمیت موضوع مسیریابی پیش از گذشته شده است.اهمیت استفاده از شبکه های چندبخشی را امروزه نمی توان نادیده گرفت.بسیاری از برنامه های چندرسانه ای نیاز به ارسال یک بسته از یک منبع به چندین مقصد،از طریق یک شبکه ارتباطی دارند.برای پشتیبا چکیده کامل
با توجه به رشد و توسعه شبکه های کامپیوتری،اهمیت موضوع مسیریابی پیش از گذشته شده است.اهمیت استفاده از شبکه های چندبخشی را امروزه نمی توان نادیده گرفت.بسیاری از برنامه های چندرسانه ای نیاز به ارسال یک بسته از یک منبع به چندین مقصد،از طریق یک شبکه ارتباطی دارند.برای پشتیبانی از چنین برنامه هایی نیازمند ایجاد یک درخت چندبخشی بهینه می باشیم،که نشان دهنده مسیرهای بهینه دستیابی ازیک منبع ارسال کننده به چندین مقصد مورد نظر است.دستیابی به یک درخت بهینه جهت مسیریابی ،از جمله مسائلی است که دارای پیچیدگی فراوانی می باشد. در این مقاله به دنبال ارائه روشی برای مسیریابی در شبکه های چندبخشی ،با توجه به پارامترهایی مانند هزینه و تأخیر می باشیم. همچنین این مقاله اهمیت ویژه ای به این موضوع داده است که هر یک از پارامترهای ذکر شده جهت مسیریابی، برای بسته‌های متفاوت دارای ارزش‌های متفاوت نیز می باشند و به تناسب ارزش هریک از این پارامترها، درخت‌های مسیریابی چندبخشی بهینه‌ای ایجاد می شود. جهت دستیابی به این هدف ازدو الگوریتم ژنتیک و الگوریتم کولونی مورچه‌ها استفاده می‌شود.نتایج به دست آمده از شبیه سازی نشان داده است که الگوریتم‌های ارائه شده با توجه به تناسب بسته‌ها،توانایی ایجاد درخت های چندبخشی بهینه ای را دارا می باشند.
پرونده مقاله
علی رغم موفقیت الگوریتم رقابت استعماری (ICA) در حل مسائل بهینه سازی، این الگوریتم کماکان از به دام افتادن مکرر در کمینه محلی و سرعت پایین همگرایی رنج می برد. در این مقاله، نسخۀ جدیدی از این الگوریتم، به نام رقابت استعماری آشوبی متعامد اصلاح شده (COICA)، پیشنهاد می شود. چکیده کامل
علی رغم موفقیت الگوریتم رقابت استعماری (ICA) در حل مسائل بهینه سازی، این الگوریتم کماکان از به دام افتادن مکرر در کمینه محلی و سرعت پایین همگرایی رنج می برد. در این مقاله، نسخۀ جدیدی از این الگوریتم، به نام رقابت استعماری آشوبی متعامد اصلاح شده (COICA)، پیشنهاد می شود. در سیاست جذب نسخه پیشنهادی، هرمستعمره از طریق تعریف بردار متعامد نوینی، فضای حرکت به سمت استعمارگر را جستجو می کند. همچنین احتمال انتخاب امپراطوری های قدرتمند، از طریق تابع توزیع بولتزمان تعریف شده و عمل انتخاب از طریق روش چرخ رولت انجام گرفته است. از الگوریتم پیشنهادی برای آموزش شبکه عصبی پرسپترون چند لایه (MLP) جهت طبقه بندی مجموعه داده های استاندارد، از جمله یونسفر و سونار استفاده شده است. برای ارزیابی عملکرد این الگوریتم و بررسی میزان تعمیم پذیری شبکه عصبی آموزش ديده با نسخه پيشنهادی، از روش اعتبارسنجی متقابل K-Fold استفاده شده است. نتایج بدست آمده از شبیه سازی ها، کاهش خطای آموزش شبکه و همچنین بهبود تعمیم پذیری الگوریتم پیشنهادی را تایید می کند.
پرونده مقاله
بانکداری صنعت ویژه‌ایی است که با سرمایه و ریسک برای کسب سود مواجه است. یکی از مهمترین ریسک‌های بانکی، ریسک اعتباری است که حوزة تحقیقاتی پویایی را در مطالعات مدیریت به خود اختصاص داده است. در این پژوهش یک سیستم ترکیبی ارزیابی ریسک اعتباری ارائه می‌شود، که از یادگیری جمع چکیده کامل
بانکداری صنعت ویژه‌ایی است که با سرمایه و ریسک برای کسب سود مواجه است. یکی از مهمترین ریسک‌های بانکی، ریسک اعتباری است که حوزة تحقیقاتی پویایی را در مطالعات مدیریت به خود اختصاص داده است. در این پژوهش یک سیستم ترکیبی ارزیابی ریسک اعتباری ارائه می‌شود، که از یادگیری جمعی برای تصمیم‌گیری در مورد اعطای اعتبار به فرد متقاضی استفاده میکند. ترکیب تکنیکهای دسته‌بندی و خوشه‌بندی در این پژوهش، منجر به بهبود عملکرد سیستم می‌شود. برای آموزش شبکههای عصبی از مجموعة داده‌های واقعی، از نمونه‌های تقاضای اعتبار در بانکی در آلمان استفاده شده است. مدل پژوهش در قالب یک سیستم چند عاملی ارزیابی ریسک‌اعتباری طراحی شد و نتایج نشان داد که این سیستم صحتّی بالاتر، عملکردی برتر و هزینة کمتری، در دسته‌بندی متقاضیان اعتبار نسبت به دیگر روشهای مشابه حاصل میکند.
پرونده مقاله
در مسئله حداکثر سازی نفوذ، هدف یافتن حداقل تعدادی گره هست که بیشترین انتشار و نفوذ را در شبکه داشته باشند. مطالعات راجع به حداکثر سازی نفوذ و انتشار بهصورت گسترده ای در حال گسترش است. در سال های اخیر الگوریتم‌های زیادی درزمینهٔ مسئله حداکثر سازی نفوذ در شبکه های اجتماع چکیده کامل
در مسئله حداکثر سازی نفوذ، هدف یافتن حداقل تعدادی گره هست که بیشترین انتشار و نفوذ را در شبکه داشته باشند. مطالعات راجع به حداکثر سازی نفوذ و انتشار بهصورت گسترده ای در حال گسترش است. در سال های اخیر الگوریتم‌های زیادی درزمینهٔ مسئله حداکثر سازی نفوذ در شبکه های اجتماعی ارائهشده است. این مطالعات شامل بازار یابی ویروسی، گسترش شایعات، اتخاذ نوآوری و شیوع بیماری‌های همه گیر و ... است. هر یک از مطالعات پیشین دارای کاستی‌هایی دریافتن گره‌های مناسب و یا پیچیدگی زمانی بالا هستند. در این مقاله، روشی جدید با عنوان ICIM-GREEDY برای حل مسئله حداکثر سازی نفوذ ارائه کرده ایم. در الگوریتم ICIM-GREEDY دو معیار مهم که در کارهای انجام‌شده قبلی در نظر گرفته نشده اند را در نظر می گیریم، یکی قدرت نفوذ و دیگری حساسیت به نفوذ. این دو معیار همیشه در زندگی اجتماعی انسان‌ها وجود دارد. روش پیشنهادی روی دیتاست‌های استاندارد مورد ارزیابی قرارگرفته‌شده است. نتایج به‌دست‌آمده نشان میدهد که روش مذکور نسبت به دیگر الگوریتم‌های مقایسه شده از کیفیت بهتری در پیدا کردن نودهای بانفوذ در 30 گره Seed برخوردار است. همچنین این روش از لحاظ زمانی نیز نسبت به الگوریتم‌های مقایسه شده به لحاظ همگرایی نسبتاً سریع، بهتر عمل میکند.
پرونده مقاله
با توجه به رشد و توسعه شبکه های کامپیوتری، اهمیت موضوع مسیریابی پیش از گذشته شده است. اهمیت استفاده از شبکه-های چندبخشی را امروزه نمی توان نادیده گرفت. بسیاری از برنامه های چندرسانه ای نیاز به ارسال یک بسته از یک منبع به چندین مقصد، از طریق یک شبکه ارتباطی دارند. برای پ چکیده کامل
با توجه به رشد و توسعه شبکه های کامپیوتری، اهمیت موضوع مسیریابی پیش از گذشته شده است. اهمیت استفاده از شبکه-های چندبخشی را امروزه نمی توان نادیده گرفت. بسیاری از برنامه های چندرسانه ای نیاز به ارسال یک بسته از یک منبع به چندین مقصد، از طریق یک شبکه ارتباطی دارند. برای پشتیبانی از چنین برنامه هایی نیازمند ایجاد یک درخت چندبخشی بهینه
می باشیم، که نشان دهنده مسیرهای بهینه دستیابی ازیک منبع ارسال کننده به چندین مقصد مورد نظر است. دستیابی به یک درخت بهینه جهت مسیریابی، از جمله مسائلی است که دارای پیچیدگی فراوانی می باشد. در این مقاله به دنبال ارائه روشی برای مسیریابی در شبکه های چندبخشی، با توجه به پارامترهایی مانند هزینه و تأخیر می باشیم. همچنین این مقاله اهمیت ویژه ای به این موضوع داده است که هر یک از پارامترهای ذکر شده جهت مسیریابی، برای بسته‌های متفاوت دارای ارزش‌های متفاوت نیز می باشند و به تناسب ارزش هریک از این پارامترها، درخت‌های مسیریابی چندبخشی بهینه‌ای ایجاد می شود. جهت دستیابی به این هدف ازدو الگوریتم ژنتیک و الگوریتم کولونی مورچه‌ها استفاده می‌شود. نتایج به دست آمده از شبیه سازی نشان داده است که الگوریتم‌های ارائه شده با توجه به تناسب بسته‌ها، توانایی ایجاد درخت های چندبخشی بهینه ای را دارا می باشند.
پرونده مقاله
شبکه های بین خودرویی زیرمجموعه‌ای از شبکه های سیار موردی می باشد که در آن خودروها به عنوان گره های شبکه محسوب می شوند. تفاوت اصلی آن با شبکه های سیار موردی در تحرک سریع گره ها است که باعث تغییر سریع توپولوژی در این شبکه
می شود. تغییرات سریع توپولوژی شبکه یک چالش بزر چکیده کامل
شبکه های بین خودرویی زیرمجموعه‌ای از شبکه های سیار موردی می باشد که در آن خودروها به عنوان گره های شبکه محسوب می شوند. تفاوت اصلی آن با شبکه های سیار موردی در تحرک سریع گره ها است که باعث تغییر سریع توپولوژی در این شبکه
می شود. تغییرات سریع توپولوژی شبکه یک چالش بزرگ برای مسیریابی محسوب می شود که برای مسیریابی در این شبکه ها، پروتکل های مسیریابی باید قوی و قابل‌اعتماد باشد. یکی از پروتکل های مسیریابی شناخته شده در شبکههای بین خودرویی، پروتکل مسیریابیAODV است. اعمال این پروتکل مسیریابی بر روی شبکه های بین خودرویی نیز دارای مشکلاتی می‌باشد که با افزایش مقیاس شبکه و تعداد گره ها، تعداد پیام های کنترلی در شبکه افزایش می یابد. یکی از روشهای کاهش سربار در پروتکل AODV، خوشه بندی کردن گره های شبکه است. در این مقاله برای خوشه بندی کردن گره ها از الگوریتم تغییریافته K-Means و برای انتخاب سر خوشه از الگوریتم ازدحام ذرات استفاده شده است. نتایج بدست آمده از روش پیشنهادی باعث بهبود بار مسیریابی نرمال شده و افزایش نرخ تحویل بسته در مقایسه با پروتکل مسیریابی AODV شده است.
پرونده مقاله
شبکه های مبتنی بر نرم افزار (SDN) برای استفاده در تعیین مسیریابی ترافیک شبکه قابل انعطاف هستند، زیرا سطح داده ای و سطح کنترلی را از یکدیگر تفکیک می کنند. یکی از چالش های بزرگی که پیش روی شبکههای مبتنی بر نرم‌افزار قرار گرفته است، انتخاب مکان هایی مناسب برای قرار دادن و چکیده کامل
شبکه های مبتنی بر نرم افزار (SDN) برای استفاده در تعیین مسیریابی ترافیک شبکه قابل انعطاف هستند، زیرا سطح داده ای و سطح کنترلی را از یکدیگر تفکیک می کنند. یکی از چالش های بزرگی که پیش روی شبکههای مبتنی بر نرم‌افزار قرار گرفته است، انتخاب مکان هایی مناسب برای قرار دادن و توزیع کنترلرها (کنترل کننده ها) است؛ به گونه‌ای که بتوان تأخیر بین کنترلرها و سوئیچ ها را در شبکههای گسترده کاهش داد. در همین راستا اغلب روشهای ارائه شده بر روی کاهش تأخیر متمرکز بوده‌اند. ولی تأخیر تنها یکی از عواملی است که در کارائی شبکه و کاهش هزینه ی کلی بین کنترلرها و سوئیچ‌های مرتبط با آنها نقش دارد. این مقاله به بررسی عوامل بیشتری برای کاهش هزینه بین کنترلر ها و سوئیچ ها نظیر ترافیک لینک های ارتباطی می پردازد. به همین منظور یک الگوریتم مبتنی برخوشه بندی برای بخش بندی شبکه ارائه می شود. با بهره گیری از این الگوریتم می‌توان تضمین کرد که هر بخش از شبکه میتواند حداکثر هزینه (شامل تأخیر و ترافیک موجود روی لینک ها) را در بین کنترلر و سوئیچ های مربوط به آن کاهش دهد. در این مقاله، با بکارگیری از Topology Zoo، شبیه‌سازی‌های گسترده‌ای تحت توپولوژی های واقعی شبکه انجام شده است. نتایج شبیه سازی ها نشان می دهد در شرایطی که احتمال ازدحام در شبکه بالا می رود، الگوریتم پیشنهادی با شناسایی
لینک های گلوگاه در مسیرهای ارتباطی هر گره با سایر گره ها، توانسته به خوبی ازدحام را در شبکه کنترل نماید. لذا، با در نظر گرفتن دو معیار تأخیر و میزان مشغول بودن لینک ها، فرآیند قرارگیری و توزیع کنترلر ها را در عمل خوشه-بندی با دقت بالاتری انجام می دهد. با این کار، میانگین حداکثر هزینه ی انتها به انتها بین هر کنترلر و سوئیچ های مربوط به آن به ترتیب در توپولوژی های Chinanet کشور چین، Uunet کشور آمریکا، DFN کشور آلمان، و Rediris کشور اسپانیا به اندازه ی 4694/41، 2853/29، 3805/21 و 4829/46 درصد کاهش یافته است.
پرونده مقاله
هدف از پژوهش حاضر، بررسي تاثير استفاده از انواع استراتژی‌های بازاریابی در شبکههای اجتماعی بر جلب اعتماد مشتریان می‌باشد. جامعه آماری این پژوهش شامل تمامی کاربران ایرانی عضو سایتهای شبکههای اجتماعی است که تحت تاثیر تبلیغات شرکتها قرار میگیرند. حجم نمونه آماری نیز با روش چکیده کامل
هدف از پژوهش حاضر، بررسي تاثير استفاده از انواع استراتژی‌های بازاریابی در شبکههای اجتماعی بر جلب اعتماد مشتریان می‌باشد. جامعه آماری این پژوهش شامل تمامی کاربران ایرانی عضو سایتهای شبکههای اجتماعی است که تحت تاثیر تبلیغات شرکتها قرار میگیرند. حجم نمونه آماری نیز با روش نمونهگیری گلوله برفی 446 نفر است. روش پژوهش، توصیفی پیمایشی بوده و ابزار گردآوری داده‌ها پرسشنامه می‌باشد. برای آزمون فرضیههای پژوهش از روش حداقل مربعات جزئی (PLS) و نرم افزار SmartPLS 3 استفاده شده است. نتایج بدست آمده نشان میدهد که هر چهار متغیر، استراتژی‌های بازاریابی مبادله‌ای، رابطه‌ای، پایگاه داده و مبتنی بر دانش در شبکههای اجتماعی تاثیر معنی‌داری بر جلب اعتماد مشتریان دارند.
پرونده مقاله
پیش‌بینی قیمت سهام توسط تحلیلگران داده یک فرصت تجاری بزرگ را برای طیف گسترده سرمایه گذاران در بازار سهام ایجاد کرده است. اما این مهم به دلیل ماهیت بی ثبات و پویایی بیش از حد عوامل متعدد اقتصادی تاثیرگذار بر بازار سهام، امری دشوار است. در این پژوهش به منظور شناسایی ارتبا چکیده کامل
پیش‌بینی قیمت سهام توسط تحلیلگران داده یک فرصت تجاری بزرگ را برای طیف گسترده سرمایه گذاران در بازار سهام ایجاد کرده است. اما این مهم به دلیل ماهیت بی ثبات و پویایی بیش از حد عوامل متعدد اقتصادی تاثیرگذار بر بازار سهام، امری دشوار است. در این پژوهش به منظور شناسایی ارتباط پیچیده 10 متغیر اقتصادی بر قیمت سهام شرکت‌های فعال در بازار سهام تهران، دو مدل طراحی و پیادهسازی شده است. نخست یک سیستم استنتاج فازی ممدانی که مجموعه قوانین موتور استنتاج خود را توسط الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات بدست می‌آورد طراحی می‌شود. سپس مدل یادگیری عمیق مشتمل بر 26 نرون در 5 لایه پنهان طراحی شده است. مدل‌های طراحی شده به منظور پیش‌بینی قیمت سهام نه شرکت فعال در بورس اوراق بهادار تهران پیادهسازی و نتایج بدست آمده حاکی از عملکرد بهتر مدل یادگیری عمیق بر مدل ترکیب دوگانه استنتاج فازی-ازدحام ذرات و نیز مدل رایج شبکه عصبی دارد. اما قدرت تفسیرپذیری الگوی بدست آمده، رفتار همسانتر و با واریانس به مراتب کمتر و نیز سرعت همگرایی بیشتر نسبت به سایر مدل‌ها را می‌توان از مزایای رقابتی قابل توجه مدل ترکیب دوگانه استنتاج فازی-ازدحام ذرات نام برد.
پرونده مقاله
گزارش‌های خبری ارائه شده در رسانه‌های اجتماعی و خبری با انواع اسناد و مدارک ارائه می‌شوند و شامل موضوعاتی هستند که جوامع و نظرات مختلف را در برمی‌گیرند. آگاهی از رابطه میان افراد در اسناد میتواند به خوانندگان کمک کند تا یک دانش اولیه در‌خصوص موضوع و هدف در اسناد مخت چکیده کامل
گزارش‌های خبری ارائه شده در رسانه‌های اجتماعی و خبری با انواع اسناد و مدارک ارائه می‌شوند و شامل موضوعاتی هستند که جوامع و نظرات مختلف را در برمی‌گیرند. آگاهی از رابطه میان افراد در اسناد میتواند به خوانندگان کمک کند تا یک دانش اولیه در‌خصوص موضوع و هدف در اسناد مختلف به‌دست آورند. در این مقاله، روشهای تشخیص جوامع بررسی شده و تکنیکهای مختلف خوشه‌بندی افرادی که نام آنها در مجموعه‌ای از اسناد خبری آورده شده است نیز مورد بررسی قرار میگیرد. این افراد در جوامعی خوشه‌بندی می‌شوند که مواضع مرتبط با یکدیگر دارند. در این مقاله یک روش تشخیص موضع افراد جامعه مبتنی بر یک شبکه دوستی به عنوان مكانيزم پايه معرفی شده و مكانيزم تشخيص جوامع بهبود يافتهاي برمبناي آن ارائه گرديده است. در روش پیشنهادی از ساختار الگوریتم ژنتیک جهت بهبود نرخ تشخیص بهره گرفته شده است. در آزمایشها معیار صحت به منظور مقايسه درنظر گرفته شده است که برای رسیدن به این هدف شاخص رَند نیز استفاده گردیده است. نتایج حاصل از آزمایشها که برمبنای پایگاه‌های داده‌ی واقعی اسناد انتشار یافته در رسانه خبری گوگل نیوز در رابطه با یک موضوع خاص به‌دست‌آمده‌اند، حاکی از کارآمدی و بهره‌وری مطلوب روش پیشنهادی است.
پرونده مقاله
تشخیص جوامع در شبکههای اجتماعی پویا یکی از مهمترین موضوعات تحقیقاتی است که در سالیان اخیر مورد توجه قرار گرفته شده است. رویکردهای گوناگونی برای تشخیص جوامع در شبکههای اجتماعی در حالت پویا وجود دارد. از بین رویکردها، رویکرد انتشار برچسب به عنوان یک رویکرد ساده، کارا چکیده کامل
تشخیص جوامع در شبکههای اجتماعی پویا یکی از مهمترین موضوعات تحقیقاتی است که در سالیان اخیر مورد توجه قرار گرفته شده است. رویکردهای گوناگونی برای تشخیص جوامع در شبکههای اجتماعی در حالت پویا وجود دارد. از بین رویکردها، رویکرد انتشار برچسب به عنوان یک رویکرد ساده، کارا و تصادفی مطرح شده است. این رویکرد شامل روشهای بسیاری است که غالبا مبتنی بر حالت تصادفی این رویکرد هستند. از میان این روشها، روش رتبهبندی برچسب مبتنی بر زمان این رویکرد را از حالت تصادفی خارج کرده است و به آن قطعیت بخشیده است. البته مسلما این رویکرد هم با مشکلاتی مواجه است، یکی از مشکلات این است وقتی یک گره میخواهد به یک جامعه بپیوندد، ساختار درونی آن جامعه جهت پیوستن گره در نظر گرفته نمیشود. بنابراین برای حل این مشکل، یک رویکرد جدید به نام حریصانه به رویکرد انتشار برچسب اضافه شده است. رویکرد جدید ارائهشده به همراه روش رتبهبندی برچسب مبتنی بر زمان و نسخهی غیراشتراکی روش انتشار برچسب برجستهی گسترشیافته در مجموعههای دادهای مورد ارزیابی اعم از واقعی و ساختگی پیادهسازی شدهاند. نتایج نشان میدهد که روش پیشنهادی نسبت به دو روش دیگر از لحاظ میزان صحت براساس دو پارامتر ماژولاریتی و اطلاعات متقابل نرمال شده بهتر عمل کرده است.
پرونده مقاله
شبکه حسگر بی‌سیم شامل تعدادی گره حسگر ثابت بوده که گره‌های سینک برای جمع‌آوری داده‌ها بین گره‌ها حرکت می‌کنند. برای کاهش مصرف انرژی و افزایش مقدار داده جمع‌آوری شده نیاز به تعیین مسیر بهینه و مکان اقامت سینک‌های متحرک است که سبب افزایش عمر شبکههای حسگر بی‌سیم می‌شود. ا چکیده کامل
شبکه حسگر بی‌سیم شامل تعدادی گره حسگر ثابت بوده که گره‌های سینک برای جمع‌آوری داده‌ها بین گره‌ها حرکت می‌کنند. برای کاهش مصرف انرژی و افزایش مقدار داده جمع‌آوری شده نیاز به تعیین مسیر بهینه و مکان اقامت سینک‌های متحرک است که سبب افزایش عمر شبکههای حسگر بی‌سیم می‌شود. این مقاله، با استفاده از کدگذاری شبکه، یک مدل ریاضی خطی صحیح مختلط یا MILP برای تعیین مسیر بهینه چندپخشی از گره‌های حسگر منبع به سینک‌های متحرک در شبکههای حسگر بی‌سیم ارایه داده که زمان و مکان‌های اقامت سینک‌ها را تعیین میکند تا جمع‌آوری داده‌های کدگذاری شده حداکثر شود و تاخیر حرکت سینک‌ها و میزان مصرف انرژی کاهش یابد. حل این مساله در زمان چندجمله‌ای به دلیل دخیل بودن پارامترهای مختلف و محدود بودن منابع شبکههای حسگر بی‌سیم امکانپذیر نیست. لذا برای حل این مساله در زمان چندجمله‌ای، چند الگوریتم اکتشافی و حریصانه و کاملا توزیع‌شده پیشنهاد شده تا حرکت سینک‌ها و مکان اقامت آنها را براساس حداکثر کردن مقدار داده‌های کدگذاری شده و نوع مهلت زمانی داده‌ها تعیین کند. با شبیهسازی نشان داده که روش بهینه و استفاده از کدگذاری و الگوریتم‌های پیشنهادی سبب کاهش زمان اجرا و مصرف انرژی و افزایش داده‌های جمع‌آوری شده و عمر شبکه نسبت به روشهای فاقد کدگذاری شبکه می‌شود.
پرونده مقاله
از آنجا که روشهای مخصوص طبقه‌‌بندی توالی یادگیری ماشین، جهت طبقه‌‌بندی پروتئین‌‌های سالم و سرطانی موفق نبودند بنابراین یافتن راهکاری برای بازنمایی این توالی‌‌ها جهت طبقه بندی افراد سالم و مریض با رویکردهای یادگیری عمیق ضرورت تام دارد. در این مطالعه، روشهای مختلف با چکیده کامل
از آنجا که روشهای مخصوص طبقه‌‌بندی توالی یادگیری ماشین، جهت طبقه‌‌بندی پروتئین‌‌های سالم و سرطانی موفق نبودند بنابراین یافتن راهکاری برای بازنمایی این توالی‌‌ها جهت طبقه بندی افراد سالم و مریض با رویکردهای یادگیری عمیق ضرورت تام دارد. در این مطالعه، روشهای مختلف بازنمایی توالی پروتئین، جهت طبقه‌‌بندی توالی پروتئین افراد سالم و سرطان خون، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج نشان داد که تبدیل حروف اسید آمینه به بردار ویژگی یکبعدی در طبقه بندی 2 کلاس موفق نبود و فقط یک کلاس مریض تشخیص داده شد. با تغییر بردار ویژگی بهصورت اعداد رنگی دقت تشخیص کلاس سالم کمی بهبود یافت. روش بازنمایی توالی پروتئینی بهصورت یکپارچه دودویی، با ابتکار حفظ دنباله توالی در دو حالت یکبعدی و دوبعدی(تصویر با اعمال فیلتر گابور)، نسبت به روشهای قبلی موثرتر بود. بازنمایی توالی پروتئین به شکل تصویر دودویی با اعمال فیلتر گابور با دقت 100% توالی پروتئین افراد سالم و 98.6% توالی پروتئین افراد دارای سرطان خون را طبقه‌‌بندی کرد. یافتههای این تحقیق نشان داد که بازنمایی توالی پروتئین به شکل تصویر دودویی با اعمال فیلتر گابور، میتواند بهعنوان روش موثر جدید دربازنمایی توالی‌‌های پروتئینی جهت طبقه‌‌بندی، ارایه نماید.
پرونده مقاله
با فراگیر شدن شبکههای اجتماعی و رشد افزون اطلاعات به اشتراک‌گذاری شده در آنها، کاربران این شبکه‌ها در معرض تهدیدهای بالقوه-ی امنیت و حریم خصوصی داده‌ها قرار دارند. تنظیمات حریم‌خصوصی گنجانده‌شده در این شبکه‌ها به کاربران کنترل کاملی در جهت مدیریت و خصوصی‌سازی دسترسی ب چکیده کامل
با فراگیر شدن شبکههای اجتماعی و رشد افزون اطلاعات به اشتراک‌گذاری شده در آنها، کاربران این شبکه‌ها در معرض تهدیدهای بالقوه-ی امنیت و حریم خصوصی داده‌ها قرار دارند. تنظیمات حریم‌خصوصی گنجانده‌شده در این شبکه‌ها به کاربران کنترل کاملی در جهت مدیریت و خصوصی‌سازی دسترسی به اطلاعات اشتراکی‌شان توسط کاربران دیگر نمی‌دهد. در این مقاله به کمک مفهوم گراف اجتماعی، یک مدل جدید کنترل دسترسی کاربربه‌کاربر پیشنهاد شد که امکان بیان سیاست‌های حریم شخصی و کنترل دسترسی دقیق‌تر و حرفه‌ای‌تری را برحسب الگو و عمق روابط میان کاربران در شبکههای اجتماعی فراهم میکند. در این مقاله با به‌کارگیری روش شاخصه‌ای منظم، روابط غیرمستقیم در میان کاربران موردبررسی و تحلیل قرارگرفته و سیاست‌های دقیق‌تری نسبت به مدل‌های قبلی ارائهشده است. ارزیابی نتایج نشان داد، در مورد 10 همسایه برای هر کاربر، تجمع احتمال یافتههای یک مسیر واجد شرایط، به ترتیب برای سه حلقه شمارنده اول برابر 1، 5/10 و 3/67 درصد است، و نهایتاً برای شمارنده چهارم به 100 درصد می‌رسد که با افزایش مشخصه شمارشی تعریف‌شده، زمان اجرای متوسط الگوریتم پیشنهادی و سایر الگوریتم‌های ارائهشده در روشهای قبلی افزایش مییابد اما برای حدود بالاتر مشخصه شمارشی، الگوریتم پیشنهادی بهتر از الگوریتم‌های قبلی عمل میکند.
پرونده مقاله
صنعت پوشاک در سالهای اخیر با رشد زیادی در شبکه های اجتماعی روبه رو بوده است. عوامل زیادی بر خرید پوشاک از شبکه های اجتماعی مؤثر هستند که یکی از این عوامل مهم و تأثیرگذار، عوامل سازمانی است. از این رو، هدف این پژوهش، بررسی عوامل سازمانی مؤثر بر مصرف کننده در خرید از طریق چکیده کامل
صنعت پوشاک در سالهای اخیر با رشد زیادی در شبکه های اجتماعی روبه رو بوده است. عوامل زیادی بر خرید پوشاک از شبکه های اجتماعی مؤثر هستند که یکی از این عوامل مهم و تأثیرگذار، عوامل سازمانی است. از این رو، هدف این پژوهش، بررسی عوامل سازمانی مؤثر بر مصرف کننده در خرید از طریق شبکه های اجتماعی است. در انجام این تحقیق از روش ترکیبی استفاده شده است. در بخش کیفی با بررسی ادبیات و مصاحبه با فروشندگان فعال در شبکه های اجتماعی متونی تهیه و کدگذاری گردید، مؤلفه ها در چهار مقوله نهایی دسته بندی و در قالب مدل اولیه ارائه شدند. در بخش کمی، بر اساس مدل اولیه، پرسشنامه ای تدوین و در اختیار 385 نفر از خریداران پوشاک در شبکه های قرار گرفت و برای تحلیل داده ها از روش معادلات ساختاری و برای بررسی نقش میانجی از آزمون سوبل استفاده شد. این پژوهش تأثیر مستقل و ترکیبی متغیرهای سازمانی مؤثر بر اعتماد افراد در خرید پوشاک از طریق شبکه های اجتماعی را مورد بررسی قرار داده است. نتایج بدست آمده نشان داد کیفیت اطلاعات، امنیت معامله، شهرت شرکت و مکان شرکت تأثیر معنی داری بر اعتماد افراد، خرید پوشاک از طریق شبکه های اجتماعی، تبلیغات توصیه ای و وفاداری آنها دارد.
پرونده مقاله
تخمین و برآورد معیارها یک فعالیت حیاتی در پروژه‌های نرم‌افزاری محسوب می‌شود. به‌طوری‌که تخمین تلاش در مراحل اولیه توسعه نرم‌افزار، یکی از مهمترین چالش‌های مدیریت پروژه‌های نرم‌افزاری است. تخمین نادرست میتواند منجر به شکست پروژه گردد. لذا یکی از فعالیتهای اصلی و کلید چکیده کامل
تخمین و برآورد معیارها یک فعالیت حیاتی در پروژه‌های نرم‌افزاری محسوب می‌شود. به‌طوری‌که تخمین تلاش در مراحل اولیه توسعه نرم‌افزار، یکی از مهمترین چالش‌های مدیریت پروژه‌های نرم‌افزاری است. تخمین نادرست میتواند منجر به شکست پروژه گردد. لذا یکی از فعالیتهای اصلی و کلیدی در توسعه مؤثر و کارآمد پروژه‌های نرم‌افزاری تخمین دقیق هزینه‌های نرم‌افزار است. ازاین‌رو در این پژوهش دو روش بهمنظور تخمین تلاش در پروژه‌های نرم‌افزاری ارائه شده است، که در این روش ها سعی شده با تجزیهوتحلیل محرک‌ها و استفاده از الگوریتم‌های فرا ابتکاری و ترکیب با شبکه عصبی راهی برای افزایش دقت در تخمین تلاش پروژه های نرم افزاری ایجاد شود. روش اول تأثیر الگوریتم فاخته جهت بهینهسازی ضرایب تخمین مدل کوکومو و روش دوم به صورت ترکیبی از شبکه عصبی و الگوریتم بهینهسازی فا خته جهت افزایش دقت برآورد تلاش توسعه نرم‌افزار ارائهشده است. نتایج بدست آمده روی دو پایگاه داده واقعی نشان دهنده عملکرد مطلوب روش ارائه شده در مقایسه با سایر روشهاست.
پرونده مقاله
یکی از زمینه های تحقیقاتی اساسی و مهم در شبکه های حسگر بی سیم نحوه جایگذاری نودهای حسگر است به گونه ای که با کمترین تعداد نود تمامی نقاط هدف پوشش داده شوند و اتصال میان تمام نودها و نود چاهک برقرار باشد. در این مقاله از یک روش جدید که بر اساس الگوریتم رقابت استعماری است چکیده کامل
یکی از زمینه های تحقیقاتی اساسی و مهم در شبکه های حسگر بی سیم نحوه جایگذاری نودهای حسگر است به گونه ای که با کمترین تعداد نود تمامی نقاط هدف پوشش داده شوند و اتصال میان تمام نودها و نود چاهک برقرار باشد. در این مقاله از یک روش جدید که بر اساس الگوریتم رقابت استعماری است برای حل مسئله ذکر شده استفاده شده است. در روش پیشنهاد شده امکان مهاجرت مستعمره ها از امپراطوری های ضعیف به امپراطوری های قوی تر به الگوریتم رقابت استعماری اضافه شده است. ایده مهاجرت از جوامع انسانی الهام گرفته شده است که انسان-ها در برخی شرایط تصمیم به مهاجرت از یک کشور به کشور دیگر می کنند. شبکه حسگر بی سیم به صورت سه بعدی و گرید در نظر گرفته شده است و نودهای حسگر فقط می توانند در نقاط تقاطع گرید قرار بگیرند. این در حالیست که نقاط هدف ممکن است در هر مکانی از فضای سه بعدی پراکنده باشند. نتایج شبیه سازی نشان می دهد که الگوریتم پیشنهادی نسبت به الگوریتم های مشابه از تعداد نود حسگر کمتری برای حل مسئله استفاده می کند و همچنین دارای زمان اجرای بسیار کمتری است.
پرونده مقاله
شبکه های حسگر صوتی زیر آبی به دلیل ویژگی های مطلوب خود و کاربرد های عملی گسترده در زمینه های ارتباطی مختلف، توجه زیادی را به خود جلب کرده اند. از آن جا که گره های حسگر زیر آبی دارای هزینه ی بالا و پیچیدگی جایگذاری هستند، افزایش طول عمر این شبکه ها از اهمیت زیادی برخوردا چکیده کامل
شبکه های حسگر صوتی زیر آبی به دلیل ویژگی های مطلوب خود و کاربرد های عملی گسترده در زمینه های ارتباطی مختلف، توجه زیادی را به خود جلب کرده اند. از آن جا که گره های حسگر زیر آبی دارای هزینه ی بالا و پیچیدگی جایگذاری هستند، افزایش طول عمر این شبکه ها از اهمیت زیادی برخوردار است. گره های رله نقش مهمی در کاهش فاصله مخابراتی و انرژی مصرفی دارند. اما، مسئله مهم قرار گیری بهره ور گره های رله اطراف گره های بحرانی شبکه به منظور جلوگیری از حذف آن ها و در نتیجه افزایش طول عمر شبکه است. برای این منظور، در این مقاله روشی جدید به نام جایگذاری بهره ور گره رله (ERS) معرفی شده است که شامل فرمول بندی کردن مکان هر گره رله به صورت یک مسئله بهینه سازی غیر محدب است. در حقیقت، وجود قیود تفاضل محدب منجر به غیر محدب شدن مسئله بهینه سازی پیشنهادی می شود و دستیابی به جواب بهینه را دشوار می سازد. از این رو، در گام بعد با پیشنهاد یک تبدیل جدید، مسئله مذکور به معادل محدب خود تبدیل می-شود. مهم ترین مزیت مسئله برنامه ریزی محدب، قابلیت دستیابی به جواب بهینه مسئله است. نتایج شبیه سازی نشان دهنده برتری عملکرد روش پیشنهادی در طول عمر و بهره وری نسبت به روش ابتکاری پیشین تنظیم گره رله (RA) است.
پرونده مقاله
با توجه به رشد قابل‌توجه اطلاعات و داده‌های متنی که توسط انسان‌ها در شبکههای مجازی تولید می‌شوند، نیاز به سیستم‌هایی است که بتوان به کمک آنها بهصورت خودکار به تحلیل داده‌ها پرداخت و اطلاعات مختلفی را از آنها استخراج کرد. یکی از مهمترین داده‌های متنی موجود در سطح و چکیده کامل
با توجه به رشد قابل‌توجه اطلاعات و داده‌های متنی که توسط انسان‌ها در شبکههای مجازی تولید می‌شوند، نیاز به سیستم‌هایی است که بتوان به کمک آنها بهصورت خودکار به تحلیل داده‌ها پرداخت و اطلاعات مختلفی را از آنها استخراج کرد. یکی از مهمترین داده‌های متنی موجود در سطح وب دید‌گاه‌های افراد نسبت به یک موضوع مشخص است. متن‌های منتشرشده توسط کاربران در فضای مجازی میتواند معرف شخصیت آنها باشد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین میتواند انتخاب مناسبی برای تجزیهوتحلیل این‌گونه مسائل باشند، اما بهمنظور غلبه بر پیچیدگی و پراکندگی محتوایی و نحوی داده‌ها نیاز به الگوریتم‌های یادگیری ژرف بیش از پیش در این حوزه احساس می‌شود. در این راستا، هدف این مقاله به‌کارگیری الگوریتم‌های یادگیری ژرف بهمنظور دسته‌بندی متون برای پیش‌بینی شخصیت می‌باشد. برای رسیدن به این هدف، شبکه عصبی کانولوشنی با مدل آدابوست بهمنظور دسته‌بندی داده‌ها ترکیب گردید تا بتوان به کمک آن داده‌های آزمایشی که با خطا دسته‌بندی شدهاند را در مرحله دوم دسته‌بندی با اختصاص ضریب آلفا، با دقت بالاتری دسته‌بندی کرد. مدل پیشنهادی این مقاله روی دو مجموعه داده ایزیس و یوتیوب آزمایش شد و بر اساس نتایج بدست آمده مدل پیشنهادی از دقت بالاتری نسبت به سایر روشهای موجود روی هر دو مجموعه داده برخودار است.
پرونده مقاله
امروزه تحلیل احساسات به عنوان یکی از ارکان اصلی در زمینه های مختلف از جمله مدیریت مالی، بازاریابی، پیش بینی تغییرات اقتصادی درکشورهای مختلف بکار گرفته می شود.
به منظور ساخت یک تحلیل گر احساسات بر مبنای نظرات کاربران در رسانه های اجتماعی، بعد از استخراج ویژگی های مهم چکیده کامل
امروزه تحلیل احساسات به عنوان یکی از ارکان اصلی در زمینه های مختلف از جمله مدیریت مالی، بازاریابی، پیش بینی تغییرات اقتصادی درکشورهای مختلف بکار گرفته می شود.
به منظور ساخت یک تحلیل گر احساسات بر مبنای نظرات کاربران در رسانه های اجتماعی، بعد از استخراج ویژگی های مهم بین کلمات توسط شبکه پیچشی، از شبکه حافظه کوتاه-مدت بلند استفاده می کنیم تا رابطه نهفته در دنبالـه ای از کلمات را کشف و ویژگی های مهم متن را استخراج نماییم. با کشف ویژگی های استخراج شده جدید توسط شبکه برگشتی با حافظه کوتاه-مدت بلند، توانایی مدل پیشنهادی در طبقه بندی ارزش سهام شرکت ها افزایش می یابد و در نهایت به پیش بینی سهام بورس در روز بعد براساس تحلیل احساسات می پردازیم. اﯾﻦ ﭘﮋوﻫﺶ ﺑﺮ اﺳﺎس دادهﻫﺎی ﻣﻘﺎﻟﻪ اﻧﮕﻮﯾﺎن و همکارانش اﻧﺠﺎم ﮔﺮﻓﺘﻪ اﺳﺖ و تنها از اﻃﻼﻋﺎت احساسی ﻣﺮدم در شبکه-ﻫﺎی اجتماعی ﺑﺮای ﭘﯿﺶبینی ﺳﻬﺎم اﺳﺘﻔﺎده می کند. با توجه به اینکه هر یک از پیـام های کاربـران را در 5 کلاس های احساسی طبقه بندی می کنیم، بنابراین این مدل ارزش سهام روز بعد را به دو حالت بالا یا پایین بودن آن می تواند پیش بینی کند. ساختار پیشنهادی شامل 21 لایه شبکه عصبی ژرف و متشکل از شبکه های پیچشی و حافظه کوتاه-مدت بلند است که برای پیش بینی سهام بورس 18 شرکت پیاده سازی شده است. اگرچه برخی مدل های ارائه شده قبل، از تحلیل احساسات به منظور پیش بینی بازار سرمایه بهره گرفته اند، اما از روش های ترکیبی و پیشرفته در شبکه های ژرف با میزان دقت پیش بینی بالا بهره نبرده اند. سنجش نتایج روش پیشنهادی با دیگر مطالعات نشان داده که عملکرد روش پیشنهادی در مقایسه با 8 روش دیگر، بطور قابل ملاحظه ای خوب بوده و در معیار ارزیابی صحت در پیش‌بینی روزانه سهام با بهبود 8/19 درصدی نسبت به مدل شبکه پیچشی ژرف، 5/24 درصدی نسبت به مدل پیشنهادی انگویان و همکاران (2015) و 94/23 درصدی نسبت به مدل پیشنهادی درخشان و همکاران (2019) از روشهای رقیب پیشی بگیرد.
پرونده مقاله
سالیان درازی است که اخبار و پیام های جعلی در جوامع انسانی منتشر می گردد و امروزه با فراگیرشدن شبکه های اجتماعی در بین مردم، امکان نشر اطلاعات نادرست بیشتر از قبل شده است. بنابراین، شناسایی اخبار و پیام های جعلی به موضوع برجسته ای در جوامع تحقیقاتی تبدیل شده است. ضمناً چکیده کامل
سالیان درازی است که اخبار و پیام های جعلی در جوامع انسانی منتشر می گردد و امروزه با فراگیرشدن شبکه های اجتماعی در بین مردم، امکان نشر اطلاعات نادرست بیشتر از قبل شده است. بنابراین، شناسایی اخبار و پیام های جعلی به موضوع برجسته ای در جوامع تحقیقاتی تبدیل شده است. ضمناً، شناسایی کاربرانی که این اطلاعات نادرست را ایجاد می کنند و در شبکه نشر می دهند، از اهمیت بالایی برخوردار است. این مقاله، به شناسایی کاربرانی که با زبان فارسی اقدام به انتشار اطلاعات نادرست در شبکه اجتماعی توئیتر می کنند، پرداخته است. در این راستا، سیستمی بر مبنای ترکیب ویژگی های بافتار-کاربر و بافتار-شبکه با کمک شبکه مولد متخاصم شرطی برای متوازن سازی مجموعه -داده پایه ریزی شده است. هم چنین، این سیستم با مدل کردن شبکه اجتماعی توئیتر به گراف تعاملات کاربران و تعبیه گره به بردار ویژگی توسط Node2vec، کاربران منتشرکننده اخبار جعلی را شناسایی می کند. علاوه بر این، با انجام آزمایشات متعدد، سیستم پیشنهادی تا حدود 11% ، 13 % ،12 % و 12 % به ترتیب در معیار های دقت، فراخوانی، معیار اف و صحت نسبت به رقبایش بهبود داشته است و توانسته است دقتی در حدود 99% در شناسایی کاربران منتشرکننده اخبار جعلی ایجاد کند.
پرونده مقاله
با توجه به رشد روزافزون شبکههای ارتباطی، در آینده نزدیک داده‌های چندرسانه‌ای در اینترنت اشیاء نقش قابل ملاحظه‌ای خواهند داشت. حجم بالای داده‌های چندرسانه‌ای باعث چالش‌هایی مانند کاهش طول عمر شبکه و ایجاد ازدحام در اینترنت اشیاء می‌شود. در این مقاله تابع هدف جدیدی بر مب چکیده کامل
با توجه به رشد روزافزون شبکههای ارتباطی، در آینده نزدیک داده‌های چندرسانه‌ای در اینترنت اشیاء نقش قابل ملاحظه‌ای خواهند داشت. حجم بالای داده‌های چندرسانه‌ای باعث چالش‌هایی مانند کاهش طول عمر شبکه و ایجاد ازدحام در اینترنت اشیاء می‌شود. در این مقاله تابع هدف جدیدی بر مبنای پروتکل مسیریابی RPL پیشنهاد شده است که ویژگیهای داده‌های چندرسانه‌ای را در فرآیند مسیریابی، مورد نظر قرار میدهد. تابع هدف پیشنهادی ترکیب وزن‌دار دو معیار میزان انرژی باقیمانده و ظرفیت بافر گره‌ها را با توجه به حجم داده در مسیریابی در نظر میگیرد. به منظور ارزیابی این روش، داده‌ها بر اساس یک فایل اثر ویدئو (video trace) تولید شده و از سنجه‌های نرخ تحویل بسته، طول عمر شبکه، میزان دسترس‌پذیری گره‌ها در طول عمر شبکه، توزیع مصرف انرژی گره‌ها و تأخیر انتها به انتها برای ارزیابی روش پیشنهادی استفاده شده است. نتایج ارزیابی و مقایسه روش پیشنهادی با RPL پایه نشان میدهد که در روش پیشنهادی نرخ تحویل بسته نسبت به RPL پایه افزایش یافته است. همچنین این روش با توزیع انرژی بین گره‌ها طول عمر شبکه را نسبت به RPL استاندارد افزایش داده و با کاهش ازدحام شبکه میزان تأخیر انتها به انتها نسبت به RPL پایه کاهش یافته است.
پرونده مقاله
توسعه روزافزون ابزارهاي مولد خدمات داده‌اي و لزوم ذخيره‌سازي نتايج پردازش‌هاي بزرگ وگسترده حاصل از فعاليت‌هاي مختلف در خدمات شبکه ملی اطلاعات و داده‌های تولیدی بخش خصوصي و شبكه‌هاي فراگير اجتماعي، روند مهاجرت به پايگاههاي نوين با ويژگي‌هاي مناسب را اجتناب ناپذير كرده چکیده کامل
توسعه روزافزون ابزارهاي مولد خدمات داده‌اي و لزوم ذخيره‌سازي نتايج پردازش‌هاي بزرگ وگسترده حاصل از فعاليت‌هاي مختلف در خدمات شبکه ملی اطلاعات و داده‌های تولیدی بخش خصوصي و شبكه‌هاي فراگير اجتماعي، روند مهاجرت به پايگاههاي نوين با ويژگي‌هاي مناسب را اجتناب ناپذير كرده است. با گسترش و تغيير حجم و تركيب داده‌ها و شكل‌گيري کلان داده‌ها، عملكردها و الگوهاي سنتي پاسخگوي نيازهاي جديد نيستند. بنابراين لزوم استفاده از سيستم‌هاي ذخيره‌سازي اطلاعات در قالب‌ها و مدلهاي نوین و مقیاس‌پذیر را ضروري ساخته است. در اين مقاله راهكارهاي اساسي در خصوص ابعاد ساختاري و كاركردهاي مختلف پايگاههاي داده سنتي و سيستم‌هاي ذخيره‌سازي نوين بررسي گرديده و راهكارهاي فني جهت مهاجرت از پايگاههاي داده سنتي به نوین و مناسب برای کلان داده‌ها ارائه مي‌گردد. همچنین، ويژگي‌هاي اساسي در خصوص پيوند پايگاههاي داده سنتي و نوين جهت ذخيره و پردازش داده‌هاي حاصل از خدمات فراگير شبکه ملی اطلاعات ارائه شده و پارامترها و قابليت‌های پايگاه‌های داده در بستر استاندارد و هدوپ بررسی شده است. علاوه بر آن، به عنوان یک نمونه عملیاتی یک راهکار ترکیب پایگاه داده سنتی و نوین با استفاده از روش BSC ارائه شده و مورد ارزیابی و مقایسه قرار گرفته است و نشان داده شده است كه در مجموعه داده‌های مختلف با حجم داده‌های متفاوت، استفاده ترکيبی از هر دو نوع پايگاه هاي داده سنتي و نوين مي تواند بيشترين کارايی را به همراه داشته باشد.
پرونده مقاله
محبوبیت شبکه های اجتماعی بخصوص توییتر چالش جدیدی را روبروی محققان قرار داده است و آن چیزی نیست جز هرزنامه . روش های گوناگون زیادی برای مقابله با آنها ارائه شده است. بعضی از این روش ها اگرچه در ابتدا کارآمد بودند اما به مرور توسط تولید کنندگان هرزنامه دور زده شدند. در ای چکیده کامل
محبوبیت شبکه های اجتماعی بخصوص توییتر چالش جدیدی را روبروی محققان قرار داده است و آن چیزی نیست جز هرزنامه . روش های گوناگون زیادی برای مقابله با آنها ارائه شده است. بعضی از این روش ها اگرچه در ابتدا کارآمد بودند اما به مرور توسط تولید کنندگان هرزنامه دور زده شدند. در این تحقیق تلاش داریم با استفاده از یکی از جدیدترین روش های تشخیص هرزنامه و ترکیب آن با تحلیل احساسات دقت تشخیص هرزنامه را افزایش دهیم. ما با استفاده از روش تعبیه سازی، کلمات متن توییت را به عنوان ورودی به یک معماری شبکه عصبی پیچشی داده و خروجی تشخیص دهنده متن هرزنامه یا متن عادی خواهد بود. هم زمان با استخراج ویژگی های مناسب در شبکه توییتر و اعمال روش های یادگیری ماشین بر روی آنها تشخیص هرزنامه بودن توییت را بصورت مجزا محاسبه می کنیم. در نهایت خروجی هر دو روش را به یک شبکه پیچشی تلفیقی وارد می کنیم تا خروجی آن تشخیص نهایی هرزنامه یا نرمال بودن متن توییت را تعیین کند. ما در این تحقیق از دو مجموعه داده متعادل و نامتعادل استفاده می کنیم تا تاثیر مدل پیشنهادی را بر روی دو نوع داده بررسی کنیم. نتایج پژوهش نشان دهنده بهبود کارایی روش پیشنهادی در هر دو مجموعه داده می باشد.
پرونده مقاله
رادیو شناختی فناوری امیدبخشی است که هدف آن دستیابی به بهره‌برداری بهتر از طیف فرکانسی است. از طرف دیگر، برداشت انرژی بی‌سیم میتواند ملزومات انرژی بسیار زیاد گره‌ها را تامین کند. در این مقاله، دو سناریو در یک شبکه دوراهه فرض شدهاند که در اولی رله انرژی مورد نیازش را ا چکیده کامل
رادیو شناختی فناوری امیدبخشی است که هدف آن دستیابی به بهره‌برداری بهتر از طیف فرکانسی است. از طرف دیگر، برداشت انرژی بی‌سیم میتواند ملزومات انرژی بسیار زیاد گره‌ها را تامین کند. در این مقاله، دو سناریو در یک شبکه دوراهه فرض شدهاند که در اولی رله انرژی مورد نیازش را از دو منبع شبکه ثانویه و در دومی هر دوی منابع، انرژی را از رله شبکه ثانویه برداشت می‌کنند. هر دوی محوشدگی ناکاگامی ناشی از انتشار سیگنال و تداخل روی رله ناشی از کاربران اولیه شبکه رادیو شناختی در نظر گرفته می‌شوند. روابط به فرم بسته‌ای برای احتمال خاموشی و گذردهی شبکه رله تقویت و ارسال رادیو شناختی با بکارگیری روشهای برداشت انرژی و انتقال توان بی‌سیم روی کانال‌های محوشدگی مستقل و ناهمسان ناکاگامی ارائه شده است. روابط تحلیلی با شبیه سازی مونت كارلو صحت سنجي شدهاند و نشان داده شده است كه سناريوي اول همواره نسبت به دومي عملكرد بهتري دارد و هر دو سناريو عملكرد بهتري را نسبت به حالت بدون برداشت انرژي دارند.
پرونده مقاله
فناوری SDN یکی از فناوری‌هایی است که در تحول دیجیتال نقش برجسته‌ای ایفاء خواهد نمود. ساختار این فناوری به گونه‌ای است که بتواند خود را با ماهیت پویا و درحال تغییر شبکههای آینده و همچنین با نیازها و درخواست‌های کاربران سازگار و همگام سازد. تاثیر این فناوری در هوشمندسازی چکیده کامل
فناوری SDN یکی از فناوری‌هایی است که در تحول دیجیتال نقش برجسته‌ای ایفاء خواهد نمود. ساختار این فناوری به گونه‌ای است که بتواند خود را با ماهیت پویا و درحال تغییر شبکههای آینده و همچنین با نیازها و درخواست‌های کاربران سازگار و همگام سازد. تاثیر این فناوری در هوشمندسازی، چابکی، مدیریت و کنترل تجهیزات، حوزه‌ها و فناوری‌های نوین ارتباطی دیگر، کاهش هزینه‌ها و ایجاد کسب و کارهای نوآورانه بسیارحائز اهمیت است. در این خصوص فراهم‌کنندگان خدمات، از طرفی علاقه زیادی به استقرار SDN، برای مهاجرت زیرساخت‌های خود از یک معماری ایستا به یک سیستم پویا و قابل برنامه‌ریزی دارند و از طرف دیگر آن را جزو اولویت‌های خود نمی‌دانند و این تصور را دارند که از طریق روشهای سنتی، مدیریت شبکه را انجام دهند. لذا در این پژوهش تلاش شده است ضمن شناخت عوامل موثر بر پذیرش معماری SDN و بکارگیری آن توسط اپراتورهای مخابراتی، مدل پارادایمی موضوع با استفاده از رویکرد سیستمی و نظریه داده بنیاد (مدل اشتراوس و کوربین) استخراج شود. در ارائه مدل بیش از هزار کد اولیه تعیین و در مراحل بازنگری و براساس اشتراکات معانی، مجموعاً 210 کد مستقل احصاء گردید. در انتها با نظرخبرگان از این تعداد کد، مجموعا 73 کدنهایی، 12 کد محوری و 6 مقوله اصلی استخراج شده است.
پرونده مقاله
تفسير محتوا با هدف تحليل سنجمان راويان آن در شبكه هاي اجتماعي از اهميت وي‍ژه اي برخوردار است. اين اهميت عمدتاً به حساسيت محتوا در شبكه هاي اجتماعي از منظر نقش آن در اطلاع رساني و آگاهي رساني به آحاد و گروه هاي انساني باز مي گردد. در اين مقاله، چارچوبي براي تحليل سنجمان چکیده کامل
تفسير محتوا با هدف تحليل سنجمان راويان آن در شبكه هاي اجتماعي از اهميت وي‍ژه اي برخوردار است. اين اهميت عمدتاً به حساسيت محتوا در شبكه هاي اجتماعي از منظر نقش آن در اطلاع رساني و آگاهي رساني به آحاد و گروه هاي انساني باز مي گردد. در اين مقاله، چارچوبي براي تحليل سنجمان بر روي محتواهاي پيچيده در شبكه اجتماعي ارائه مي شود كه با استفاده از پروتكل هايي از نوع قواعد اگر- آنگاه كه در سطح انتزاع بالا تعريف شده اند، قادر است تا پيام مضموني مستتر در يك محتوا را براي كاربران شبكه هاي اجتماعي طبقه بندي نموده و از اين طريق آنان را در حد امكان با اصل محتوا آشنا سازد. طبق اين چارچوب، مواردي از قبيل لحن/ آهنگ اداي كلام، همبافت انتشار محتوا و گزاره هاي كليدي در متن محتوا، در بخش مقدم پروتكل و طبقات ممكنه از پيام مستتر در يك محتوا در بخش تالي پروتكل قرار مي گيرد. شايان ذكر است كه پروتكل هاي قاعده گونه پيشنهادي، بخاطر خاصيت تعميم پذيري كه در موارد فوق نهفته قابل تسري به ساير زبان ها مي باشد. نتايج حاصل از شبيه سازي رايانه اي بر روي طيف قابل ملاحظه اي از محتواهاي گوناگون در شبكه هاي اجتماعي حاكي از آن است كه اين چارچوب از توانايي لازم براي تحليل سنجمان راويان مربوطه برخوردار مي باشد.
پرونده مقاله
شبکههای عصبی عمیق به دلیل موفقیت در کاربردهای مختلف، به جذابیت فوق‌العاده‌ای دست‌یافته‌اند. اما پیچیدگی محاسبات و حجم حافظه از موانع اصلی برای پیادهسازی آنها در بسیاری از دستگاه‌های نهفته تلقی می‌شود. از مهمترین روشهای بهینهسازی که در سالهای اخیر برای برطرف نمودن چکیده کامل
شبکههای عصبی عمیق به دلیل موفقیت در کاربردهای مختلف، به جذابیت فوق‌العاده‌ای دست‌یافته‌اند. اما پیچیدگی محاسبات و حجم حافظه از موانع اصلی برای پیادهسازی آنها در بسیاری از دستگاه‌های نهفته تلقی می‌شود. از مهمترین روشهای بهینهسازی که در سالهای اخیر برای برطرف نمودن این موانع ارائه شده، می‌توان به کوانتیزاسیون و هرس کردن اشاره کرد. یکی از روشهای معروف کوانتیزاسیون، استفاده از نمایش اعداد چندرقمی باینری است که علاوه بر بهره‌بردن از محاسبات بیتی، افت صحت شبکههای باینری را در مقایسه با شبکههای دقت کامل کاهش میدهد. اما به دلیل نداشتن قابلیت نمایش عدد صفر در آنها، مزایای تنکی داده‌ها را از دست می دهند. از طرفی، شبکههای عصبی عمیق به صورت ذاتی تنک هستند و با تنک کردن پارامترهای شبکه عصبی عمیق، حجم داده‌ها در حافظه کاهش می یابد و همچنین به کمک روش‌هایی می‌توان انجام محاسبات را تسریع کرد.
در این مقاله می‌خواهیم هم از مزایای کوانتیزاسیون چند رقمی و هم از تنکی داده‌ها بهره ببریم. برای این منظور کوانتیزاسیون چند رقمی ترنری برای نمایش اعداد ارائه می‌دهیم که علاوه بر افزایش صحت شبکه نسبت به شبکه چندرقمی باینری، قابلیت هرس کردن را به شبکه میدهد. سپس میزان تنکی در شبکه کوانتیزه شده را با استفاده از هرس کردن افزایش می‌دهیم. نتایج نشان میدهد که تسریع بالقوه شبکه ما در سطح بیت و کلمه میتواند به ترتیب 15 و 45 برابر نسبت به شبکه چند رقمی باینری پایه افزایش یابد.
پرونده مقاله
در یک محیط تجاری که رقابت سختی بین شرکتها وجود دارد، پیش‌بینی دقیق تقاضا یک امر مهمی است. اگر داده‌های مربوط به تقاضای مشتری را در نقاط گسسته‌ای از زمان جمع‌آوری کنیم، یک سری زمانی تقاضا به دست می‌آید. درنتیجه، مسئله پیش‌بینی تقاضا به عنوان یک مسئله پیش‌بینی سری‌های ز چکیده کامل
در یک محیط تجاری که رقابت سختی بین شرکتها وجود دارد، پیش‌بینی دقیق تقاضا یک امر مهمی است. اگر داده‌های مربوط به تقاضای مشتری را در نقاط گسسته‌ای از زمان جمع‌آوری کنیم، یک سری زمانی تقاضا به دست می‌آید. درنتیجه، مسئله پیش‌بینی تقاضا به عنوان یک مسئله پیش‌بینی سری‌های زمانی فرموله می‌شود. در زمینه پیش‌بینی سری‌های زمانی، روشهای یادگیری عمیق دقت مناسبی در پیش‌بینی سری‌های زمانی پیچیده داشته‌اند. با این وجود عملکرد خوب این روشها به میزان داده‌های در دسترس وابسته است. بدین منظور در این مطالعه استفاده از تکنیکهای داده‌افزایی سری زمانی در کنار روشهای یادگیری عمیق پیشنهاد می‌شود. در این مطالعه سه روش نوین جهت تست کارایی رویکرد پیشنهادی به کار گرفته شده است که عبارت اند از: 1) حافظه کوتاه مدت طولانی، 2) شبکه کانولوشنی 3) مکانیزم خودتوجه چندسر. همچنین در این مطالعه رویکرد پیش‌بینی چندگامی به کار گرفته می‌شود که امکان پیش‌بینی چند نقطه آینده را در یک عمل پیش‌بینی به وجود می‌آورد. روش پیشنهادی بر روی داده واقعی تقاضای یک شرکت مبلمان اعمال شده است. نتایج آزمایشها نشان میدهد که رویکرد پیشنهادی باعث بهبود دقت پیش‌بینی روشهای به‌کار گرفته شده در اکثر حالات مختلف پیش‌بینی می‌شود.
پرونده مقاله
تضمین کیفیت ارائه سرویس های از راه دور در شبکه های سلولی، نیازمند توجه به معیارهای مهمی مانند گذردهی، مصرف توان و تداخل در این شبکه هاست. از آنجاییکه همیشه محدودیت در توان ارسال چه از نظر محدودیت های سخت افزاری و باتری و چه از نظر قوانین رگولاتوری در دنیای واقعی وجود دا چکیده کامل
تضمین کیفیت ارائه سرویس های از راه دور در شبکه های سلولی، نیازمند توجه به معیارهای مهمی مانند گذردهی، مصرف توان و تداخل در این شبکه هاست. از آنجاییکه همیشه محدودیت در توان ارسال چه از نظر محدودیت های سخت افزاری و باتری و چه از نظر قوانین رگولاتوری در دنیای واقعی وجود دارند، در این مقاله یک چارچوب برای بهینه ساختن این معیارها با فرض محدودیت توان ارسال گره-های متحرک در یک شبکه سلولی بی سیم ارائه می گردد.. برای ارائه این چارچوب، ابتدا بعد از مطالعه روش های موجود و مقایسه معایب و مزایای آنها، یک ایده جدید مطرح شد و بعداز اثبات فرمولی این ایده، مراحل شبیه سازی آن در نرم افزار متلب انجام گردید. روش هایی که تاکنون ارائه شده بودند، یا با فرض نامحدود بودن توان ارسال، گذردهی را افزایش می دادند و یا باعث عدم دستیابی برخی از گره ها به سرویس ارتباطی می شدند. نتایج حاصل از شبیه سازی نشان می دهد که الگوریتم پیشنهادی، علاوه بر افزایش 27 درصدی گذردهی، مصرف توان گره های متحرک در شبکه را هم به یک چهارم کاهش می دهد و همچنین به شکلی عمل میکند تا هیچ گره ای، سرویس ارتباطی خود را از دست ندهد.
پرونده مقاله
پیش‌بینی بازار سهام به عنوان یک زمینه جذاب و همچنین چالش برانگیز برای سرمایه گذاران در بازارهای مالی عمل میکند. بسیاری از مدل‌های مورد استفاده در پیش‌بینی بازار سهام قادر به پیش‌بینی دقیق نیستند یا این مدل‌ها نیاز به تعداد داده ورودی بسیار زیادی دارند که باعث افزایش حج چکیده کامل
پیش‌بینی بازار سهام به عنوان یک زمینه جذاب و همچنین چالش برانگیز برای سرمایه گذاران در بازارهای مالی عمل میکند. بسیاری از مدل‌های مورد استفاده در پیش‌بینی بازار سهام قادر به پیش‌بینی دقیق نیستند یا این مدل‌ها نیاز به تعداد داده ورودی بسیار زیادی دارند که باعث افزایش حجم شبکه‌ها و پیچیدگی یادگیری می‌شود که همه این موارد در نهایت موجب کاهش دقت در پیش‌بینی می‌شود. این مقاله یک روش برای پیش‌بینی بازار سهام را پیشنهاد میدهد که این روش قادر هست به طور موثر وضعیت بازار سهام را پیش‌بینی کند. در این مقاله، برای کاهش حجم داده‌های ورودی از قیمت گذشته بازار استفاده شده و این داده‌ها در یک مدل رگریسور قرار داده شده است. در این حالت، با ارایه یک روش مبتنی بر الگوریتم بهینهسازی ملخ بهبود یافته، تعیین می‌شود که داده‌های فعلی بازار بورس به کدام داده‌های قبلی وابسته هستند و با استفاده از داده‌های قبلی می‌توان داده جدید را پیش‌بینی کرد. برای پیش‌بینی سری زمانی نیز از روشهای شبکه عصبی GMDH، شبکه نروفازی و شبکه عصبی استفاده شده است؛ به علاوه، در این مقاله از روشهای متناسب‌سازی داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های مختلف استفاده شده است که این روشها می‌توانند در پیش‌بینی بازار موثر باشند. در نهایت، از مجموعه داده شرکت تسلا برای اعتبارسنجی و تست الگوریتم‌های ارایه شده استفاده شده است و نتایج شبیهسازی در پایان آمده است. همانطور که در قسمت شبیهسازی نشان داده شده، با استفاده از الگوریتم بهینهسازی ملخ بهبود یافته، موثرترین خروجی‌ها برای پیش‌بینی ارزش سهام به دست آمده و در نهایت با استفاده از چند حالت مختلف پیش‌بینی انجام شده و نتایج روشهای مختلف مورد مقایسه قرار گرفته و ارزیابی بر اساس معیار خطای میانگین مربع (RMSE) انجام شده است. مدل پیشنهادی پیش بینی بازار سهام دارای حداقل RMSE=4.05 است که نشان دهنده اثربخشی روش پیشنهادی در پیش بینی بازار سهام است. نتایج نشان میدهد که در بین الگوریتم‌های ارایه شده مربوط به پیش‌بینی سری زمانی، شبکه GMDH با الگوریتم ترکیبی ارایه شده، بهترین نتیجه را در بر داشته است.
پرونده مقاله
با توسعه روزافزون شبکههای اجتماعی، بسیاری از بازاریابان از این فرصت استفاده کرده و سعی در یافتن افراد تأثیرگذار در شبکههای اجتماعی آنلاین دارند. این مسئله که به عنوان مسئله بیشینه‌سازی تأثیر شناخته می‌شود. کارایی زمانی و اثربخشی دو معیار مهم در تولید الگوریتم‌های برجس چکیده کامل
با توسعه روزافزون شبکههای اجتماعی، بسیاری از بازاریابان از این فرصت استفاده کرده و سعی در یافتن افراد تأثیرگذار در شبکههای اجتماعی آنلاین دارند. این مسئله که به عنوان مسئله بیشینه‌سازی تأثیر شناخته می‌شود. کارایی زمانی و اثربخشی دو معیار مهم در تولید الگوریتم‌های برجسته در حوزه مسئله بیشینه‌سازی تأثیر محسوب می‌شوند. برخی از محققان با بهره‌گیری از ساختار اجتماعات بهعنوان ویژگی بسیار مفید شبکههای اجتماعی، این دو موضوع را به‌طور مشهودی بهبود بخشیده‌اند. هدف این مقاله بررسی جامع الگوریتم‌های برجسته پیشنهادشده در حوزه مسئله بیشینه‌سازی تأثیر در شبکههای اجتماعی با تأکید ویژه بر رویکردهای مبتنی بر شناسایی اجتماعات است.
پرونده مقاله
مدیریت صحیح اجرای سیاست های حوزه فناوری اطلاعات و ارتباطات در مسیری برنامه‌ریزی‌شده به منظور رسیدن به ارتقای جایگاه کشور در زمینه‌های علمی و فناوری، اجتناب ناپذیر است. هدف این پژوهش، ارائه مدل عوامل مؤثر بر اجرای سیاست های حوزه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران به کمک تکن چکیده کامل
مدیریت صحیح اجرای سیاست های حوزه فناوری اطلاعات و ارتباطات در مسیری برنامه‌ریزی‌شده به منظور رسیدن به ارتقای جایگاه کشور در زمینه‌های علمی و فناوری، اجتناب ناپذیر است. هدف این پژوهش، ارائه مدل عوامل مؤثر بر اجرای سیاست های حوزه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران به کمک تکنیک شبکه عصبی و بر اساس تئوری ساخت یابی گیدنز می‌باشد. این تحقیق از منظر انجام آن از نوع پیمایشی و بر مبنای هدف، از نوع کاربردی است زیرا سعی بر آن است که از نتایج پژوهش در مجموعه وزارت ارتباطات و فناوری اطلاعات و شرکت مخابرات ایران بهره‌برداری گردد. گردآوری داده‌ها، بر اساس روش کتابخانه‌ای و میدانی صورت گرفته است. ابزار گردآوری اطلاعات، ادبیات پژوهش و پرسشنامه محقق ساخته می‌باشد. جامعه آماری تحقیق کارشناسان فناوری اطلاعات و ارتباطات ستاد شرکت مخابرات ایران (810 نفر) می‌باشند که 260 نفر براساس فرمول کوکران به صورت تصادفی به عنوان نمونه انتخاب شدند. برای تحلیل داده ها از نرم افزار متلب استفاده شد. طبق یافته ها بهترین ترکیب برای توسعه زمانی است که تمام متغیرهای ورودی همزمان در نظر گرفته شوند و بدترین حالت زمانی است که متغیر توسعه زیرساخت نادیده گرفته شود و همچنین بیشترین اهمیت بر اساس تحلیل حساسیت شبکه، مربوط به توسعه زیرساخت و کمترین مربوط به تامین محتوا می باشد.
پرونده مقاله
ساختار انجمن ویژگی مشترک و مهمی در بسیاری از شبکه های پیچیده از جمله شبکه های دوبخشی است. شناسائی انجمن ها در سالهای اخیر در بسیاری زمینه‌ها مورد توجه قرار گرفته و روشهای زیادی برای این منظور پیشنهاد شده است، اما مصرف سنگین زمان در برخی روش ها، استفاده از آنها را در ش چکیده کامل
ساختار انجمن ویژگی مشترک و مهمی در بسیاری از شبکه های پیچیده از جمله شبکه های دوبخشی است. شناسائی انجمن ها در سالهای اخیر در بسیاری زمینه‌ها مورد توجه قرار گرفته و روشهای زیادی برای این منظور پیشنهاد شده است، اما مصرف سنگین زمان در برخی روش ها، استفاده از آنها را در شبکههای بزرگ مقیاس محدود میکند. روش‌هائی با پیچیدگی کمتر وجود دارند اما اکثراً غیرقطعی هستند که کاربرد آنها در دنیای واقعی را کاهش میدهد. رویکرد معمول اتخاذ شده برای شناسائی انجمن ها در شبکههای دوبخشی این است که ابتدا یک طرح ریزی یک‌بخشی از شبکه ساخته شود و سپس انجمن ها در آن طرح ریزی با استفاده از روشهای مربوط به شبکههای یک‌بخشی شناسائی شوند. این طرح ریزی ها به طور ذاتی اطلاعات را از دست میدهند. در این مقاله بر اساس معیار ماژولاریتی دوبخشی که قدرت تقسیم بندی ها را در شبکه های دوبخشی محاسبه می کند و با استفاده از معیار مرکزیت هلرنک، روشی سریع و قطعی برای شناسائی انجمن ها از شبکه های دوبخشی بطور مستقیم و بی نیاز از طرح ریزی ارائه گردیده است. روش پیشنهادی از فرآیند رأی گیری در فعالیت های انتخاباتی در جامعه اجتماعی الهام گرفته و آن را شبیه سازی می کند. نتایج آزمایشات نشان می دهد، مقدار ماژولاریتی انجمن های حاصل و دقت شناسائی تعداد آنها در روش پیشنهادی بهبود یافته است.
پرونده مقاله
<p>تحلیل ویژگی های شخصیتی افراد همواره یکی از موضوعات جذاب پژوهشی بوده است. علاوه بر این، دستیابی به ویژگی‌های شخصیتی براساس داده‌هایی که از رفتار اشخاص به دست می‌آید، یک موضوع چالش برانگیز است. براساس پژوهش‌های انجام شده؛ اغلب مردم، بیشتر وقت خود را چکیده کامل
<p>تحلیل ویژگی های شخصیتی افراد همواره یکی از موضوعات جذاب پژوهشی بوده است. علاوه بر این، دستیابی به ویژگی‌های شخصیتی براساس داده‌هایی که از رفتار اشخاص به دست می‌آید، یک موضوع چالش برانگیز است. براساس پژوهش‌های انجام شده؛ اغلب مردم، بیشتر وقت خود را در شبکه‌های اجتماعی صرف می‌کنند و ممکن است در این شبکه‌های اجتماعی، رفتارهایی را از خود بروز دهند که نمایانگر یک شخصیت در فضای مجازی باشد. امروزه شبکه‌های اجتماعی بسیاری وجود دارند که یکی از آن‌ها، شبکه اجتماعی تلگرام است. تلگرام در ایران نیز مخاطبان بسیاری دارد و افراد به منظور برقراری ارتباط، تعامل با دیگران، آموزش، معرفی محصولات و غیره از آن استفاده می‌کنند. این پژوهش به دنبال این موضوع هست که چگونه می توان یک سیستم توصیه گر را بر اساس ویژگی های شخصیتی افراد بنا نهاد. به این منظور، شخصیت کاربران یک گروه تلگرامی را با استفاده از سه الگوریتم Cosine Similarity، MLP و Bayes شناسایی شده و در نهایت با کمک یک سیستم توصیه‌گر، کانال‌های تلگرامی متناسب با شخصیت هر فرد ، به او پیشنهاد می‌شود. نتایج حاصل از تحقیق نشان می‌دهد که این سیستم توصیه‌گر به طور میانگین 42/65 درصد رضایت کاربران را جلب کرده است.</p>
پرونده مقاله
شبکههاي اجتماعي بهدلیل سرعت انتشار رویدادها و نیز حجم زیاد اطلاعات، به یکي از مهمترین منابع تصمیمگیري در سازمانها تبدیل شدهاند. ولي پیش از استفاده، صحت، قابلیت اطمینان و ارزش اطلاعات تولید شده توسط آنها، باید مورد ارزیابي قرار گیرد. به این منظور، بررسي اعتبار اطلاعات با چکیده کامل
شبکههاي اجتماعي بهدلیل سرعت انتشار رویدادها و نیز حجم زیاد اطلاعات، به یکي از مهمترین منابع تصمیمگیري در سازمانها تبدیل شدهاند. ولي پیش از استفاده، صحت، قابلیت اطمینان و ارزش اطلاعات تولید شده توسط آنها، باید مورد ارزیابي قرار گیرد. به این منظور، بررسي اعتبار اطلاعات با توجه به ویژگيهاي شبکههاي اجتماعي در سه سطح کاربر، محتوا و رویداد امکانپذیر ميباشد. سطح کاربر، قابل اطمینانترین سطح این حوزه ميباشد، زیرا کاربر معتبر، معمولا اقدام به انتشار محتواي معتبر مينماید. از این رو، ارزیابي سطح کاربر مورد توجه این پژوهش ميباشد.
بیشتر مقالات مرتبط به حوزۀ ارزیابي اعتبار کاربران شبکههاي اجتماعي به ارزیابي اعتبار کاربران در حالت کلي پرداختهاند و از اهداف سازماني مانند ارزیابي اعتبار کاربران به منظور یافتن افراد خلاق چشم پوشي نمودهاند. همچنین چرخه حیات کلان داده و مولفههاي مهم در فرآیند ارزیابي اعتبار کاربران کمتر مورد توجه قرار گرفتهاند. از این رو، این تحقیق با بررسي 50 مقاله مهم در این حوزه، مولفههاي مهم را به سه مولفه اصلي )تعیین موضوع محتوا، انتخاب ویژگيها و ارزیابي اعتبار( دسته بندي مينماید و روشها و ویژگيهاي مربوط به هر یک را مورد بحث قرار ميدهد. نهایتا یک چارچوب اولیه ارزیابي اعتبار کاربران شبکههاي اجتماعي با توجه به اهداف سازماني و چرخه حیات کلان داده ارائه گردید. هدف این چارچوب، ارائه یک راهنما مناسب به سازمانها، براي محاسبۀ میزان اعتبار کاربران در فرآیند تصمیمگیري ميباشد.
پرونده مقاله
افزایش تقاضا براي کاربردهاي مبتني بر ابر و استفاده ناکارآمد از منابع، موجب مصرف بيرویه انرژي در مراکز داده ابري شده است.
مدیریت پویاي منابع در مراکز داده با هدف کاهش مصرف انرژي، از طریق پیشبیني بار کاري ماشین مجازي امکانپذیر است. پیشبیني بار کاري ماشین مجازي این امکان چکیده کامل
افزایش تقاضا براي کاربردهاي مبتني بر ابر و استفاده ناکارآمد از منابع، موجب مصرف بيرویه انرژي در مراکز داده ابري شده است.
مدیریت پویاي منابع در مراکز داده با هدف کاهش مصرف انرژي، از طریق پیشبیني بار کاري ماشین مجازي امکانپذیر است. پیشبیني بار کاري ماشین مجازي این امکان را ميدهد که ماشین مجازي متناسب با درخواست کاربران در زمان مناسب مهاجرت کند و در مصرف انرژي موثر باشد و منابع را به کارآمدترین روش تخصیص دهد. پیشبیني بار کاري ماشین مجازي ميتواند بر اساس الگوي درخواست کاربران باشد براي این منظور ميتوان ماشینهاي مجازي را بر اساس پیشبیني مصرف منابع )به عنوان مثال میانگین مصرف پردازنده( در کلاسهاي حساس یا غیر حساس به تأخیر دستهبندي کرد و سپس، ماشینهاي مجازي متناسب با در خواست کاربران را به آنها اختصاص داد. در واقع پیشبیني بار کاري و تحلیل پیشبیني به عنوان یک فرآیند اولیه براي مدیریت منابع )مانند کاهش تعداد مهاجرت در ادغام پویاي ماشین مجازي( باشد. از این رو در این مقاله از ترکیب شبکه عصبي پیچشي و واحد برگشتي دروازهدار بهمنظور پیشبیني بار کاري ماشینهاي مجازي مایکروسافت آزور استفادهشده است. مجموعه داده آزور یک مجموعه داده داراي برچسب است و بار کاري ماشینهاي مجازي در این مجموعه داده در دو برچسب حساس یا غیر حساس به تأخیر قرار دارند. در این مجموعه داده اکثر ماشینهاي مجازي داراي برچسب غیر حساس به تأخیر ميباشند؛ بنابراین بنابراین توزیع نمونهها در این مجموعه داده به صورت نامتوازن است از ین رو براي رفع این چالش از افزایش تصادفي نمونههاي کلاس اقلیت استفاده شده است. طبق نتایج حاصل از آزمایشها، روش پیشنهادي داراي دقت 42 / 94 است که نشاندهنده برتري مدل پیشنهادي نسبت به سایر مدلهاي پیشین است.
پرونده مقاله
فناوري اینترنت اشیا ) IoT ( شامل تعداد زیادي گرههاي حسگر است که حجم انبوهي از داده تولید ميکنند. مصرف بهینه انرژي گرههاي حسگر یک چالش اساسي در این نوع از شبکههاست. خوشهبندي گرههاي حسگر در دستههاي مجزا و تبادل اطلاعات از طریق سرخوشهها، یکي از راهکارهاي بهبود مصرف انرژي ا چکیده کامل
فناوري اینترنت اشیا ) IoT ( شامل تعداد زیادي گرههاي حسگر است که حجم انبوهي از داده تولید ميکنند. مصرف بهینه انرژي گرههاي حسگر یک چالش اساسي در این نوع از شبکههاست. خوشهبندي گرههاي حسگر در دستههاي مجزا و تبادل اطلاعات از طریق سرخوشهها، یکي از راهکارهاي بهبود مصرف انرژي است. این مقاله یک پروتکل مسیریابي مبتني بر خوشهبندي جدید به نام 1KHCMSBA را ارائه ميدهد. پروتکل پیشنهادي بطور بیولوژیکي از ویژگيهاي جستجوي سریع و مؤثر الهام گرفته بر اساس رفتار غذایابي میگوها در الگوریتم بهینهسازي گروه میگوها براي خوشهبندي گرههاي حسگر استفاده ميکند. در پروتکل پیشنهادي همچنین از چاهک متحرک براي جلوگیري از مشکل نقطه داغ استفاده مي شود. فرآیند خوشهبندي در ایستگاه پایه با یک الگوریتم کنترل متمرکز انجام ميشود که از سطوح انرژي و موقعیت قرارگیري گرههاي حسگر آگاه است. بر خلاف سایر پروتکلهاي موجود در سایر تحقیقات، KHCMSBA مدل انرژي واقع بینانهاي را در شبکه در نظر ميگیرد که در شبیه ساز Opnet عملکرد آن مورد آزمایش قرار ميگیرد و نتایج حاصل از شبیه سازي با پروتکل ( Artifical Fish Swarm Routing Protocol) AFSRP مقایسه ميشوند. نتایج حاصل از شبیه سازي حاکي از عملکرد بهتر روش پیشنهادي از نظر انرژي مصرفي به میزان 71 / 12 درصد، نرخ گذردهي به میزان 22 / 14 درصد، تأخیر انتها به انتها به میزان 07 / 76 درصد، نسبت سیگنال به نویز به میزان 82 / 46 درصد نسبت به پروتکل AFSRP است.
پرونده مقاله
تصممیمات درسمت و بهموقع تاثیر بسمزایي در عملكرد و دسمتیابي شمرکت به اهداو ود دارد بهبیانيدیگر مدیریت فرایندهاي کس وکار، به اتخاذ و اجراي تصممیمات منطقي وابسته اسمت با افزای یكپارچه سمایي سمیسمتمهاي اطلاعاتي در سمایمانها و با اسمتفاده ای ابزارهایي مانند فرایندکاوي، بسممت چکیده کامل
تصممیمات درسمت و بهموقع تاثیر بسمزایي در عملكرد و دسمتیابي شمرکت به اهداو ود دارد بهبیانيدیگر مدیریت فرایندهاي کس وکار، به اتخاذ و اجراي تصممیمات منطقي وابسته اسمت با افزای یكپارچه سمایي سمیسمتمهاي اطلاعاتي در سمایمانها و با اسمتفاده ای ابزارهایي مانند فرایندکاوي، بسممتري جهت اسممتفاده ای رویكردهاي جدید تحلید داده و تحلید بهتر تصمممیمات فراهم شمده و مدیران ميتوانند در تصمیم گیريها به صورت چالاک عمد نمایند انتخاب تامینکننده در فرایند رید در پروژههاي پیچیده، یكي ای تصمیمات اثرگذار در کیفیت، هزینه و عملكرد پروژه اسممت در این مقاله با دیدگاه فرایندي، نقات تصمممیم در فرایند رید در یو پروژه سما ت پیچیده در یو شمرکت EPC کشم و با تحلید شمبكه اجتماعي باییگران کلیدي در اجراي فرایند شمناسمایي و بررسمي شده اسمت نتای حاصمد ای این تحقی به بررسمي جایگاه نقات تصممیم در جریان فرایندي، عملكرد نقات تصممیم و نیز شمناسمایي افراد کلیدي در اتخاذ تصمیمات منجر شده که ميتواند در بهبود عملكرد آتي شرکت مورد استفاده قرار گیرد
پرونده مقاله
مقدمه: ملانوم جزء شایعترین سرطان تشخیصي و دومین علت مرگ ناشي از سرطان در میان افراد است. تعداد مبتلایان به آن در حال افزایش است.
ملانوم، نادرترین و بدخیم ترین نوع سرطان پوست است.در شرایط پیشرفته توانایي انتشار به ارگانهاي داخلي را دارد و ميتواند منجر به مرگ شود.
طبق ب چکیده کامل
مقدمه: ملانوم جزء شایعترین سرطان تشخیصي و دومین علت مرگ ناشي از سرطان در میان افراد است. تعداد مبتلایان به آن در حال افزایش است.
ملانوم، نادرترین و بدخیم ترین نوع سرطان پوست است.در شرایط پیشرفته توانایي انتشار به ارگانهاي داخلي را دارد و ميتواند منجر به مرگ شود.
طبق برآوردهاي انجمن سرطان آمریکا براي ملانوم در ایالاتمتحده براي سال 2022 عبارتاند از: حدود 99،780 ز افراد مبتلابه ملانوم تشخیص داده شدند و حدود 7،650 نفر در اثر ملانوم جان خود را از دست ميدهند. لذا هدف از این مطالعه، طراحي بهبود دقت الگوریتم براي پیش بیني بقاي این بیماران است.
روش پژوهش: روش حاضر کاربردي، توصیفي- تحلیلي و گذشتهنگر است. جامعه پژوهش را بیماران مبتلابه سرطان ملانوم پایگاه داده مرکز تحقیقات کشوري سرطان دانشگاه شهید بهشتي ) 1۳87 تا 1۳91 ( که تا 5 سال مورد پیگیري قرارگرفته بودند، تشکیل داده است. مدل پیشبیني بقاي ملانوم بر اساس شاخص هاي ارزیابي الگوریتم هاي داده کاوي انتخاب شد.
یافته ها: الگوریتم هاي شبکه عصبي، بیز ساده، شبکه بیزي، ترکیب درخت تصمیم گیري با بیز ساده، رگرسیون لجستیک، J48 ، ID3 بهعنوان مدل هاي استفاده شده ي پایگاه داده کشور انتخاب شدند . عملکرد شبکه عصبي در همه شاخصهاي ارزیابي ازلحاظ آماري نسبت به سایر الگوریتم هاي منتخب بالاتر بود.
نتیجه گیري: نتایج مطالعه حاضر نشان داد که شبکه عصبي با مقدار 97 / 0 ازلحاظ دقت پیش بیني عملکرد بهینه دارد. بنابراین مدل پیش بیني کننده بقاي ملانوم، هم ازلحاظ قدرت تمایز و هم ازلحاظ پایایي، عملکرد بهتري از خود نشان داد؛ بنابراین، این الگوریتم به عنوان مدل پیش بیني بقاي ملانوم پیشنهاد شد
پرونده مقاله
در سالهای اخیر، با پیشرفت الکترونیک خودرو و توسعه وسایل نقلیه مدرن با کمک سیستم های نهفته و تجهیزات قابل حمل، شبکه های درون-خودرویی مانند شبکه ناحیه کنترل کننده (CAN) با مخاطرات امنیتی جدیدی مواجه شدهاند. از آنجا که گذرگاه CAN فاقد سیستم های امنیتی مانند تایید اعتبا چکیده کامل
در سالهای اخیر، با پیشرفت الکترونیک خودرو و توسعه وسایل نقلیه مدرن با کمک سیستم های نهفته و تجهیزات قابل حمل، شبکه های درون-خودرویی مانند شبکه ناحیه کنترل کننده (CAN) با مخاطرات امنیتی جدیدی مواجه شدهاند. از آنجا که گذرگاه CAN فاقد سیستم های امنیتی مانند تایید اعتبار و رمزگذاری برای مقابله با حملات سایبری می‌باشد، نیاز به یک سیستم تشخیص نفوذ برای شناسایی حملات به گذرگاه CAN بسیار ضرروی به نظر می‌رسد. در این مقاله، یک شبکه عصبی پیچیده متخاصم عمیق (DACNN) برای تشخیص انواع نفوذهای امنیتی در گذرگاههای CAN پیشنهاد شده است. به این منظور، روش DACNN که گسترش یافته روش CNN با استفاده از یادگیری خصمانه است، در سه مرحله به تشخیص نفوذ می پردازد؛ در مرحله نخست، CNN به عنوان توصیفگر ویژگی ها عمل نموده و ویژگیهای اصلی استخراج می‌شود و سپس، طبقه بندی کننده متمایزگر این ویژگیها را طبقه‌‌بندی می کند و در نهایت، به کمک یادگیری خصمانه نفوذ تشخیص داده می‌شود. جهت بررسی کارآمدی روش پیشنهادی، یک مجموعه داده منبع باز واقعی مورد استفاده قرار گرفت که ترافیک شبکه CAN را بر روی یک وسیله نقلیه واقعی در حین انجام حملات تزریق پیام ضبط نموده است. نتایج به دست آمده نشان میدهد که روش پیشنهادی نسبت به سایر روشهای یادگیری ماشین در نرخ منفی کاذب و میزان خطا عملکرد بهتری دارد که این میزان برای DoS و حمله جعل دنده محرک و حمله جعل RPM کمتر از 0.1 % می باشد و این میزان برای حمله فازی کمتر از 0.5% می باشد.
پرونده مقاله
با توجه به گسترش روز افزون استفاده از سامانه‌های اینترنت‌اشیاء صنعتی یکی از پرکابردترین مکانیزم‌های امنیتی، سیستم‌های تشخیص نفوذ در اینترنت‌اشیاء صنعتی می‌باشد. در این سیستم‌ها از تکنیکهای یادگیری عمیق به‌طور فزآینده‌ای برای شناسایی حملات، ناهنجاری‌ها یا نفوذ استفاده م چکیده کامل
با توجه به گسترش روز افزون استفاده از سامانه‌های اینترنت‌اشیاء صنعتی یکی از پرکابردترین مکانیزم‌های امنیتی، سیستم‌های تشخیص نفوذ در اینترنت‌اشیاء صنعتی می‌باشد. در این سیستم‌ها از تکنیکهای یادگیری عمیق به‌طور فزآینده‌ای برای شناسایی حملات، ناهنجاری‌ها یا نفوذ استفاده می‌شود. در یادگیری عمیق مهمترین چالش برای آموزش شبکههای عصبی، تعیین فراپارامترهای اولیه در این شبکه‌ها است. ما برای غلبه بر این چالش، به ارائه‌ی رویکردی ترکیبی برای خودکارسازی تنظیم فراپارامتر در معماری یادگیری عمیق با حذف عامل انسانی پرداخته‌ایم. در این مقاله یک سیستم تشخیص نفوذ در اینترنت‌اشیاء صنعتی مبتنی بر شبکههای عصبی کانولوشن (CNN) و شبکه عصبی بازگشتی مبتنی بر حافظه کوتاه مدت (LSTM) با استفاده از الگوریتم‌های فراابتکاری بهینهسازی ازدحام ذرات (PSO) و وال (WOA) ارائه شده است. این سیستم یک روش ترکیبی براساس شبکههای عصبی و الگوریتم‌های فراابتکاری برای بهبود عملکرد شبکه عصبی در راستای افزایش نرخ تشخیص و کاهش زمان آموزش شبکههای عصبی می‌باشد. در روش ما با درنظر گرفتن الگوریتم PSO-WOA، فراپارامترهای شبکه عصبی بدون دخالت عامل انسانی و بهصورت خودکار تعیین شده است. در این مقاله از مجموعه‌داده‌ی UNSW-NB15 برای آموزش و آزمایش استفاده شده است. در این پژوهش، الگوریتم PSO-WOA با محدود کردن فضای جستجو، فراپارامترهای شبکه عصبی را بهینه کرده و شبکه عصبی CNN-LSTM با فراپارامترهای تعیین شده آموزش دیده است. نتایج پیادهسازی حکایت از آن دارد که علاوه بر خودکارسازیِ تعیین فراپارامترهای شبکه‌ی عصبی، نرخ تشخیص روش ما 98.5 درصد بوده که در مقایسه با روشهای دیگر بهبود مناسبی داشته است.
پرونده مقاله
تفسير محتوا با هدف تحليل احساس (سنجمان) راويان آن در شبكه‌هاي اجتماعي، به علت حساسيت محتوا از منظر نقشی که در اطلاع‌رساني و آگاهي‌رساني به آحاد و گروه‌هاي انساني دارد، از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. در اين مقاله، چارچوبي براي تحليل احساس بر روي محتواهاي پيچيده در شبكه ا چکیده کامل
تفسير محتوا با هدف تحليل احساس (سنجمان) راويان آن در شبكه‌هاي اجتماعي، به علت حساسيت محتوا از منظر نقشی که در اطلاع‌رساني و آگاهي‌رساني به آحاد و گروه‌هاي انساني دارد، از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. در اين مقاله، چارچوبي براي تحليل احساس بر روي محتواهاي پيچيده در شبكه اجتماعي ارائه ميشود كه با استفاده از قواعدی از نوع اگر-آنگاه كه در سطح انتزاع بالا تعريف شدهاند، قادر است تا پيام مضموني مستتر در يك محتوا را براي كاربران شبكه‌هاي اجتماعي طبقه‌بندي نموده و از اين طريق آنان را در حد امكان با اصل محتوا آشنا سازد. طبق اين چارچوب، مواردي از قبيل لحن/ آهنگ اداي كلام، همبافت انتشار محتوا و گزاره‌هاي كليدي در متن محتوا، در بخش مقدم از قاعده اگر-آنگاه و طبقات ممكنه از پيام مستتر در يك محتوا، در بخش تالي از قاعده قرار مي‌گيرد. شايان ذكر است كه قواعد صورت‌بندی‌شده پيشنهادي برای تفسیر محتوا، مستقلّ از زبانی است که محتوا با آن بیان شده و این امر ناشی از خاصيت ذاتی مؤلفه‌هایی است که برای تفسیر محتوا مورد اتکا قرار میگیرند. آزمون طيف قابل ملاحظه‌اي از محتواهاي گوناگون در شبكه‌هاي اجتماعي حاكي از آن است كه چارچوب پیشنهادی از توانايي لازم براي تحليل احساس (سنجمان) راويان محتوا برخوردار است.
پرونده مقاله
شبکههای عصبی عمیق به دلیل موفقیت در کاربردهای مختلف، به جذابیت فوق‌العاده‌ای دست یافته‌اند. اما پیچیدگی محاسبات و حجم حافظه از موانع اصلی برای پیادهسازی آنها در بسیاری از دستگاه‌های نهفته تلقی می‌شود. از مهمترین روشهای بهینهسازی که در سالهای اخیر برای برطرف نمودن چکیده کامل
شبکههای عصبی عمیق به دلیل موفقیت در کاربردهای مختلف، به جذابیت فوق‌العاده‌ای دست یافته‌اند. اما پیچیدگی محاسبات و حجم حافظه از موانع اصلی برای پیادهسازی آنها در بسیاری از دستگاه‌های نهفته تلقی می‌شود. از مهمترین روشهای بهینهسازی که در سالهای اخیر برای برطرف نمودن این موانع ارائه شده، می‌توان به چندی‌سازی و هرس کردن اشاره کرد. یکی از روشهای معروف چندی‌سازی، استفاده از نمایش اعداد غیریکنواخت دو حالتی است که علاوه بر بهره‌بردن از محاسبات بیتی، افت صحت شبکههای دو حالتی را در مقایسه با شبکههای دقت کامل کاهش میدهد. اما به دلیل نداشتن قابلیت نمایش عدد صفر در آنها، مزایای تنکی داده‌ها را از دست میدهند. از طرفی، شبکههای عصبی عمیق به صورت ذاتی تنک هستند و با تنک کردن پارامترهای شبکه عصبی عمیق، حجم داده‌ها در حافظه کاهش مییابد و همچنین به کمک روش‌هایی می‌توان انجام محاسبات را تسریع کرد. در این مقاله می‌خواهیم هم از مزایای چندی‌سازی غیریکنواخت و هم از تنکی داده‌ها بهره ببریم. برای این منظور چندی‌سازی غیریکنواخت سه حالتی برای نمایش اعداد ارائه می‌دهیم که علاوه بر افزایش صحت شبکه نسبت به شبکه غیریکنواخت دو حالتی، قابلیت هرس کردن را به شبکه میدهد. سپس میزان تنکی در شبکه چندی شده را با استفاده از هرس کردن افزایش می‌دهیم. نتایج نشان میدهد که تسریع بالقوه شبکه ما در سطح بیت و کلمه میتواند به ترتیب 15 و 45 برابر نسبت به شبکه غیریکنواخت دو حالتی پایه افزایش یابد.
پرونده مقاله
ساختار انجمن ویژگی مشترک و مهمی در بسیاری از شبکههای پیچیده از جمله شبکههای دوبخشی است. شناسائی انجمن‌‌ها در سالهای اخیر در بسیاری زمینه‌ها مورد توجه قرار گرفته و روشهای زیادی برای این منظور پیشنهاد شده است، اما مصرف سنگین زمان در برخی روشها، استفاده از آنها را در چکیده کامل
ساختار انجمن ویژگی مشترک و مهمی در بسیاری از شبکههای پیچیده از جمله شبکههای دوبخشی است. شناسائی انجمن‌‌ها در سالهای اخیر در بسیاری زمینه‌ها مورد توجه قرار گرفته و روشهای زیادی برای این منظور پیشنهاد شده است، اما مصرف سنگین زمان در برخی روشها، استفاده از آنها را در شبکههای بزرگ مقیاس محدود میکند. روش‌هائی با پیچیدگی کمتر وجود دارند اما اکثراً غیرقطعی هستند که کاربرد آنها در دنیای واقعی را کاهش میدهد. رویکرد معمول اتخاذ شده برای شناسائی انجمن‌‌ها در شبکههای دوبخشی این است که ابتدا یک طرح‌‌ریزی یک‌بخشی از شبکه ساخته شود و سپس انجمن‌‌ها در آن طرح‌‌ریزی با استفاده از روشهای مربوط به شبکههای یک‌بخشی شناسائی شوند. این طرح‌‌ریزی‌‌ها به طور ذاتی اطلاعات را از دست میدهند. در این مقاله بر اساس معیار ماژولاریتی دوبخشی که قدرت تقسیم‌‌‌‌بندی‌‌ها را در شبکههای دوبخشی محاسبه میکند و با استفاده از معیار مرکزیت هلرنک، روشی سریع و قطعی برای شناسائی انجمن‌‌ها از شبکههای دوبخشی به طور مستقیم و بی‌نیاز از طرح‌‌ریزی ارائه گردیده است. روش پیشنهادی از فرآیند رأی‌‌گیری در فعالیتهای انتخاباتی در جامعه انسانی الهام گرفته و آن را شبیهسازی میکند. نتایج آزمایشات نشان میدهد، مقدار ماژولاریتی انجمن‌‌های حاصل و دقت شناسائی تعداد آنها در روش پیشنهادی بهبود یافته است.
پرونده مقاله
مدیریت صحیح اجرای سیاست‌های حوزه فناوری اطلاعات و ارتباطات در مسیری برنامه‌ریزی‌شده بهمنظور رسیدن به ارتقای جایگاه کشور در زمینه‌های علمی و فناوری، اجتناب‌ناپذیر است. هدف این پژوهش، ارائه مدل عوامل مؤثر بر اجرای سیاست‌های حوزه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران به کمک تکن چکیده کامل
مدیریت صحیح اجرای سیاست‌های حوزه فناوری اطلاعات و ارتباطات در مسیری برنامه‌ریزی‌شده بهمنظور رسیدن به ارتقای جایگاه کشور در زمینه‌های علمی و فناوری، اجتناب‌ناپذیر است. هدف این پژوهش، ارائه مدل عوامل مؤثر بر اجرای سیاست‌های حوزه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران به کمک تکنیک شبکه عصبی و بر اساس تئوری ساخت یابی گیدنز می‌باشد. این تحقیق از منظر انجام آن از نوع پیمایشی و بر مبنای هدف، از نوع کاربردی است زیرا سعی بر آن است که از نتایج پژوهش در مجموعه وزارت ارتباطات و فناوری اطلاعات و شرکت مخابرات ایران بهره‌برداری گردد. گردآوری داده‌ها، بر اساس روش کتابخانه‌ای و میدانی صورت گرفته است. گردآوری اطلاعات، طبق ادبیات پژوهش و با ابزار پرسشنامه محقق ساخته انجام‌شده است. جامعه آماری تحقیق کارشناسان فناوری اطلاعات و ارتباطات ستاد شرکت مخابرات ایران (810 نفر) می‌باشند که 260 نفر بر اساس فرمول کوکران بهصورت تصادفی بهعنوان نمونه انتخاب شدند. برای تحلیل داده‌ها از نرم‌افزار متلب استفاده شد. طبق یافته‌ها بهترین ترکیب برای توسعه زمانی است که تمام متغیرهای ورودی همزمان در نظر گرفته شوند و بدترین حالت زمانی است که متغیر توسعه زیرساخت نادیده گرفته شود و همچنین بیشترین اهمیت بر اساس تحلیل حساسیت شبکه، مربوط به توسعه زیرساخت و کمترین مربوط به تأمین محتوا می‌باشد.
پرونده مقاله
