تلفن: ۰۴۱۴۲۲۷۳۷۸۱
تلفن: ۰۹۲۱۶۴۲۶۳۸۴

ترجمه مقاله آنالیز تلفیقی اطلاعات هدفمند فقرزدایی با الگوریتم کلان داده کاوی – نشریه هینداوی

عنوان فارسی: آمار و آنالیز تلفیقی اطلاعات هدفمند فقرزدایی با الگوریتم کلان داده کاوی
عنوان انگلیسی: Statistics and Analysis of Targeted Poverty Alleviation Information Integrated with Big Data Mining Algorithm
تعداد صفحات مقاله انگلیسی : 10 تعداد صفحات ترجمه فارسی : 27 (1 صفحه رفرنس انگلیسی)
سال انتشار : 2022 نشریه : هینداوی - Hindawi
فرمت مقاله انگلیسی : pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش فرمت ترجمه مقاله : pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
فونت ترجمه مقاله : بی نازنین سایز ترجمه مقاله : 14
نوع مقاله : ISI نوع نگارش : مقالات پژوهشی (تحقیقاتی)
پایگاه : اسکوپوس نوع ارائه مقاله : ژورنال
ایمپکت فاکتور(IF) مجله : 2.531 در سال 2021 شاخص H_index مجله : 50 در سال 2022
شاخص SJR مجله : 0.734 در سال 2021 شناسه ISSN مجله : 1939-0114
شاخص Q یا Quartile (چارک) : Q2 در سال 2021 کد محصول : 13388
محتوای فایل : zip حجم فایل : 4.81Mb
رشته های مرتبط با این مقاله: اقتصاد - مهندسی صنایع
گرایش های مرتبط با این مقاله: توسعه اقتصادی و برنامه ریزی - داده کاوی - لجستیک و زنجیره تامین
مجله: Security and Communication Networks
وضعیت ترجمه عناوین تصاویر و جداول: ترجمه شده است ✓
وضعیت ترجمه متون داخل تصاویر و جداول: ترجمه شده است ✓
وضعیت ترجمه منابع داخل متن: به صورت عدد درج شده است ✓
وضعیت فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه: تایپ شده است
ضمیمه: ندارد ☓
بیس: است ✓
مدل مفهومی: دارد ✓
پرسشنامه: ندارد ☓
متغیر: دارد ✓
فرضیه: ندارد ☓
رفرنس: دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
رفرنس در ترجمه: در داخل متن و انتهای مقاله درج شده است
doi یا شناسه دیجیتال: https://doi.org/10.1155/2022/1496170
با خرید این کالا; ترجمه فارسی مقاله، مقاله انگلیسی، پاورپوینت و ترجمه خلاصه قابل دانلود خواهد بود. بلافاصله پس از خرید، دکمه دانلود ظاهر شده و محصول به ایمیل شما نیز ارسال خواهد گردید.
فهرست مطالب

1. مقدمه

2. بازبینی مطالعات پیشین

3. روش تحقیق

4. نتایج و مباحثات

5. نتیجه گیری

در دسترس بودن داده ها

تعارض منافع

تقدیم تشکر

منابع

نمونه متن ترجمه

برای رسیدن به درکی جامع تر و سیستماتیک تر از تاثیر کمک های دولت به خانوارهای فقیر به منظور تحقق اهداف مبتنی بر کاهش فقر، در این مقاله در کنار بررسی الگوریتم داده کاوی کلان داده ها به بررسی تلفیقی از یک جامعه آماری و تحلیل اطلاعات برنامه کاهش هدفمند فقر می پردازیم. در این بررسی مطابق ماژول خط لوله در یادگیری ماشین (ML) در چارچوب اسپارک که یک چارچوب محاسباتی کلان داده می باشد پیش رفتیم و علم کلان داده های عصر جدید و الگوریتم های شناخته شده داده کاوی را با یکدیگر ادغام نمودیم،‌ پیش تر برای مدل سازی و تحلیل به حجم زیادی از داده نیاز بود اما در این مدل، روش نمونه گیری تصادفی طبقه ای را مورد استفاده قرار دادیم و بدین ترتیب توانستیم مدل جنگل تصادفی، مدل لجستیک و مدل آبشاری جدید پیشنهادی خود برای بررسی خانوارهای فقیر را تدوین نماییم. برای شناسایی خانوارهای ضعیف از چندین روش شناسایی استفاده نمودیم و به ارزیابی مقایسه ای نتایج آن ها پرداختیم، در نهایت، ‌نتایج نشان می دهند هنگامی که با 100 داده واقعی صحت سه روش شناسایی خانوار فقیر را مورد آزمایش قرار دهیم، مقدار مدل جنگل تصادفی تا 82 درصد و مقدار مدل لجستیک تا 72 درصد کاهش می یابد که تغییر اندکی به شمار می آید، اما مقدار مدل آبشاری بدون تغییر در همان 83 در صد ثابت باقی می ماند و در هر سه مدل تغییرات ناچیزی رخ خواهد داد. مزیت طراحی جدیدی که در این مقاله برای مدل آبشاری ارائه شده این است که در این روش می توان تا درصد زیادی نمونه ها را مجدد مورد استفاده قرار داد و از این طریق می توان به شکل موثری از برازش بیش از حد نمونه ها اجتناب ورزید، به همین دلیل دیگر نیازی به وجود حجم زیادی از داده نمی باشد. مدل جدید ما مدلی پایدار و قابل اعتماد می باشد. به کارگیری تلفیقی از الگوریتم های هدفمند کاهش فقر با فناوری اطلاعات کلان و داده کاوی را می توان از عمده دلایلی دانست که منجر شدند نتایج حاصل از استفاده از این مدل دقیق تر و قانع کننده‌تر بشوند. شیار تنه و شیار سمت راست غالبا به خاطر جامعه آماری از علت های شایع کنار گذاشته می‌شوند.

2. بازبینی مطالعات پیشین

الگوی کاهش هدفمند فقر تنها چهار یا پنج سال است که مطرح شده است و زمان به کارگیری عملی آن در جامعه کوتاه تر از همین چند سال می باشد، به همین دلیل تحقیقات کمی در این زمینه انجام شده است. مدت کمی است که طرح کاهش هدفمند فقر ارائه شده، اما با حمایت قوی دولت مرکزی و تلاش های توامان دولت‌های محلی، طرح کاهش هدفمند فقر در سال های اخیر نتایج قابل توجهی به دست آورده است. امروزه، بسیاری از محققان چینی پیشنهادهای خلاقانه ای برای کاهش فقر ارائه می دهند و توصیف و تحلیل های مفصلی از طرح‌های خود و مشکلاتی که ممکن است در حین عملی کردن طرح با آن مواجه شوند را نیز تشریح می کنند. ژائو اس و دیگر محققان برای مطالعه وضعیت فقر در ساختار خانواده از روش اندازه گیری استفاده کردند. در نتیجه این تحقیقات متوجه شدند چه دسته ای از خانواده ها بیشتر در معرض فقر قرار دارند [8]. آواجان و محققان دیگر برای کمک به کاهش هدفمند فقر علم کلان داده ها را به کار گرفتند. آن ها به مقایسه کلان داده های کاهش فقر با داده های کاهش فقر به روش سنتی پرداختند، یافته های آن ها نشان می دهد که کاهش هدفمند فقر به کمک کلان داده ها مزایای بیشتری نسبت به روش های سنتی کاهش فقر دارد و این روش در شناسایی و کمک به خانوارهای فقیر موفق تر عمل می کند [9]. گای و چند تن دیگر از محققان فناوری ها و الگوهای سنتی کاهش فقر را به چالش کشیدند. مدل های کاهش فقری که در گذشته مورد استفاده قرار می گرفتند در مقیاس بزرگ کارایی داشتند و ظرفیت اعمال منطقه ای را نداشته و به همین دلیل شناسایی فقیرترین خانوارها به کمک این روش ها دشوار بود. افزون بر این، اگر اطلاعات خانوارهای فقیر برای مدتی طولانی به روز نشود، مشکلات جدید فراوانی ظاهر خواهد شد؛ به همین دلیل لازم است فورا الگوهای سنتی کاهش فقر تغییر پیدا کنند. الگوی جدیدی که ارائه می شود می بایست برای کاهش فقر مد نظر و افزایش کارایی الگوی کاهش هدفمند فقر به صورت همه جانبه فناوری کلان داده ها را به کار ببندد [10].

تصاویر فایل ورد ترجمه مقاله (جهت بزرگنمایی روی عکس کلیک نمایید)

       

فایل پاورپوینت این مقاله

در کنار ترجمه مقاله، فایل پاورپوینت این مقاله نیز ایجاد شده و در این محصول قرار داده شده است که پس از خریداری به همراه ترجمه قابل دانلود خواهد بود. تعداد اسلایدهای این پاورپوینت 18 می باشد و آماده ارائه در دانشگاه یا سایر سمینارها است.

فایل خلاصه ترجمه

در صورتی که نیاز به خلاصه ای از متن ترجمه این مقاله دارید، می توانید از فایل خلاصه ترجمه استفاده نمایید که به این محصول اضافه شده است. خلاصه ترجمه این مقاله در 6 صفحه در فایل word انجام شده و داخل بسته قرار گرفته است.