کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6861977 1439261 2018 13 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Knowledge discovery of consensus and conflict interval-based temporal patterns: A novel group decision approach
ترجمه فارسی عنوان
کشف علم الگوهای همبستگی و تعارض زمانی مبتنی بر فاصله: تصمیم گیری گروهی تصمیم جدید
کلمات کلیدی
سیستم پشتیبانی تصمیم، داده کاوی، معدن الگو زمانی، اجماع، وفاق، توالی های زمانی مبتنی بر فاصله ذهنی،
ترجمه چکیده
مشکلات معدنی الگوی زمانی که از مشکلات معدنی الگو پیروی کرده اند، به تازگی در مورد جمع آوری توالی های زمانی و جمع آوری آنها برای به دست آوردن بینش به تصمیم گیری اجماع، اغلب مورد بحث قرار گرفت. مشکلات معدنکاری الگوی زمانی موجود تنها روابط مبتنی بر نقطه را نشان می دهد؛ با این حال، در واقع، چندین شرایط مبتنی بر فاصله وجود دارد که دقیقا می تواند روابط زمانگرا را مشخص کند. برنامه های کاربردی شامل سفارش و مدت سرمایه گذاران خرید سهام و مدیریت نمونه کارها. این مطالعه یک مدل جدید و الگوریتم مرتبط با آن را برای شناسایی الگوهای توافق و درگیری از توالی زمانی زمانی مبتنی بر فاصله ذهنی کاربر ارائه می دهد. ما با استفاده از مجموعه داده های قابل اعتماد جمع آوری شده و رتبه بندی کاربر برای نشان دادن اثربخشی مدل، یک آزمایش در مورد سرمایه گذاری های سهام در صنعت نیمه هادی انجام دادیم. نتایج تجربی نشان می دهد شش مدل اجماع و یک جفت الگوهای درگیری از ذهن سرمایه گذاران ذهنی شرکت کنندگان، که با حس مشترک در مورد بازار سهام نیمه هادی سازگار است.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Temporal pattern mining problems, developed from sequential pattern mining problems, have recently been discussed frequently regarding the gathering of temporal sequences and aggregating them in order to gain insight into consensus decision-making. Existing temporal pattern mining problems reveal only point-based relations; however, in reality, several interval-based circumstances exist, which enable precisely describing temporal relationships. Practical applications include the order and duration of investors purchasing stocks and portfolio management. This study proposes a novel model and its associated algorithm for identifying consensus and conflict patterns from user-provided subjective interval-based temporal sequences. We conducted an experiment on stock investments in the semiconductor industry by drawing on collected authentic datasets and user ratings to demonstrate the model's effectiveness. The experimental results reveal six consensus patterns and one pair of conflict patterns from the participants' subjective investment intuitions, which is consistent with common sense concerning the semiconductor stock market.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 140, 15 January 2018, Pages 201-213
نویسندگان
, , ,