فا   |   En
Login
مشاهده‌ مشخصات مقاله

پیش‌بینی انتشار بیماری‌های واگیردار از طریق تحلیل شبکه اجتماعی توییتر

Authors
  • سهیلام مولائی
  • مصطفی صالحی
  • هادی ویسی
Conference نوزدهمین کنفرانس ملی سالانه انجمن کامپیوتر ایران
Abstract بیماری فصلی آنفلوآنزا هر ساله باعث مرگ 500.000 نفر در جهان می‌شود. بنابراین جلوگیری از این بیماری و بیماری‌های واگیردار مشابه از اهمیت بالایی برخورداراست. همان‌طور که مطالعات نشان می‌دهد، در صورت تشخیص زودهنگام، می‌توان از بسیاری از بیماری‌های واگیردار جلوگیری کرد. از‌این‌رو، پیش‌بینی شیوع بیماری‌های واگیر نقش مهمی در کاهش خسارات ناشی از آنها دارد. مرکز کنترل و پیشگیری بیماری (CDC) به صورت سنتی داده بیماری شبه آنفلوآنزا (ILI) را جمع‌آوری می‌کند که معمولاً فاصله زمانی تشخیص بیماری تا تهیه گزارش ILI، یک تا دو هفته است. کاهش این زمان، منجر به پیش‌بینی زودتر شیوع بیماری و کاهش هزینه‌های آن می‌باشد. در این مقاله با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین، روش‌های جدیدی برای پیش‌بینی داده بیماری شبه آنفلوآنزا مبتنی بر تحلیل داده‌های شبکه اجتماعی توییترارائه شده است. روش‌های پیشنهادی از مدل رگرسیون خطی با ورودی خارجی و مدل سری زمانی با شبکه عصبی برای پیش‌بینی داده بیماری شبه آنفلوآنزا استفاده می‌کنند. ارزیابی‌های انجام شده بر روی داده‌های سال 2009 تا 2010 شبکه توییتر نشان می‌دهند که از طریق روش‌های پیشنهادی امکان پیش‌بینی شیوع بیماری، دو تا چهار هفته زودتر از CDC، فراهم می‌شود. نتایج حاصل نشان می‌دهد که می‌توان توسط شبکه عصبی بیماری آنفولانزا را با خطای کمتر از 5% پیش‌بینی کرد.
قیمت
  • برای اعضای سایت : 100,000 Rial
  • برای دانشجویان عضو انجمن : 20,000 Rial
  • برای اعضای عادی انجمن : 40,000 Rial

خرید مقاله