فهرست مطالب
نشریه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران
سال یازدهم شماره 41 (پاییز و زمستان 1398)
- تاریخ انتشار: 1399/01/11
- تعداد عناوین: 6
-
-
صفحات 1-13
در فضای اینترنت شناسایی عکسهای غیراخلاقی امری ضروری در جهت حفاظت فیزیکی و ذهنی کودکان محسوب می شود؛ یکی از چالش های اصلی در تشخیص تصاویر غیر اخلاقی تغییرات روشنایی و رنگ پوست بدن است. به همین منظور در این مقاله روشی برای حل تغییرات روشنایی و بهبود تشخیص تصاویر غیراخلاقی ارایه شدهاست. در این مقاله از شبکه عصبی عمیق فازی برای بهبود روشنایی تصاویر غیراخلاقی استفاده شده است. در روش پیشنهادی از مدل یادگیری عمیق xception جهت تقسیم تصویر براساس شدت روشنایی به بخشهای مختلف بهره گرفته شده است. تقسیم کردن تصویر به قسمتهای مختلف باعث بهبود تغییرات روشنایی با حفظ جزییات تصویر و نهایتا شناسایی بهتر تصاویر غیراخلاقی شده است. به علاوه برای طبقهبندی رنگ پوست از ترکیب الگوریتم مبتنی بر Gaussian-KNN بهره گرفته شده است که روشی غیرپارامتری برای طبقهبندیها و رگرسیونها است؛ و در انتها از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان برای طبقهبندی تصاویر استفاده شده است. به منظور پیاده سازی و ارزیابی روش پیشنهادی یک مجموعه شامل 33000 تصویر گردآوری شد، نتایج بدست آمده نشان میدهد که طرح پیشنهادی با دقت 7/99 درصد تصاویر غیراخلاقی را تشخیص می دهد.
کلیدواژگان: تغییرات روشنایی، طبقه بندی رنگ پوست، تغییر چهره، تصاویر اخلاقی و غیراخلاقی، KNN-Gaussian، الگوریتم ماشین بردار پشتیبان -
صفحات 13-32
امروزه ظهور و گسترش فناوری هایی که امکان ارتباط هر چه گستردهتر را فراهم کرده اند، تغییرات قابلملاحظهای را در هم زندگی خصوصی و هم زندگی حرفه ای افراد به وجود آورده است. اجرای صحیح فناوری اطلاعات منشا توسعه اقتصادی و فرهنگی و ارتقای کیفیت زندگی از طریق تبادل اطلاعات و ارایه خدمات عمومی و خصوصی است. هدف از این پژوهش ارایه مدل پذیرش فناوری اطلاعات در پروژههای فناوری اطلاعات مراکز تحقیقاتی ICT دانشگاهی ایران میباشد. در این مقاله به بررسی عوامل و پارامترهای موثر بر پذیرش فناوری اطلاعات در پروژه های ICT مراکز تحقیقاتی دانشگاهی حوزه فناوری اطلاعات پرداختهشده است. برای جمعآوری دادهها و اطلاعات موردنیاز از پرسشنامه استاندارد مرتبط استفاده شده است. جامعه آماری مورد نظر خبرگان شاغل در پروژه حوزه ICT مرکز تحقیقاتی دانشگاه بوده است که به دلیل انتخاب پروژه خاص در حوزه مذکور، نمونه برداری غیراحتمالی در دسترس (30نفر) انجام شده است. تجزیه و تحلیل داده نیز با استفاده از نرمافزارهای Spss 22 و Smart pls3 انجام شد. باتوجه به محاسبات انجامشده، میتوان عوامل موثر بر پذیرش فناوری اطلاعات در مراکز تحقیقاتی دانشگاهی را به چهار دسته شامل عوامل مرتبط با فناوری اطلاعات، عوامل سازمانی، عوامل مرتبط با مدیر عالی اجرایی و عوامل فردی تقسیم نمود. نتایج تحقیق نشان می دهد، به ترتیب عوامل مدیریتی (به میزان 497/0)، عوامل مرتبط با فناوری اطلاعات (به میزان 460/0) و عوامل فردی (به میزان457/0) بر پذیرش فردی فناوری اطلاعات و عوامل سازمانی (به میزان 469/0) و عوامل فردی (به میزان 459/0) تاثیرگذاری قابل توجهی بر پذیرش سازمانی فناوری اطلاعات دارند.
کلیدواژگان: فناوری اطلاعات، پذیرش فناوری اطلاعات، پروژه های تحقیقاتی، مدل ITAIM -
صفحات 33-56
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.
کلیدواژگان: پیش بینی قیمت سهام، سیستم استنتاج فازی، یادگیری عمیق، شبکه عصبی و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات -
صفحات 57-74
گزارشهای خبری ارایه شده در رسانههای اجتماعی و خبری با انواع اسناد و مدارک ارایه 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، روش های 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 مکانیزم پایه معرفی شده و مکانیزم تشخیص جوامع بهبود یافتهای برمبنای آن ارایه گردیده است. در روش پیشنهادی از ساختار الگوریتم ژنتیک جهت بهبود نرخ تشخیص بهره گرفته شده است. در آزمایشها معیار صحت به منظور مقایسه درنظر گرفته شده است که برای رسیدن به این هدف شاخص رند 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.
کلیدواژگان: رسانه های اجتماعی، رسانه های خبری، تشخیص جوامع، تشخیص موضع افراد -
صفحات 75-96
سیستمهای توصیهگر بر اساس اطلاعات کاربران و آیتمها، سلایق و علاقهمندیهای مورد نظر کاربران را پیشبینی کرده و بر اساس آنها آیتمهای مناسب را به کاربران پیشنهاد میدهند. اکثر رویکردهای موجود برای سیستمهای توصیهگر بر روی پیشنهاد دادن مرتبطترین آیتمها تمرکز میکنند و اطلاعات زمینهای مانند زمان یا مکان را در نظر نمیگیرند. در این مقاله یک روش برای سیستم توصیهگر زمینه آگاه سفر با بهره گیری از اطلاعات عکسهای برچسب دار جغرافیایی ارایه شده است که از دقت بالایی برخوردار است. این روش نسبت به مقالات مشابه، تعداد زمینههای بیشتری مانند (وضعیت آب و هوا، وضعیت روحی کاربر، میزان ترافیک و...) را در نظر میگیرد. با این کار باعث نزدیک شدن کاربران یک خوشه و در نتیجه افزایش دقت میشود. روش پیشنهادی به جای استفاده از الگوریتم خوشهبندی کلاسیک از ادغام دو الگوریتم رقابت استعماری و خوشهبندی C-Means فازی استفاده میکند. ارزیابی روش ارایه شده بر روی مجموعه داده فلیکر انجام شده و نتایج ارزیابی حاکی از آن است که روش پیشنهادی قادر به فراهم کردن توصیههای موثر و دقیق مطابق با علاقهمندیهای کاربر و موقعیت فعلی بازدید او میباشد. رویکرد پیشنهادی در معیارهای دقت، متوسط مطلق دقت و میانگین قدر مطلق خطا به ترتیب به 0.69 و 0.53 و 0.31 دست یافته است.
کلیدواژگان: سیستم توصیه گر زمینه آگاه، سیستم توصیه گر سفر، زمینه، الگوریتم رقابت استعماری، خوشه بندی C-Means فازی -
صفحات 97-104
مسئله نمودار قطبی یکی از تعمیمهای نمودار ورونوی است که در آن به جای متر اقلیدسی از مقدار زاویه برای محاسبه فاصله استفاده می شود.. این مسئله کاربردهای زیادی در پردازش تصویر، مخابرات و مباحث مربوط به آنتن، رویتپذیری و مسیریابی ربات دارد. در سالهای اخیر دو نوع نمودار قطبی مطرح شده و برای انواع سایتها الگوریتمهای مناسبی ارایه شده است. همچنین روی همین مسایل با دادههای جنبشی و حالات پویا الگوریتمهایی ارایه شده است. در این مقاله قطب به عنوان ناظرمتحرک در نظر گرفته شده و الگوریتمی ارایه میشود که مسئله بازسازی نمودار قطبی با قطب نزدیک را به صورت کارا و در زمان خطی حل میکند. در این حالت زمان پیشپردازش الگوریتم〖O(n^4 log〗_2〖n)〗 و زمان باز رسم نمودار در هر حرکت متوالی قطب برابر با O(logn+k) است که در آنk تعداد سایتهای درون ناحیهT است که احتمال تغییر در آنها وجود دارد.
کلیدواژگان: نمودار قطبی، نمودار ورونوی، مخابرات، آنتن، زاویه قطبی، رویت پذیری
-
Pages 1-13
In the era of the Internet, recognition of adult images is important to children's physical and mental protection. It is a challenge to recognize adult images with changes in the illumination and skin color. In this paper, we proposed a new method for solving illumination normalization with skin color classification in the diagnosis of the adult image. In this paper, the deep fuzzy neural network method is utilized to improve the illumination normalization of adult images, which has improved the recognization of adult images is utilized. Using Xception to dividing the images and reduce the illumination variations in each part separately, which makes it possible to reduce the illumination variation in the whole image without losing details. In addition, the advanced color combination algorithm based on Gaussian-KNN algorithm is used for skin color classification, a non-parametric method is used for classifications and regressions. Finally, the SVM algorithm is utilized for image classification. In this paper, 33,000 different types of images are collected from the Internet. The results show that the proposed method of 1/3 has improved the accuracy of the recognization.
Keywords: ILLUMINATION VARATION, SKIN CLASSIFICATION, ADULT IMAGE, SVM, GAUSSIAN-KNN -
Pages 13-32
Today, the emergence and expansion of technologies that provide the widest possible connection have brought about significant changes in the private life and professional life of individuals. Correct implementation of information technology is the source of economic and cultural development and the promotion of quality of life through the exchange of information and the provision of public and private services. The purpose of this research is to present the model of information technology acceptance in Iranian ICT research centers. Employed experts worked on ICT projects in this research Statistical population. It was provided in one of the university searching centers. And so a convenience and purposeful Nonprobability sampling does (30 person). This paper examines the factors and parameters affecting the acceptance of information technology in ICT projects of the university research centers in the field of information technology. To collect the required data and information, a questionnaire was used & to analyze the data and information obtained from the questionnaires using the Spss 22 and Smart pls3 software. According to the calculations, the factors affecting the acceptance of information technology in university research centers can be divided into four categories: IT related factors, organizational factors, factors related to executive director and individual factors that are related to management (0.497), IT (0.460) and Individual factors (0.457) have an impact on the individual acceptance of information technology respectively and organizational factors (0.469) on the adoption of an IT organization.
Keywords: Information Technology, Information Technology Acceptance, Research Projects, ITAIM Model -
Pages 33-56
Predicting stock prices by data analysts have created a great business opportunity for a wide range of investors in the stock markets. But the fact is difficulte, because there are many affective economic factors in the stock markets that they are too dynamic and complex. In this paper, two models are designed and implemented to identify the complex relationship between 10 economic factors on the stock prices of companies operating in the Tehran stock market. First, a Mamdani Fuzzy Inference System (MFIS) is designed that the fuzzy rules set of its inference engine is found by the Particle Swarm Optimization Algorithm (PSO). Then a Deep Learning model consisting of 26 neurons is designed wiht 5 hidden layers. The designed models are implemented to predict the stock prices of nine companies operating on the Tehran Stock Exchange. The experimental results show that the designed deep learning model can obtain better results than the hybridization of MFIS-PSO, the neural network and SVM, although the interperative ability of the obtained patterns, more consistent behavior with much less variance, as well as higher convergence speed than other models can be mentioned as significant competitive advantages of the MFIS-PSO model.
Keywords: : Stock Price Prediction, Fuzzy Inference System, Deep Learning, Neural Networks, Particle Swarm, Optimization Algorith -
Pages 57-74
News reports in social media are presented with large volumes of different kinds of documents. The presented topics in these documents focus on different communities and person stances and opinions. Knowing the relationships among persons in the documents can help the readers to obtain a basic knowledge about the subject and the purpose of various documents. In the present paper, we introduce a method for detecting communities that includes the persons with the same stances and ideas. To do this, the persons referenced in different documents are clustered into communities that have related positions and stances. In the presented method. Community-based personalities are identified based on a friendship network as a base method. Then by using a genetic algorithm, the way that these communities are identified is improved. The criterion in the tests is rand index of detection of these communities. The experiments are designed based on real databases that published in Google News on a particular topic. The results indicate the efficiency and desirability of the proposed method.
Keywords: Social network, social media, community detection, community persons stance -
Pages 75-96
Recommender systems are the systems that help users find and select their target items. Most of the available events for recommender systems are focused on recommending the most relevant items to the users and do not include any context information such as time, location . This paper is presented by the use of geographically tagged photo information which is highly accurate. The distinction point between this thesis and other similar articles is that this paper includes more context (weather conditions, users’ mental status, traffic level, etc.) than similar articles which include only time and location as context. This has brought the users close to each other in a cluster and has led to an increase in the accuracy. The proposed method merges the Colonial Competitive Algorithm and fuzzy clustering for a better and stronger processing against using merely the classic clustering and this has increased the accuracy of the recommendations. Flickr dataset is used to evaluate the presented method. Results of the evaluation indicate that the proposed method can provide location recommendations proportionate to the users’ preferences and their current visiting location.
Keywords: context aware recommender system, travel recommender system, context, Colonial Competitive Algorithm, fuzzy clustering -
Pages 97-104
Polar diagram is a generalization of Voronoi diagram in which the angle is used as the metric. This Problem has many applications in visibility, image Processing, telecommunication, antenna, and Path Planning Problems. In recent years two kinds of Polar diagram have been proposed and appropriate algorithm have been Presented for some types of sites. Also, some algorithms has presented for kinetic data and dynamic states. In this Paper, it is assumed that the Pole is moving and an algorithm is presented that updates near Pole Polar diagram of sites with moving pole efficiently and in a sub linear time. In this approach, the Preprocessing time is 〖O(n^4 log〗_2〖n)〗 and updating time for diagram with each successive movement is 〖 O(log〗_2〖n +k)〗 that k is the number of sites in region T which its site’s regions may be changed.
*The formulas are not displayed correctly.
Keywords: olar Diagram, Voronoi Diagram, Polar Angle, Telecommunication, Antenna, Visibility