کارابرن عزیز، مقالات isi بالاترین کیفیت ترجمه را دارند، ترجمه آنها کامل و دقیق می باشد (محتوای جداول و شکل های نیز ترجمه شده اند) و از بهترین مجلات isi انتخاب گردیده اند. همچنین تمامی ترجمه ها دارای ضمانت کیفیت بوده و در صورت عدم رضایت کاربر مبلغ عینا عودت داده خواهد شد.
از نرم افزار winrar برای باز کردن فایل های فشرده استفاده می شود. برای دانلود آن بر روی لینک زیر کلیک کنید
دانلود
سال انتشار:
2017
عنوان انگلیسی مقاله:
Constructing spatiotemporal poverty indices from big data
ترجمه فارسی عنوان مقاله:
ساخت شاخصهای فقر فضایی و زمانی از داده های بزرگ
منبع:
Sciencedirect - Elsevier - Journal of Business Research 70 (2017) 318–327
نویسنده:
Christopher Njuguna a,⁎, Patrick McSharry a,
چکیده انگلیسی:
Big data offers the potential to calculate timely estimates of the socioeconomic development of a region. Mobile
telephone activity provides an enormous wealth of information that can be utilized alongside household surveys.
Estimates of poverty and wealth rely on the calculation of features from call detail records (CDRs), however,
mobile network operators are reluctant to provide access to CDRs due to commercial and privacy concerns. As
a compromise, this study shows that a sparse CDR dataset combined with other publicly available datasets
based on satellite imagery can yield competitive results. In particular, a model is built using two CDR-based
features, mobile ownership per capita and call volume per phone, combined with normalized satellite nightlight
data and population density, to estimate the multi-dimensional poverty index (MPI) at the sector level in
Rwanda. This model accurately estimates the MPI for sectors in Rwanda that contain mobile phone cell towers
(cross-validated correlation of 0.88)
Keywords:Call detail record (CDR)|Poverty index|Machine learning|Big data|Socioeconomic level|Rwanda
قیمت: رایگان
توضیحات اضافی:
تعداد نظرات : 0