حساب اسلامي

بخش جدایی ناپذیر استفاده از ارزهای دیجیتال یک کیف پول الکترونیکی است که برای تجارت ضروری است. معامله گران عمدتاً از آن برای ذخیره ارزهای رمزنگاری شده با سطح امنیت بالا و همچنین برای اطمینان از محافظت و تأیید کلیه اطلاعات تراکنش استفاده می کنند. کیف پول الکترونیکی ارز دیجیتال می تواند نرم افزار یا سخت افزار باشد که به آن ذخیره سازی سرد یا ذخیره سازی گرم نیز می گویند. معامله گران آنها را ترجیح می دهند زیرا در مقایسه با صرافی های معمولی کریپتو راه حل های ویژه ای به آنها ارائه می شود. بنابراین، بهترین کیف پول الکترونیکی را برای ارزهای دیجیتال از میان سازندگان مختلف در انواع مختلف انتخاب کنید:

• کیف پول های رومیزی جهانی هستند، بنابراین می توانید از آن ها در رایانه های رومیزی و لپ تاپ استفاده کنید. اما توجه داشته باشید که آنها فقط از دستگاهی که در ابتدا روی آن نصب شده اند قابل دسترسی هستند. اطمینان حاصل کنید که هیچ ویروس یا حمله هکری روی رایانه شما وجود ندارد زیرا این تنها چیزی است که می تواند امنیت کیف پول کریپتو را تضعیف کند.
• کیف پول الکترونیکی مجازی برای ارزهای دیجیتال را می توان کیف پول آنلاین نیز نامید زیرا به ابر متصل است. شما می توانید از هر مکان یا دستگاهی بدون محدودیت به آنها دسترسی داشته باشید. راحتی این است که کلیدهای کیف پول ها به صورت آنلاین ذخیره می شوند، اما باید آماده باشید که آنها می توانند در برابر حمله هکرها تسلیم شوند.
• از طریق اپلیکیشن موجود در گوشی خود می توانید از کیف پول موبایل استفاده کنید. برای پرداخت، می توان از چنین برنامه هایی در فروشگاه ها و سوپرمارکت ها استفاده کرد. اما با وجود این راحتی، محدودیت هایی در امکانات نگهداری سرد دارند.
• کیف پول های سخت افزاری نیز وجود دارند که در نحوه ذخیره کلیدهای خصوصی از کیف پول های دسکتاپ، موبایل یا آنلاین متفاوت هستند. آنها در اینترنت ذخیره نمی شوند، بلکه در یک دستگاه سخت افزاری مانند USB ذخیره می شوند و این تضمین امنیتی خاصی است، زیرا برای هکرها غیرقابل دسترسی هستند. این آنها را به بهترین کیف پول الکترونیکی برای اکثر کاربران تبدیل می کند. اما در عین حال، شما همچنان تراکنش های اینترنتی را انجام می دهید. چنین کیف پول هایی از انواع ارزهای دیجیتال پشتیبانی می کنند و با چندین رابط وب نیز سازگار هستند.
• همچنین یک نسخه بسیار ایمن و ساده از کیف پول رمزنگاری - کاغذ وجود دارد. هنگام پاسخ به این سوال که چگونه یک کیف پول الکترونیکی برای ارزهای دیجیتال از نوع کاغذی ایجاد کنید، باید وجوه خود را از یک کیف پول نرم افزاری به یک کیف پول کاغذی با استفاده از یک آدرس عمومی منتقل کنید. در مرحله بعد، تمام کلیدهای خصوصی را وارد کرده یا کد QR نوشته شده روی کیف پول کاغذی خود را اسکن کرده و وجه را از آن به کیف پول رمزنگاری منتقل می کنید.

همانطور که از متن قبلی مشاهده می کنید ، امن ترین گزینه در مورد نحوه باز کردن یک کیف پول الکترونیکی برای cryptocurrency نصب سخت افزار است. اما این بدان معنا نیست که یک کیف پول الکترونیکی برتر است و برای هر کاربر مناسب است. سطح امنیت باید بسته به دارایی های رمزنگاری شما منظم باشد. شما باید فکر کنید که اگر دارایی 100 دلار ارزش داشته باشید ، خرید یک کیف پول سخت افزار 200 دلاری منطقی نیست.

با افزایش تقاضا برای خدمات دیجیتال ، مطمئناً باید درگیر شوید. حتی اگر مطمئن نیستید که می خواهید با ارزهای رمزپایه شروع کنید ، از یک حساب Paydo برای معاملات پرداخت آنلاین برای تجارت خود استفاده کنید. یک حساب IBAN مجازی ایجاد کنید و به مشتریان خود این فرصت را بدهید که به روش های جایگزین ، به جز رمزنگاری از هر نقطه جهان ، خدمات را به روش های جایگزین بپردازند.

بعد راهنمای بازرگانان: ترمینال مجازی مقالات مرتبط دستهبندی نشده نحوه انتخاب بهترین کیف پول الکترونیکی برای ذخیره بیت کوین، اتریوم یا تتر.

بخشی جدایی ناپذیر از استفاده از cryptocurrency یک کیف پول الکترونیکی است که برای تجارت ضروری است. معامله گران عمدتاً از آن برای ذخیره ارزهای رمزنگاری شده با سطح بالایی از امنیت استفاده می کنند ، و همچنین برای اطمینان از محافظت و تأیید اطلاعات مربوط به معاملات. کیف پول الکترونیکی cryptocurrency می تواند نرم افزار یا سخت افزاری باشد ، همچنین به نام Cold Storage یا […]

27 اکتبر 2022 2 دقیقه دستهبندی نشده نحوه انتخاب بهترین کیف پول الکترونیکی برای ذخیره بیت کوین، اتریوم یا تتر.

بخشی جدایی ناپذیر از استفاده از cryptocurrency یک کیف پول الکترونیکی است که برای تجارت ضروری است. معامله گران عمدتاً از آن برای ذخیره ارزهای رمزنگاری شده با سطح بالایی از امنیت استفاده می کنند ، و همچنین برای اطمینان از محافظت و تأیید اطلاعات مربوط به معاملات. کیف پول الکترونیکی cryptocurrency می تواند نرم افزار یا سخت افزاری باشد ، همچنین به نام Cold Storage یا […]

27 اکتبر 2022 2 دقیقه دستهبندی نشده نحوه انتخاب بهترین کیف پول الکترونیکی برای ذخیره بیت کوین، اتریوم یا تتر.

بخشی جدایی ناپذیر از استفاده از cryptocurrency یک کیف پول الکترونیکی است که برای تجارت ضروری است. معامله گران عمدتاً از آن برای ذخیره ارزهای رمزنگاری شده با سطح بالایی از امنیت استفاده می کنند ، و همچنین برای اطمینان از محافظت و تأیید اطلاعات مربوط به معاملات. کیف پول الکترونیکی cryptocurrency می تواند نرم افزار یا سخت افزاری باشد ، همچنین به نام Cold Storage یا […]

شما تمام تلاش خود را کرده اید تا یک شات عالی بگیرید، تا یک اسپرسوی عالی به دست آورید. شما یک دستگاه اسپرسوساز پیشرفته را انتخاب کرده اید و به سختی به دنبال و آزمایش انواع دانه ها برای یافتن ترکیبی عالی بوده اید، بنابراین در انتخاب فنجان مناسب برای ارائه این قهوه مجلل کوتاهی نکنید.

وقتی قهوه در فنجان اشتباه سرو شود واقعاً ناامید کننده است. و نه، این فقط در مورد زیبایی شناسی نیست. باور کنید یا نه، اندازه، شکل و مواد فنجان بر طعم نوشیدنی تأثیر می گذارد. این به طور خاص برای اسپرسو و نوشیدنی های مبتنی بر اسپرسو صادق است.

در ادامه بخوانید تا بدانید هنگام انتخاب فنجان های اسپرسو و نوشیدنی های مبتنی بر اسپرسو باید به چه نکاتی توجه کنید.

اندازه فنجان اسپرسو

در نظر بگیرید که یک اسپرسو حدود 60 میلی لیتر است. فنجانی که این قهوه در آن سرو می شود نباید بزرگتر از 90 میلی لیتر باشد. اگر فنجان خیلی بزرگ باشد، کرم پخش می شود، نازک می شود و به سرعت ناپدید می شود. علاوه بر این، یک فنجان بزرگ بر دمای اسپرسو تأثیر می گذارد و خطر سرد شدن سریع آن را دارید.

نکته تخصصی:

اگر می خواهید اسپرسوی خود را گرم نگه دارید، در اینجا یک ترفند وجود دارد. فنجان ها را با آب جوش گرم کنید یا با آب داغ برای چند ثانیه در مایکروویو قرار دهید. اگر چینی داغ باشد، اسپرسو مدت بیشتری داغ می ماند.

همچنین برخی از دستگاه ها با سطوح گرمایش داخلی ارائه می شوند که به فنجان های شما اجازه می دهند تا گرم بمانند. از طرف دیگر، ممکن است بخواهید یک فنجان گرم کن مانند این از JURA را در نظر بگیرید. قهوه وقتی گرم سرو شود بهترین طعم را دارد. به همین دلیل است که همه حرفه ای ها به عنوان یک اصل با فنجان های از قبل گرم شده درست کار می کنند. اگر قهوه داغ در فنجان های چینی سرد ریخته شود، حرارت زیادی از بین می رود. در واقع خیلی زیاد.

در فنجان هایی که از قبل گرم شده اند، عطر خوش بوکننده به طور کامل آزاد می شود. JURA با گرمکن فنجانی ظریف و باریک، لوازم جانبی ایده آلی را برای هر دستگاه قهوه ساز خودکاری ارائه می دهد.

دو عنصر گرم کننده دائماً فنجان ها را در دمای حدوداً 131 درجه فارنهایت نگه می دارند - ایده آل برای تهیه یک اسپرسو آتشین یا یک کاپوچینوی که روی آن کف شیر است.

قابل برنامه ریزی است تا زمانی که از خواب بیدار می شوید فنجان های خود را داغ و آماده استفاده کنید و برای لذت بردن از یک قهوه آماده باشید.

گرم کن جام JURA

شکل فنجان اسپرسو

شما شکلی می خواهید که اسپرسو را در آغوش بگیرد. یک فنجان که در انتهای آن قرار دارد ، اجازه می دهد تا کرما در بالا شناور شود. همچنین به عطر اسپرسو اجازه می دهد تا به بالا برسد و به عطر اسپرسو اجازه می دهد تا قبل از اولین جرعه لذت ببرید. علاوه بر این ، یک قسمت پایین گرد به مایع اجازه می دهد تا به راحتی از هر قطره ای از اسپرسو لذت ببرد. اشکال بد بو در بازار وجود دارد. در حالی که این ممکن است سرگرم کننده باشد ، اما برای خبره واقعی اسپرسو ایده آل یا مناسب نیستند.

مواد فنجان اسپرسو

چینی هنگام انتخاب فنجان اسپرسو نمادین ، مواد انتخابی است. مواد دیگر ممکن است شیک باشد ، اما متوجه خواهید شد که اسپرسو در هر چیزی غیر از پرسلن ضخیم و ضخیم و ضخیم خدمت می کند ، خطر ابتلا به مسطح را به سرعت در می آورد. پرسلن با شلیک بالا باعث می شود که این ماده از دوام و احتمال شکستن کمتری برخوردار باشد. چگونه می توانید بگویید که آیا یک فنجان به خوبی ساخته شده است؟هنگام انتخاب آن ، یک فنجان با شلیک بالا و ساخته شده باید وزن داشته باشد. همچنین ، پرسلن تضمین می کند که دما به طور مساوی توزیع می شود ، که همیشه در مورد مواد دیگر اینگونه نیست.

یک روند رو به رشد برای استفاده از شیشه برای سرو اسپرسو وجود دارد زیرا این نمایش زیبا را فراهم می کند ، جایی که لایه های قهوه را می توان مشاهده و قدردانی کرد. در این حالت ، حتماً از فنجان های شیشه ای دو دیواری استفاده کنید. در این مقاله بیشتر در بخش "نوشیدنی های تخصصی" اطلاعات بیشتر کسب کنید.

حاشیه جام اسپرسو

در نظر بگیرید که آیا گرد یا تیز ، ضخیم یا نازک است. Spicionados اسپرسو به شما می گوید یک لبه گرد ضخیم اجازه می دهد تا لب های آنها به راحتی روی فنجان بنشیند و اجازه می دهد مایع به راحتی در دهان خود بچرخد.

رنگ فنجان اسپرسو

در حالی که ممکن است قسمت بیرونی بر اساس اولویت یا دکوراسیون انتخاب شود ، قسمت داخلی فنجان باید سفید باشد. فقط با یک فضای داخلی سفید خالص می توان از رنگ های کارامل کرم و رنگ غنی اسپرسو قدردانی کرد. این تصادفی نیست که کافه های ایتالیایی در فنجان هایی که دارای فضای داخلی سفید هستند ، اسپرسو را سرو می کنند.

مجموعه Nuova Point Cup در ایتالیا ساخته شده است. این مارک تجاری است که بیشتر در کافه های ایتالیایی استفاده می شود. آنها در رنگ های متنوعی متناسب با سلیقه و دکوراسیون شخصی آمده اند. بیایید با آن روبرو شویم ، فنجان هایی که استفاده می کنید روحیه خاصی و پرشکوه را تعیین می کند.

در کافه های ایتالیایی ، فنجان کلاسیک موکا به شکل نمادین با شکل تخم مرغ در داخل آن موردی است که اغلب مورد استفاده قرار می گیرد.

Nuova Point Cup اسپرسو که اغلب در کافه های ایتالیایی یافت می شود

دسته جام اسپرسو

ممکن است به نظر برسد که یک چیز بزرگ است ، اما یک دسته می تواند بخواهد یک فنجان را انتخاب کند یا فقط آن را دور بزند و فنجان را توسط بدن انتخاب کند. یک دسته مسطح به کاربر اجازه می دهد تا بتواند جام را به راحتی در دست خود تعادل برقرار کند. اندازه دسته یا اجازه می دهد انگشت از طریق آن بکشد یا نه. با توجه به اندازه فنجان های اسپرسو ، دسته هایی که خیلی نازک هستند احساس می کنند هنگام انتخاب آنها می شکند و کاربر را احساس ناراحتی می کنند.

یک فنجان برای هر نوع نوشیدنی اسپرسو

کاپوچینو

با تعریف ایتالیایی ، یک کاپوچینو نوشیدنی است که از 1/3 اسپرسو ، 1/3 شیر و 1/3 کف تشکیل شده است. وقتی در نظر بگیرید که اسپرسو 60 میلی لیتر است ، یک کاپوچینو واقعی در حجم کل 180 میلی لیتر خواهد بود. باز هم ، اندازه فنجان اهمیت دارد. یک فنجان کاپوچینو خوب نباید بیش از 200 میلی لیتر مایع باشد. یک فنجان خیلی بزرگ باعث می شود نوشیدنی قبل از لذت بردن از آن سرد شود.

مجدداً انحنای فضای داخلی مورد توجه مهمی است به خصوص اگر قصد دارید با هنر لاته آزمایش کنید. این منحنی های موجود در فنجان است که به شیر و کف اجازه می دهد تا به کنترل کامل Barista برای ایجاد هنر دقیق لاته تبدیل شود.

نوشیدنی های ویژه مبتنی بر اسپرسو

اگر برای تهیه برخی از نوشیدنی های مبتنی بر اسپرسو مانند یک سفید صاف ، مشکل را پشت سر گذاشته اید ، می خواهید استعداد خود را نشان دهید. روند در حال رشد برای نوشیدن نوشیدنی های قهوه مخصوص در شیشه وجود دارد. مطمئناً دیدن لایه های نوشیدنی از نظر زیبایی شناسی بسیار زیبا است اما در نوع لیوان های شیشه ای مورد استفاده شما مراقب باشید.

فنجان های شیشه ای دو دیواری آنهایی هستند که برای نوشیدنی های گرم ایده آل هستند. در حالی که ممکن است فنجان های شیشه ای دو دیواری شیشه ای معمولی به نظر برسد ، اما در واقع به طور قابل توجهی ضخیم تر از یک لیوان شیشه ای ساده هستند. فنجان های دو دیواری بین این دو لایه هوا دارند و اطمینان حاصل می کنند که نوشیدنی های گرم گرم می شوند و نوشیدنی های سرد سرد می شوند.

برخی از مزایای فنجان های شیشه ای دو دیواره این است که آنها بسیار سبک تر از همتایان سرامیکی خود هستند اما بسیار شکننده تر هستند. علاوه بر این ، فنجان های شیشه ای باید با دست شسته شوند زیرا در صورت قرار دادن در ماشین ظرفشویی در نهایت ابری خواهند بود. همچنین ، مراقب باشید که هنگام شستن آنها از یک اسفنج نوع شستشوی خشن استفاده نکنید زیرا به مرور زمان خراشیده می شوند.Here is an espresso macchiato in a Bodum double-walled cup.

راهنمای اسپرسو رایگان- اکنون بارگیری کنید

فنجان های اسپرسو برای سرگرمی

اگر میزبان یک مهمانی شام بزرگ هستید ، ممکن است فنجان اسپرسو به اندازه کافی برای کل جمعیت نداشته باشید و نمی خواهید با انجام ظروف دچار مشکل شوید. ناامید نشوید و قهوه را با استفاده از فنجان های فرومایه سازش نکنید. فنجان های اسپرسو یکبار مصرف وجود دارد که می توانند مورد استفاده قرار گیرند که یکپارچگی اسپرسو را حفظ می کند.

برخی از فنجان های اسپرسو یکبار مصرف بسیار مناسب در بازار وجود دارد که اندازه مناسبی دارند. از Styrofoam خودداری کنید اما طعم اسپرسو به خطر می افتد. فنجان های دارل ایده آل هستند. ساخته شده از پلاستیک محکم ، آنها حدود 90 میلی لیتر را نگه می دارند که آنها را برای اسپرسو مناسب می کند.

این فنجان اندازه نیز برای بسیاری از موارد دیگر ایده آل است. وعده های انفرادی آب نبات یا میان وعده ، سوپ یا بستنی. آنها محکم و همه کاره هستند که برای هر مناسبت ، داشتن برخی از آنها در خانه مفید خواهد بود.

اینها 90 میلی لیتر فنجان پلاستیکی یکبار مصرف Dael هستند که برای استفاده برای اسپرسو مناسب هستند.

در فنجان های اسپرسو به دنبال چه چیزی باشید

از آنجایی که شما وقت و هزینه قابل توجهی را برای دستیابی به اسپرسو کامل سرمایه گذاری کرده اید ، فنجان هایی را که قهوه خود را در آن سرو می کنید ، درست نکنید. اندازه ، شکل ، مواد ، لبه ، رنگ و دسته را در نظر بگیرید که به دنبال یک کشتی کامل برای خدمت به اسپرسو خود هستید. انتخاب متفکرانه فنجان ها نه تنها برای ارائه مهم است بلکه در واقع به طعم و تجربه کلی کمک می کند.

البته ناگفته نماند که بهترین اسپرسو با بهترین لوبیای قهوه شروع می شود. پس از آن یک اسپرسو از دو ماده ساده تشکیل شده است- لوبیای قهوه + آب. بالاترین کیفیت لوبیا که یک اسپرسو خامه ای غنی تولید می کند که در جام اسپرسو مناسب سرو می شود ، شما را به حسادت دوستان و خانواده و حتی باریستای محلی شما تبدیل می کند.

در صورت هرگونه سؤالی که به اسپرسو نیاز دارید با ما تماس بگیرید.

با آخرین روندها ، بینش ها و فناوری برای هتلداران به روز باشید

در این مقاله

توسط رافائل بلانز

قیمت گذاری می تواند منبع ثابت عدم اطمینان برای هتلداران باشد ، و بسیاری از خود را می بینند که سؤالاتی مانند: آیا باید نرخ اتاق خود را بالا ببرم یا آنها را پایین بیاورم؟رقبای من چه می کنند؟تصمیمات قیمت گذاری من چگونه بر رزرو تأثیر می گذارد؟

در حالی که هیچ پاسخ مشخصی برای این سؤالات وجود ندارد ، استراتژی های قیمت گذاری قابل اعتماد وجود دارد که می توانید از آنها استفاده کنید تا شما را در جهت درست راهنمایی کند. یک مکان عالی برای شروع ، مدیریت عملکرد است.

مدیریت عملکرد چیست؟

مدیریت بازده یک استراتژی قیمت گذاری پویا هتل است که برای تولید حداکثر درآمد یا عملکرد از موجودی مجموعه ای از اتاق ها طراحی شده است. این در مورد درک و تأثیرگذاری بر رفتار رزرو مسافر و یافتن تعادل بهینه بین اشغال و نرخ است. مدیریت بازده اغلب به عنوان "فروش اتاق مناسب به مشتری مناسب (مهمان) در زمان مناسب برای قیمت مناسب" توصیف می شود.

مدیریت بازده بر اساس چندین فرض مهم است:

• هتل ها تعداد مشخصی از اتاق برای فروش دارند.
• موجودی قابل ویرایش و محدود است ، به این معنی که اگر یک اتاق در یک شب معین فروخته نشود ، آن فرصت برای همیشه از بین می رود.
• افراد مختلف مایل به پرداخت قیمت های مختلف برای همان اتاق در شرایط مختلف هستند.

مدیریت عملکرد از کجا سرچشمه گرفته است؟

قبل از رسیدن به صنعت میهمان نوازی ، مفهوم مدیریت عملکرد در صنعت هواپیمایی ایالات متحده سرچشمه گرفته است. به دنبال مقررات زدایی در اواخر دهه 1970 ، خطوط هوایی کنترل بیشتری بر روی هواپیما و سیستم ها و فناوری توسعه یافته برای مدیریت موجودی و قیمت گذاری به منظور به حداکثر رساندن درآمد برای هر پرواز به دست آورد. رابرت کراندال ، رئیس پیشین و مدیرعامل شرکت هواپیمایی آمریکایی ، به مدیریت بازده نام خود اعتبار داده شده است و آن را "مهمترین توسعه فنی در مدیریت حمل و نقل از زمانی که وارد مقررات زدایی شدیم" خوانده است.

تاکتیک های به کار رفته در شرکت های هواپیمایی شامل ارائه کرایه های تخفیف برای پروازهای کم تقاضا و افزایش کرایه برای پروازهای پر تقاضا و همچنین اجرای محدودیت های خرید ، نیازهای طولانی مدت ، هزینه های تغییر و لغو بلیط و هزینه های بالاتر برای شرکت هواپیمایی Premiumصندلی هاصنایع دیگر به سرعت از جمله ارائه دهندگان اتومبیل اجاره ای و صنعت هتلداری به سرعت پیروی کردند و بسیاری از این تاکتیک ها امروزه نیز مورد استفاده قرار می گیرند.

مدیریت عملکرد در مقابل مدیریت درآمد

تفاوت اصلی بین مدیریت عملکرد و مدیریت درآمد در این است که مدیریت بازده تمرکز باریک تری دارد و به طور کلی به عنوان فرایند به حداکثر رساندن درآمد هتل از طریق قیمت گذاری و کنترل موجودی در نظر گرفته می شود. مدیریت درآمد یک اصطلاح گسترده تر است که شامل تقسیم بازار ، پیش بینی تقاضا و تجزیه و تحلیل داده های عمیق تر نیز می شود. یک استراتژی پیشرفته مدیریت درآمد حتی بیشتر پیش می رود ، فاکتورسازی کل درآمد ، هزینه ها و سود در تصمیمات درآمدی.

For lodging operators who are new to hotel revenue management or have limited time, yield management is the place to focus efforts. Once you master the basics, you can look at expanding your skillset. Check out our article Revenue Management 101: The ultimate beginner’s guide for an introduction.>

3 نمونه از مدیریت عملکرد در عمل

مدیریت عملکرد رفتار مصرف کننده را در همه جا شکل می دهد. در اینجا چند نمونه هستند:

• بیرون غذا خوردن . آیا می خواهید برای شام بیرون بروید اما با بودجه سخت؟از "ویژه پرندگان اولیه" که توسط رستوران های محلی ارائه شده است استفاده کنید. این ویژه ها برای افزایش درآمد با جذب مشتری های مختلفی که در خارج از ساعات اوج حساسیت بیشتری دارند ، طراحی شده اند.
• سفارش سوار شدناگر از Uber ، Lyft یا یک سرویس ReseSharing دیگر استفاده می کنید ، ممکن است قیمت های مختلفی را برای همان مسیر در ساعات مختلف روز مشاهده کنید. برای به حداکثر رساندن درآمد (و تشویق رانندگان بیشتر به خدمت به منطقه) ، Uber "قیمت گذاری افزایش" را در مواقع تقاضای زیاد انجام می دهد.
• رفتن به یک نمایشبرای فروش هرچه بیشتر بلیط با بالاترین قیمت متوسط برای هر عملکرد ، تئاترها حق بیمه صندلی های ترجیحی را پرداخت می کنند و تخفیف هایی را برای ماتین ها ، خریدهای پیشرفته و بلیط های همان روز افزایش می دهند.

چگونه هتل ها عملکرد را محاسبه می کنند؟

محاسبه عملکرد می تواند در هدایت تصمیمات قیمت گذاری مفید باشد. یک فرمول ساده تقسیم درآمد حاصل از درآمد بالقوه و ضرب 100 است. به عنوان مثال ، اگر یک هتل دارای ده اتاق موجود برای فروش و حداکثر نرخ آن 299 دلار باشد ، درآمد بالقوه آن 2،999 دلار است. اگر هتل نه اتاق را با قیمت 149 دلار بفروشد ، کل درآمد آن 1،331 دلار و عملکرد آن 44 ٪ است.

با این حال ، اگر تقاضا قوی باشد ، ممکن است استراتژی بهتری برای افزایش نرخ به 249 دلار باشد. حتی اگر هتل فقط شش اتاق به فروش برساند ، هنوز هم با درآمد 1،494 دلار و عملکرد 50 ٪ به جلو پیش می رود. ناگفته نماند که صرفه جویی در هزینه در سرویس دهی شش اتاق به جای نه.

سیستم مدیریت عملکرد چیست؟

مدیریت بازده می تواند وقت گیر و پیچیده باشد و شامل داده ها ، اعداد و محاسبات زیادی باشد. اجرای خوب با منابع محدود به ویژه دشوار است. برای کمک ، اپراتورهای اقامتگاه به ابزارهایی مانند سیستم های مدیریت درآمد (RMS) ، خریداران و مدیران کانال تبدیل می شوند.

یکی از ابزاری که به خصوص در هتل های کوچکتر محبوب است ، یک سیستم مدیریت عملکرد مانند موتور اطلاعاتی قیمت گذاری Cloudbeds (PIE) است. پای با استفاده از الگوریتم ها برای اتوماسیون وظایف مربوط به جمع آوری داده ها ، نرخ خرید ، قیمت گذاری ، مدیریت موجودی و گزارش ، در هتل ها صرفه جویی می کند. برای به حداکثر رساندن درآمد و استفاده از تقاضای بازار ، هتل ها می توانند قوانین و هشدارهایی را برای تنظیم قیمت گذاری و محدودیت در پاسخ به تغییرات در اشغال ، فعالیت رقیب و شرایط بازار تعیین کنند. همه ابزارها و داده ها در داشبورد آسان برای کاربردی نمایش داده می شوند که با PMS املاک شما و سایر سیستم های اصلی یکپارچه شده است.

چگونه Locay Group عملکرد خود را در نمونه کارها خود مدیریت می کند

اکنون که راه حل های جدیدتر و با کاربرد آسان برای انواع و اندازه مشاغل اقامتگاه قابل دسترسی است ، مدیریت درآمد دیگر محدود به مشاغل بزرگ هتلداری نیست که بودجه لازم برای استخدام یک مدیر درآمد اختصاصی را دارند. به عنوان مثال ، در سال 2020 ، Locay Group ، یک شرکت اقامتگاه بوتیک متشکل از چهار هتل در سیدنی ، استرالیا ، تصمیم گرفت که زمان آن رسیده است که پس از مشاهده اینکه خواص آن از سهم بازار کم می شود ، در نرم افزار مدیریت درآمد سرمایه گذاری کنیم.

لاریسا فولر ، مدیر خلاق و مدیر کل گفت: "توانایی Cloudbeds برای ادغام یکپارچه یک ویجت رزرو آنلاین آنلاین ، یک سیستم مدیریت املاک و یک ابزار قیمت گذاری پویا همه در یک مکان ، هر جعبه را نشان می داد."این شرکت با تمام خصوصیات خود که به همان پلتفرم متصل است ، می تواند از فرصت های فروش متقابل و گزارش های قوی ، در سطح نمونه کارها استفاده کند.

در طول همه گیر ، گروه Locay برنامه های خود را برای هدف قرار دادن مسافران داخلی و اقامت طولانی تر اصلاح کرد. با توجه به موتور اطلاعاتی قیمت گذاری Cloudbeds (PIE) ، هشدارها تنظیم شده بودند تا در قیمت گذاری رقیب ، در دسترس بودن و محدودیت های ماندن در کل نمونه کارها ، تنظیم شوند و اطمینان حاصل کنند که این ویژگی ها همیشه در بازار قرار دارند.

فولر گفت: "این مزیت زیادی در استفاده بیشتر از هر تحقیق و در دسترس بودن رزرو داشته است."در نتیجه ، در میان بیماری همه گیر ، هنگامی که بسیاری از خواص با اشغال کم دست و پنجه نرم می کردند ، این شرکت میانگین 61 ٪ در رزرو مستقیم را به خود اختصاص می داد ، که یک ملک به 70 درصد اشغال و 76 ٪ در رزرو مستقیم رسیده است. وی گفت: "این بسیار ارزشمند بوده است که می بینیم نرخ های بالاتر شبانه با بسته شدن اشغال در املاک ما خریداری می شود."برای نکات و بینش های بیشتر ، داستان کامل Locay را در اینجا بخوانید.

7 استراتژی مدیریت عملکرد برای افزایش درآمد

برای افزایش درآمد حاصل از هتل خود ، اجرای تکنیک های مدیریت عملکرد زیر را در نظر بگیرید:

1. اجازه دهید داده ها تصمیمات شما را راهنمایی کنند.

با تعیین نرخ برای سال آینده شروع کنید. به شرایط بازار ، تقاضای تاریخی ، سرعت رزرو و تقاضای نامشخص نگاه کنید - تعداد اتاقهایی که می توانید در صورت وجود موجودی نامحدود بفروشید. تأثیر تصمیمات قیمت گذاری خود را کنترل کنید و از آنها برای هدایت استراتژی های آینده استفاده کنید.

2. قیمت گذاری پویا را تمرین کنید.

قیمت گذاری استاتیک مدرسه قدیمی است. با استفاده از یک استراتژی قیمت گذاری متغیر - یا افزایش نرخ در هنگام افزایش تقاضا و کاهش نرخ در صورت کم بودن تقاضا ، درآمد بیشتری خواهید داشت. این شامل تنظیم نرخ زمان سال (فصل) و روز هفته ، در طول کنفرانس ها و رویدادها و در پاسخ به تغییر در اشغال و شرایط بازار است.

3. اجرای محدودیت های اقامت.

به جای اینکه همیشه در شبهای شلوغ نرخ بالاتری داشته باشید ، محدودیت های اقامت مانند بسته بندی شده به گیرنده (CTA) یا حداقل مدت اقامت (minlos) را برای تقویت اشغال در شبهای شانه در نظر بگیرید.

4- نرخ رقبا را پیگیری کنید.

خریداران مسافرتی نرخ رقبای خود را بررسی می کنند ، و به همین ترتیب باید. تصمیم بگیرید که چگونه ملک خود را نسبت به رقبای برتر یا آهنگ خود قیمت گذاری کنید. برای مقایسه آسان و یک ابزار اطلاعاتی قیمت گذاری از یک ابزار خرید با نرخ استفاده کنید تا اطمینان حاصل کنید که همیشه در جایی که می خواهید قیمت داشته باشید.

5. قیمت گذاری خود را تغییر دهید.

قیمت بالاتری را برای اتاقهای تقاضا خود که فضای اضافی ، نمای زیبا ، بالکن یا پیکربندی بستر ترجیحی را ارائه می دهند ، شارژ کنید. انواع مختلفی از برنامه ها را برای جذابیت به طیف وسیعی از انواع و بودجه مسافر ، از جمله نرخ های غیر قابل استرداد ، بسته ها ، نرخ آخر هفته و مشوق های رزرو مستقیم و اقامت طولانی تر ارائه دهید.

6. ترکیب بازار خود را درک کنید.

بخش های مختلف بازار مایل به پرداخت نرخ های مختلف در زمان های مختلف هستند. به عنوان مثال ، عمده فروشان از قبل به خوبی رزرو می کنند و انتظار دارند نرخ تخفیف داشته باشند ، در حالی که کانال های توزیع OTA می توانند منبع خوبی برای رزرو آخرین لحظه باشند. نظارت بر کدام بخش های بازار در حال رزرو کدام نوع اتاق و چه زمانی هستند و بر این اساس نرخ ها را تنظیم می کنند.

7. اجازه ندهید که آن اتاق های هتل زیبا خالی بنشینند.

موجودی قابل خراب شدن خود را جابجا کنید و با فراهم کردن فرصتی برای میهمانان برای به روزرسانی اتاق خود قبل از ورود یا در هنگام ورود به سیستم با یک پیشنهاد غیرقابل مقاومت ، میانگین خود را افزایش دهید.

مزایای استفاده از یک سیستم مدیریت عملکرد

به همان اندازه که این استراتژی ها می توانند مؤثر باشند ، انجام آنها به خوبی بدون کمک نرم افزار درآمد غیرممکن است. در اینجا فقط چند مورد از مزایای سرمایه گذاری در یک سیستم مدیریت عملکرد وجود دارد:

• کشف فرصت های بیشتر برای هدایت رزرو ، درآمد و سود
• نظارت بر نرخ رقیب در زمان واقعی برای قرار دادن استراتژیک قیمت گذاری شما
• قوانین و هشدارهایی را تعیین کنید که از تغییرات مهم بازار مطلع شوید
• برای دسترسی به تمام داده ها ، معیارها و ابزارها از یک داشبورد یکپارچه و یکپارچه استفاده کنید
• از گزارش های بهتر ، تجزیه و تحلیل و داده های بصری استفاده کنید
• یکپارچه با PMS ، موتور رزرو و مدیر کانال خود ادغام کنید

با تشکر از شما برای بارگیری این کتاب الکترونیکی کاملاً رایگان پول. من به شما اطمینان می دهم ، طلسم تا زمانی که دستورالعمل ها را با دقت دنبال کنید ، قدرتمند است. بنابراین ، مطالب را مطالعه کنید ، خود را آماده کنید و آماده شوید تا با اعتماد به نفس و با مقدار زیادی انرژی افزایش یافته طلسم را بازی کنید ... بدون تردید بیشتر بیایید اطلاعات مربوط به طلسم پول را آشکار کنیم. اول از همه ، من می خواهم خودم را معرفی کنم. من lazarosv یک طلسم آزاد هستم. منظور من این است که من به هیچ تیمی یا قبیله جادوگران تعلق ندارم ، من به تنهایی کار می کنم ، انفرادی.

به PDF کامل مراجعه کنید به PDF کامل مراجعه کنید

مقالات مرتبط

بارگیری رایگان PDF PDF

بارگیری رایگان PDF PDF

بت پرستی جادوگری مدرن یک فلسفه گسترده است که تمام جنبه های زندگی را مقدس می کند. اساطیر آن شامل اشکال بسیاری از خدایان و الهه ها ، هر دو بت پرست کلاسیک ، مانند پانتین های مصر باستان ، یونان یا سرزمین های سلتیک و نورس شمال ، و همچنین خدایان قهرمان در حال مرگ و قربانی است که می تواند شامل آتیس باشد. یا عیسی. لازم است که تمام کتاب مقدس و کتابهای مقدس و اساطیر را نیز مطالعه کنید تا آموزه ها و ارزشهای خود را برای جهان فعلی ارزیابی مجدد کنند.

بارگیری رایگان PDF PDF

بارگیری رایگان PDF PDF

بارگیری رایگان PDF PDF

بارگیری رایگان PDF PDF

بارگیری رایگان PDF PDF

بارگیری رایگان PDF PDF

هر دو علم و ایمان قادر به اندازه گیری حضور اقتدار فرشته به منظور تعیین میزان آلودگی یک مکان یا یک شی نیستند. اما ما ، مؤمنان ، آلودگی را به عنوان اسپری های شیطانی که بر اساس ماده ای که در یک منطقه خاص از فضا و زمان وجود دارد ، از خارج از فضا و زمان وجود دارد ، تفسیر و تحت تأثیر قرار می دهیم. با این بازیگری (یا قدرت عمل) شیاطین در یک مکان یا یک شیء حضور دارند ، نه با وجود آنها در آن فضا و زمان در شیوه اشیاء مادی در فضا و زمان.

بارگیری رایگان PDF PDF

WICCA مطالعه ای در آیین های فصلی (Sabbats) و جشن های چرخه زندگی در پایان نامه Wiccans اسرائیل برای درجه "دکتر فلسفه"

چکیده انگلیسی چکیده این پایان نامه با هدف تحقیق در مورد آیین های انفرادی و متفرقه، سابات ها (آیین های تعطیلات فصلی که اصطلاحاً چرخ سال نامیده می شود) و جشن های چرخه زندگی یک جامعه پنهان که اعضای آن پیروان یک دین نئو پاگان به نام ویکا هستند، انجام شده است. جامعه اسرائیلنئوپاگان های اسرائیلی (مبتلایان اسرائیلی یا بت پرستان التقاطی که اخیراً ترجیح می دهند به طور جمعی خود را تعریف کنند)، در خانواده های یهودی یا تا حدی یهودی متولد شدند. این مشرکان یهودی سابق اسرائیلی از یک سو دانشگاهیان هستند که در حرفه های گوناگون کار می کنند، متعلق به طبقه متوسط هستند، به زبان انگلیسی تسلط دارند، خدمت ارتش را انجام می دهند، خانواده را بزرگ می کنند، مالیات خود را می پردازند و اعضای سازنده سکولار اسرائیلی هستند. جامعه. در حالی که از سوی دیگر آنها مشرکانی هستند که باورها و مناسک خود را با غیرت پنهان می کنند، به دلیل ترس از انتقام از سوی نهادهای مذهبی مورد حمایت دولت و گروه های مختلف افراطی افراطی ارتدوکس که مجدانه برای ریشه کنی نئو پاگانیسم در اسرائیل تلاش می کنند. بت پرستان اسرائیل جامعه ای را به معنای گسترده تر تشکیل داده اند که بیشتر در فضای مجازی وجود دارد و به صورت فیزیکی گرد هم می آیند تا انواع مختلفی از مراسم را اجرا کنند. این جامعه محلی، مشابه همتایان خود در خارج از کشور، متشکل از شبکه های سیال افراد و وب سایت هایی است که مطالعه آن ها دشوار است، زیرا متون مؤسس، رهبران ندارند و به شدت غیرمتمرکز، ضد استبدادی و شخصی هستند. من که بیش از سی و پنج سال ویکان بودم، موقعیت پیچیده پژوهشگر از یک سو و نماینده و سخنگو از سوی دیگر، برای جامعه ای محرمانه و ساکت که در سایه جامعه اسرائیل زندگی می کند، بر عهده گرفتم. من بیش از پنجاه مصاحبه با ویکان اسرائیلی انجام دادم، شخصاً در بیش از صد مراسم از جمله سبت، چرخه زندگی و تشریفات اسباط (ماه کامل)، شفا، صلح و غیره به عنوان وسیله ای برای ملاقات با حدود دویست بت پرست اسرائیلی شرکت کردم. با مجلات میدانی صحبت کرده و در مورد آن نوشته اند. این پژوهش میان رشته ای بازتابی با رویکرد چند رشته ای فولکلوریک انجام شد. این روش شامل کار میدانی قوم نگاری بود که در آن من به عنوان یک ناظر شرکت کننده عمل می کردم، و همچنین روایت های شخصی که بعداً آن ها را رونویسی و تحلیل کردم. این روایت های شخصی مبتنی بر مضامین ویکان با سؤالات باز و همچنین خاص تر بود. بحث بر روی مطالعات فولکلور متمرکز شد،

بارگیری رایگان PDF PDF

در سالهای اخیر ، حجم زیادی از داده ها توسط محققان و سازمان ها به طور گسترده مورد مطالعه قرار گرفته است. در این زمینه ، تجزیه و تحلیل روند یکی از مهمترین زمینه ها است. به طور معمول ، نتایج پیش بینی خوب به دلیل متغیرهای ناشناخته که می تواند رفتارهای موضوع را توضیح دهد ، به دست آوردن نتایج خوب است. این مقاله فراتر از روشهای شناسایی روند استاندارد است که فقط رفتار تاریخی اشیاء را با شامل ساختار منابع اطلاعاتی ، یعنی معیارهای شبکه اجتماعی ، به عنوان یک بعد اضافی برای مدل سازی و پیش بینی روند در طول زمان در نظر می گیرند. نتایج حاصل از مجموعه ای از آزمایشات نشان می دهد که از جمله چنین معیارهایی ، دقت پیش بینی را بهبود بخشیده است. آزمایشات ما عناوین انتشار را ، همانطور که در پایگاه داده Lattes برزیل ثبت شده است ، از تمام دکتری در نظر گرفت. در علوم کامپیوتر ثبت شده در پلت فرم Lattes برزیل برای دوره های مورد تجزیه و تحلیل به منظور ارزیابی رویکرد پیش بینی روند پیشنهادی.

معرفی

فعالیت های محور داده ها در بسیاری از انواع سازمان ها بیشتر و بیشتر می شوند و تجزیه و تحلیل داده ها به کانون اصلی تجارت تبدیل می شوند. در این زمینه ، تجزیه و تحلیل روند کاربرد اصلی تجزیه و تحلیل داده ها است. سازمانها ممکن است سعی کنند روندهای ایجاد استراتژی ها و برنامه های برنامه ریزی را شناسایی کنند ، به عنوان مثال ، یک شرکت تجارت الکترونیکی ممکن است سعی کند روندها را به منظور تمرکز بهتر فعالیت های زنجیره تأمین خود شناسایی کند.

چندین روش برای پیش بینی استفاده می شود و بیشتر آنها بر اساس رفتار زمانی موضوع مورد مطالعه است. معمولاً رفتار زمانی به عنوان یک سری زمانی مدل می شود ، جایی که زمان رفتار متغیر مربوطه را توضیح می دهد. با این حال ، هنگامی که این افراد توسط افراد تولید یا مصرف می شوند (به عنوان مثال متون روزنامه نگاری یا محصولات جدید فناوری) ، یکی دیگر از عوامل را می توان در نظر گرفت: ساختار اجتماعی ژنراتورها یا مصرف کنندگان ، یعنی افرادی که مستقیماً با شیء مورد تجزیه و تحلیل ارتباط دارندبشریک شبکه اجتماعی در این زمینه را می توان در اطراف این افراد الگوبرداری کرد. گره ها می توانند تولید کنندگان (یا مصرف کنندگان) را نشان دهند و لبه ها می توانند روابط بین آنها را نشان دهند. با توجه به محتوای پست های وبلاگ به عنوان نمونه ، می توان یک شبکه اجتماعی را بر اساس اتصالات بین وبلاگ نویسان ، یعنی لینک های پیوندی که وب سایت ها را به هم وصل می کند ، ساخته شود.

تحلیل و کمی سازی رفتارها و روابط افراد در ساختار اجتماعی با استفاده از تحلیل شبکه اجتماعی قابل انجام است. ما می توانیم معیارهای اجتماعی را برای درک تأثیرات، مرکزیت ها و جوامع برای پیش بینی انتشار اطلاعات در شبکه محاسبه کنیم [10، 15، 17، 18، 24، 25]. همانطور که ویژگی های شبکه اجتماعی را با توجه به معیارهای محاسبه شده درک می کنیم، می توانیم تشخیص دهیم که با انتشار اطلاعات به کدام افراد دسترسی پیدا می کند. به ما این امکان را می دهد که بگوییم زمان زیادی طول می کشد یا کوتاه. به عنوان مثال، اطلاعاتی که توسط یک گره بسیار تأثیرگذار در یک بازه زمانی خاص منتشر می شود، می تواند به تعداد بیشتری گره در شبکه برسد تا زمانی که توسط یک گره شبکه غیر تأثیرگذار منتشر شود. ساختار اجتماعی نقش مهمی در رفتار زمانی اشیاء ایفا می کند [8، 24]. این کار با کارهای قبلی تفاوت دارد زیرا علاوه بر استفاده از رفتار زمانی شی مورد مطالعه، ساختار اجتماعی افراد مرتبط با این شی را در مدل های پیش بینی گنجانده است.

در این مقاله، رویکردی ارائه می کنیم که مدل های پیش بینی مبتنی بر رفتار زمانی شی مورد مطالعه را با معیارهای شبکه اجتماعی ترکیب می کند. این رویکرد می تواند برای بهبود دقت پیش بینی های روند که فقط بر اساس رفتار زمانی است و در جایی که امکان مدل سازی یک شبکه اجتماعی از تعامل بین افراد مرتبط با شی وجود دارد، اعمال شود. برای هدف این مقاله، ما این رویکرد را در محیط دانشگاهی هم نویسندگی اعمال کردیم. اساساً، ما از مجموعه ای از عناوین مقالات منتشر شده در یک دوره خاص برای پیش بینی موضوعات اصلی (که به صورت n-گرم ارائه می شوند) در آینده استفاده کردیم. این مشکل را می توان با رویکردهای تحلیل روند استاندارد که بر پیش بینی فرکانس های آینده از فرکانس های مشاهده شده تکیه می کنند، حل کرد، در حالی که در این کار ما ویژگی های شبکه هم نویسندگی را برای افزایش پیش بینی ها در نظر می گیریم. در این مورد، اشیاء در نظر گرفته شده n-gram استخراج شده از عنوان مقاله و افراد نویسندگان مقاله هستند.

این رویکرد با استفاده از داده های عناوین انتشارات دکترای علوم کامپیوتر که در برزیل کار می کنند، آزمایش و اعتبارسنجی شد و سپس با رویکردهایی که فقط رفتار زمانی شی مورد تجزیه و تحلیل را در نظر می گیرند، مقایسه شد.

این مقاله به شرح زیر سازماندهی شده است. بخش "کار مرتبط" برخی از مفاهیم اساسی و کارهای مرتبط را شرح می دهد. بخش "روش شناسی" روشهای مورد استفاده را شرح می دهد. نتایج در بخش "آزمایشات و نتایج" شرح داده شده است. سرانجام ، نتیجه گیری در بخش "نتیجه گیری" ارائه شده است.

کار مرتبط

تجزیه و تحلیل روند سری زمانی

معمولاً زمان در مشکلات پیش بینی و طبقه بندی یک ویژگی بسیار مهم است. هنگامی که درک در مورد رفتار زمانی شیء وجود داشته باشد ، می توان الگوهای و پیش بینی روندها را شناسایی کرد. مدل سازی مشکلی که در آن زمان به عنوان یک متغیر توضیحی در نظر گرفته می شود ، به عنوان تجزیه و تحلیل سری زمانی شناخته می شود [9].

تجزیه و تحلیل روند می تواند برای چندین موضوع مانند بازار سهام [20] ، اسناد متنی [21] و بسیاری دیگر [22] اعمال شود. شناسایی روند در اسناد متنی ، به طور خاص در یک جسد که توسط عناوین مقالات علمی شکل گرفته است ، برنامه ای است که در این مقاله به آن پرداخته شده است. در زمینه اسناد متنی ، از تعداد فرکانس معمولاً به عنوان متغیر وابسته در مدل های سری زمانی استفاده می شود [1].

تجزیه و تحلیل روند شبکه های اجتماعی

روش های زیادی برای الگوبرداری و کشف شبکه های اجتماعی وجود دارد و یکی از شاخه های تحقیق ، تجزیه و تحلیل روند در شبکه های اجتماعی است. چگونه پویایی و تأثیر جریان اطلاعات را اندازه گیری کنیم؟برای پاسخ به این سؤال ، لازم است ویژگی های شبکه و ساختار اتصال آن ، یعنی نحوه توزیع گره ها و لبه ها در شبکه ، مطالعه شود. اطلاعات توسط افراد تولید و منتقل می شود و ساختار اتصال آنها بر نحوه انتشار اطلاعات تأثیر می گذارد [3]. ویژگی بسیار مهم افراد در شبکه تأثیر آنهاست. پیدا کردن گره های تأثیرگذار در شبکه می تواند به توضیح چگونگی گسترش اطلاعات و چه تعداد گره به آن کمک کند. روش هایی برای شناسایی گره های تأثیرگذار وجود دارد [19]. فراتر از سطح فردی ، تجزیه و تحلیل اندازه و تراکم گروه ها در شبکه برای درک پویایی انتشار اطلاعات بسیار مهم است. برای این کار ، شناسایی این گروه ها یا جوامع ، که یک کار بی اهمیت نیست [16] لازم است. چالش دیگر شناسایی نکات مهم در شبکه است که احتمال انتشار اطلاعات افزایش می یابد [2]. سرانجام ، از اطلاعات شبکه اجتماعی به روش های مختلفی برای پیش بینی روندها بر اساس رفتار شبکه استفاده می شود [13].

سیستم های علوم و فناوری چندین برنامه کاربردی مربوط به دانشمندان را در آغوش می گیرند و دانش را می توان به روشی کمی کشف کرد [11]. به عنوان مثال ، بهره وری تحقیق را می توان با مدلهایی که از شاخص های استناد و تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی دانشگاهی استفاده می کنند ، اندازه گیری کرد [4]. برنامه مورد بررسی در این مقاله همچنین از داده های یک سیستم علمی و فناوری با هدف شناسایی روندها و موضوعات تحقیق استفاده می کند.

کار ما با ترکیب سری زمانی و تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی با دیگران متفاوت است. رویکرد پیشنهادی از این دو مفهوم استفاده می کند تا روندها بر اساس زمان و خصوصیات اجتماعی افرادی که اطلاعات تولید می کنند مشخص شود.

روش شناسی

روش این کار شامل پنج مرحله است: جمع آوری داده ها ، استخراج اصطلاح ، تجزیه و تحلیل سری زمانی ، تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی و تجزیه و تحلیل روند. شکل 1 جریان داده شماتیک را نشان می دهد. در بخش های بعدی تمام مراحل اعمال شده در مورد مشکل شناسایی روند برای انتشارات علوم کامپیوتر در زمینه آکادمی برزیل شرح داده شده است. از روش پیشنهادی می توان برای بهبود صحت پیش بینی های روند استفاده کرد که فقط رفتار زمانی را در سناریوها در نظر می گیرد که در آن امکان بازیابی ارتباط بین افرادی که داده ها را تولید می کنند (به عنوان مثال ، شناسایی روند مباحث مورد بحث در وبلاگ نویسی).

جمع آوری اطلاعات

برزیل یک سکوی منحصر به فرد به نام Lattes Platform 1 را حفظ می کند. این یک پایگاه داده از اطلاعات مربوط به علم ، فناوری و نوآوری از جمله نشریات محققان انفرادی است و در حال حاضر بیش از 4. 5 میلیون برنامه درسی ثبت می کند. در این کار ، تمام اطلاعات از پلت فرم Lattes به دست آمده است.

برای جمع آوری داده ها ، برنامه های درسی از تمام دکتری های علوم کامپیوتر برای دوره های مورد تجزیه و تحلیل (شامل 5642 برنامه درسی) انتخاب شدند. پیش پردازش شامل استخراج و سازماندهی اطلاعات با استفاده از روش توصیف شده توسط Digiampietri و همکاران بود.[6 ، 7]. فعالیت های پیش پردازش شامل حذف کلمات متوقف و شناسایی همبستگی بر اساس رویکرد وضوح موجودیت است [7]. از این برنامه های درسی ، 55،710 عنوان از مقالات منتشر شده بین سالهای 1991 و 2012 مشخص شد.

متغیرهای در نظر گرفته شده برای ساخت مجموعه داده عبارتند از: Lattesid (شماره شناسایی محقق) ، سال (سال انتشار) ، عنوان (عنوان انتشار) و انتشار (شناسایی انتشار).

استخراج مدت

در این مقاله ، یک اصطلاح N-GRAM است که از عناوین مقالات استخراج شده است. در این مرحله ، هدف خودکار سازی آماده سازی داده ها بود. مرحله اول استخراج اصطلاح تقسیم عناوین به زیر مجموعه های کلمات یا توالی کلمات بدون کلمه توقف بود. اصطلاحات استخراج شده شامل یک یا چند کلمه متوالی از عناوین به استثنای کلماتی است که به عنوان کلمه توقف ذکر شده اند. به عنوان نمونه ، عنوان تجزیه و تحلیل شبکه اجتماعی برای رسانه های دیجیتال به اصطلاحات زیر تقسیم شد: اجتماعی ، شبکه ، تجزیه و تحلیل ، دیجیتال ، رسانه ، شبکه اجتماعی ، تجزیه و تحلیل شبکه ، رسانه های دیجیتال و تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی. اصطلاحاتی از قبیل تجزیه و تحلیل رسانه های دیجیتال و رسانه های دیجیتال شامل نمی شوند زیرا با کلمات متوالی از یک عنوان یا به دلیل اینکه شامل کلمه توقف هستند ، شکل نمی گیرند. در این مثال ، ما Unigrams ، Bigrams و 3 گرم به دست آوردیم ، با این حال ، این روند می تواند N-Grams را برای همه n ممکن بدست آورد.

با تمام مجموعه های ممکن ، ما یک سیستم امتیاز دهی را برای شناسایی مهمترین اصطلاحات اتخاذ کردیم. این روش امتیاز دهی مبتنی بر فرکانس مجاور کلمات در اصطلاحات بود. معادله برای اندازه گیری اهمیت هر اصطلاح نامزد:

F (C T) فراوانی اصطلاح نامزد CT ، L F (N I) و R F (N I) به ترتیب فراوانی نامزدهای کلمه چپ و راست را نشان می دهد. این معادله توسط Nakagawa و همکاران به تفصیل شرح داده شده است.[12]در همان کار ، نویسندگان ارزیابی هایی را انجام دادند تا نشان دهند که می توان اصطلاحات معنی دار را پیدا کرد.

به طور خلاصه ، در این مرحله ما به طور خودکار اصطلاحات (n-grams) را استخراج می کنیم و سپس معنادارترین موارد را برای ساخت مجموعه داده خود فیلتر می کنیم. ما مشاهده کردیم که N-Grams برای موضوعات مورد بحث در نشریات اهمیت بیشتری نسبت به unigrams دارد. از آنجا که هدف ما شناسایی اصطلاحات و مباحث تحقیق است ، Unigrams می تواند بسیار مبهم باشد. به عنوان مثال ، شبکه کلمه با توجه به اینکه می تواند مربوط به شبکه اجتماعی ، شبکه عصبی یا حتی شبکه تجاری باشد ، مبهم باشد. بنابراین ، ما مهمترین N-Grams 1638 را انتخاب کردیم ، این تعداد N-Grams در تمام دوره (2012-2012) در آزمایشات در نظر گرفته شده است ، همانطور که در بخش "آزمایش ها و نتایج" توضیح داده شده است.

تجزیه و تحلیل سری زمانی

با توجه به یک متغیر وابسته و مجموعه ای از موارد مستقل ، یک مدل رگرسیون می تواند به صورت تدوین شود

$ $ y تقریبی f سمت چپ (x ، beta راست) $ $

در جایی که متغیر وابسته y می تواند توسط متغیرهای مستقل x و پارامترهای مربوطه β برای یک عملکرد f تقریب یابد. برای تجزیه و تحلیل در این مرحله ، ما به تنوع فرکانس (TF-IDF) هر اصطلاح در یک دوره هدف (به عنوان مثال ، یک سال) علاقه مند هستیم. برای هر اصطلاح ، یک سری زمانی از تنوع فرکانس سالانه خود ساخته شده است.

سری زمانی می تواند انواع مختلفی از شکل و رفتار داشته باشد ، بنابراین ما از رگرسیون خطی و غیرخطی (خطی ، نمایی ، لگاریتمی ، قانون قدرت و چند جمله ای با 2 تا 5 درجه) استفاده کردیم. ما همه را برای هر ترم به کار گرفتیم و یکی را انتخاب کردیم که به بهترین وجه با استفاده از مربع های معمولی معمولی برای ارزیابی مناسب باشد. منحنی های رگرسیون برای چند اصطلاح در شکل 2 نشان داده شده است.

در نتیجه ، ما بهترین پیش بینی را در بین روشهای رگرسیون ذکر شده در بالا برای هر اصطلاح برای ساخت مجموعه داده ها برای تجزیه و تحلیل روند به دست آوردیم. این نتایج به عنوان پایه ای برای مقایسه با رویکرد پیشنهادی گرفته می شود.

تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی

شبکه

این شبکه مدل شده از انتشارات مشترک (روابط همتایی) ساخته شده است که در پایگاه داده Lattes ثبت شده است. شبکه اجتماعی به عنوان یک نمودار متشکل از 5642 راس (نویسندگان) و 14،647 لبه (روابط هماهنگی) مدل سازی شد.

معیارها

معیارهای شبکه اجتماعی ویژگی های مختلفی را که می توان اندازه گیری کرد ، ضبط می کند. در این رویکرد ، برخی از معیارها برای تشکیل مجموعه متغیر مستقل انتخاب شده اند. انتخاب براساس فرضیات مربوط به پتانسیل هر متریک برای توضیح در مورد گسترش اطلاعات بود [14 ، 23]. به عنوان مثال ، یکی از فرضیات این است که یک گره در مؤلفه غول پیکر یک شبکه قادر به انتشار اطلاعات از طریق شبکه از یک گره است که در این مؤلفه نیست. معیارهای انتخاب شده عبارتند از: ترکیب غول پیکر ، کوتاهترین مسیر به مرکز مرکزی ، مرکزیت درجه ، مرکزیت eigenveector ، مرکزیت رتبه صفحه ، مرکزیت بین محوریت ، محوریت نزدیک بودن ، ضریب خوشه بندی ، هم ارزی ساختاری با مرکزی ترین گره و میانگین جامعه [10 ، 15، 17 ، 18 ، 24 ، 25]. این معیارها به شرح زیر توصیف شده است.

ترکیب غول پیکر: تعداد گره ها در جزء غول پیکر. کوتاهترین مسیر به مرکزی ترین گره: مقدار کوچکتر در میان کوتاهترین مسیرها به مرکزی ترین گره. مرکزیت درجه: میانگین درجه مرکزیت گره ها در جامعه. مرکزیت بردار ویژه: میانگین مرکزیت بردار ویژه گره های درون جامعه. مرکزیت رتبه صفحه: میانگین مرکزیت رتبه صفحه گره ها در جامعه. مرکزیت بین: میانگین مرکزیت بین گره ها در جامعه. مرکزیت نزدیکی: میانگین مرکزیت نزدیکی گره ها در جامعه. ضریب خوشه بندی: مقدار متوسط ضریب خوشه بندی از گره های درون جامعه. هم ارزی ساختاری با مرکزی ترین گره: مقدار متوسط معادل ساختاری از گره های درون جامعه. مرکزیت متوسط جامعه: میانگین مرکزیت همه گره های جامعه.

معیارهای مرکزیت می توانند اهمیت یک گره را در شبکه توضیح دهند، متریک کوتاه ترین مسیر نشان می دهد که یک گره چقدر از گره مرکزی فاصله دارد، در حالی که معادل ساختاری شباهت یک گره هدف به مرکزی ترین گره را کمیت می دهد. مهم ترین گره به عنوان مرجع استفاده شد. برای توجیه این انتخاب، جدول 1 تفاوت مرکزیت های Degree و Eigenvector را بین مرکزی ترین گره و ده گره برتر دیگر در شبکه نشان می دهد.

در این آزمایش، تعداد ویژگی های انتخاب شده را تغییر دادیم. ما مجموعه های داده ای را با نمونه هایی که توسط همه ویژگی ها (ویژگی ها) توصیف شده اند و مجموعه های داده با ویژگی های انتخاب شده توسط Relief و انتخاب دستی تولید کردیم، که اگر تحلیلگر درباره دامنه مشکل دانش داشته باشد، روش انتخاب مناسبی است. مهم ترین معیار در انتخاب ویژگی ها به صورت دستی، همبستگی متقابل آنها بود.

علاوه بر این، ما پارامترها را برای هر الگوریتم مدل پیش بینی تغییر دادیم که 16 تست برای ANN، 9 تست برای SVM و 15 تست برای جنگل چرخشی ایجاد می کند. برای ANN، پارامترهای مربوط به نرخ یادگیری، مدت حرکت، تعداد گره ها در لایه پنهان و تعداد لایه های پنهان را تغییر دادیم. برای SVM، ما چندین هسته (از جمله هسته تابع پایه شعاعی و هسته چندجمله ای) و مقادیر مختلف برای پارامتر C را آزمایش کردیم. در جنگل چرخشی، روش های درختی متفاوتی برای رویکرد مجموعه آزمایش شد، که پارامترهای خاص آنها را در هر مورد تغییر می داد.

در جدول 4 بهترین نتایج RAE به دست آمده از هر مدل ، با توجه به روش های مختلف انتخاب ویژگی ، برای دوره های مختلف ارائه شده است.

جدول 4 بهترین نتایج (کمترین RAE) از کلیه روشهای پیش بینی برای سه دوره و سه مجموعه ویژگی های مختلف

در مورد تکنیک ها ، بهترین اجراها ، همانطور که در جدول 4 نشان داده شده است ، با جنگل چرخش به دست آمد. یکی مشاهده می کند که جنگل چرخش بهترین عملکرد را برای دوره های کوتاه به دست آورد در حالی که SVM در دوره های طولانی تر بهتر عمل می کرد و در دوره های سال 1991-1911 بهتر از جنگل چرخش انجام می داد.

هنگام تجزیه و تحلیل دوره ها ، دوره 2002-2011 بهترین نتایج را با توجه به میانگین در بین تمام تکنیک ها ارائه داد ، با این حال ، بهترین نتیجه در دوره 2007-1011 (39. 28 ٪) بدست آمد. میانگین مقادیر RAE برای بهترین تکنیک ها عبارتند از: 43. 77 ٪ برای 2002-1011 ؛51. 57 ٪ برای 2007-2011 ؛و 69. 68 ٪ برای 2011-1911. در این مرحله تفاوت مهمی بین این دو مدل وجود دارد. در حالی که مدل سری زمانی نتایج بهتری را در دوره های طولانی تر به دست آورد (جدول 2) ، رویکرد پیشنهادی نتایج بهتری را در دوره های کوتاه تر ارائه می دهد. این را می توان با تغییر در پویایی شبکه توضیح داد. معیارهای حاصل از مدل سازی شبکه ها دوره های طولانی تر می توانند گمراه کننده باشند ، زیرا احتمالاً خصوصیات شبکه در طول زمان به طور قابل توجهی تغییر می کنند.

با مقایسه بهترین نتایج رویکرد پیشنهادی با مدل سری زمانی (جداول 2 و 4) ، به ترتیب برای کاهش خطای 45 ٪ ، 70 ٪ و 86 ٪ برای دوره های 1991-1011 ، 2002-1011 و 2007-2011 مشاهده می شود. در حالی که در مقایسه با روشهای نظارت شده اعمال شده در مجموعه داده های سری زمانی (جداول 2 و 4) یک افزایش خطای 21 ٪ برای دوره 1991 2011 و کاهش خطا 22 ٪ برای دوره های 2002-1011 و 2005-2011 مشاهده می شود.

بهترین نتیجه ، نسبت به دوره 2007-2011 با جنگل چرخش ، با مجموعه ویژگی های نشان داده شده در جدول 5 به دست آمده است. بهترین مجموعه پارامترها برای تکنیک جنگل چرخش جنگل تصادفی به عنوان روش مبتنی بر درخت با 50 درخت تصمیم گیری5 ویژگی برای انتخاب تصادفی و 7 به عنوان حداکثر عمق.

جدول 5 مجموعه ویژگی های مدل با بهترین نتایج (کمترین RAE)

جدول 6 نتایج 15 اصطلاح روند به دست آمده از هر دو مدل را مقایسه می کند. این اصطلاحات بر اساس تحلیل روند سری زمانی انتخاب شدند. در این جدول TF-IDF واقعی هر عبارت با مقدار پیش بینی شده از مدل پیش بینی سری زمانی و نتایج رویکرد پیشنهادی مقایسه شده است. تکنیک پیش بینی جنگل چرخشی برای دوره 2007-2011 بود (بهترین نتایج پیش بینی ارائه شده، همانطور که در جدول 4 نشان داده شده است).

جدول 6 مقایسه نتایج برای 15 روند اول مدل پیش بینی سری های زمانی در سال 2012

افزایش دقت نمایش داده شده در جدول 6 نمونه ای از بهبود تجزیه و تحلیل روند در هنگام گنجاندن ویژگی های شبکه اجتماعی است. نتایج تجربی نشان می دهد که خطای ایجاد شده توسط رویکرد پیشنهادی به طور متوسط تنها با 17 درصد از خطای تولید شده توسط مدل رگرسیون سری زمانی و 18 درصد از خطای تولید شده توسط روش های یادگیری نظارت شده سری زمانی که اجتماعی را در نظر نمی گیرند مطابقت دارد. ویژگی های شبکه

به منظور تأیید کیفیت رویکرد پیشنهادی برای شناسایی روندها در دوره های طولانی تر، آزمایش های اضافی برای تثبیت دوره آموزش مجموعه داده بین سال های 1991 و 2005 و تغییر دوره های پیش بینی بین سال های 2006 و 2011 برای آزمایش انجام شده است. تنها SVM و Rotation Forest در این آزمایش ها به کار گرفته شده اند، زیرا در آزمایش های قبلی بهترین نتایج را داشتند. جدول 7 نتایج را نشان می دهد. همانطور که انتظار می رفت، نرخ خطا با گذشت زمان افزایش می یابد. با این حال، خطاها برای دوره های طولانی تر به طور چشمگیری افزایش نمی یابد. مقایسه این نتایج با نتایج به دست آمده از روش های رگرسیون سری زمانی ارائه شده در جدول 2، نشان می دهد که میزان خطا همچنان پایین تر است.

جدول 7 RAE برای آزمون های کوتاه مدت، میان مدت و بلند مدت برای مدل های آموزش دیده در دوره بین سال های 1991 و 2005

نتیجه

رویکردهایی که فقط رفتار تاریخی شیء مورد تجزیه و تحلیل را در نظر می گیرند ، برای پیش بینی روند به طور گسترده ای استفاده شده اند. با این حال ، محتوای ایجاد شده توسط افراد به وضوح تحت تأثیر ارتباطات آنها است. چگونگی گسترش اطلاعات عامل مهمی است که می تواند در پیش بینی در نظر گرفته شود. با هدف پر کردن این شکاف ، ما یک رویکرد جدید برای تجزیه و تحلیل روند ارائه شده از اطلاعات شبکه اجتماعی را به یک مدل تجزیه و تحلیل روند مبتنی بر محتوا ارائه دادیم. رویکرد پیشنهادی نتایج بهتری نسبت به مدلهای مبتنی بر سری استاندارد به دست آورد. علاوه بر تکنیک های پیش بینی ساده ، مانند رگرسیون خطی ، ما از تکنیک های قوی تری استفاده کردیم که منجر به مدل های دقیق تر می شود. همانطور که تصور می کردیم ، این یافته ها مسئله پیش بینی روند را روشن می کند. محتوای اطلاعات و ویژگی های ساختار اجتماعی آنها می تواند برای بهبود توضیح رفتار زمانی اطلاعات همراه باشد.

این اثر مفهومی را که هنوز کمی مورد مطالعه قرار گرفته است ، مورد بررسی قرار داد و بنابراین ، برخی از کاستی ها همچنان مورد بررسی قرار می گیرد. پویایی شبکه اجتماعی یکی از آنهاست. ما با یک پنجره زمانی ثابت به مدل سازی شبکه اجتماعی کار کردیم. با این حال ، برش فاصله زمانی احتمالاً با گرفتن خصوصیات گذرا در طول زمان در ساختارهای اجتماعی ، مدل های پیش بینی را بهبود می بخشد. با گروه بندی اصطلاحات استخراج شده توسط مباحث ، پیشرفت دیگری حاصل می شود ، که می تواند بیشتر از تجزیه و تحلیل هر اصطلاح به تنهایی باشد.

در نتیجه ، ما فهمیدیم که نگاه کردن به ساختار اجتماعی منابع داده در کنار داده های اصلی تجزیه و تحلیل می تواند به درک بهتر رفتار زمانی اطلاعات کمک کند.

نهادهای پایان

منابع

1. Abe H ، Tsumoto S (2009) ارزیابی روشی برای تشخیص روند زمانی عبارات در اسناد تحقیقاتی در: هشتمین کنفرانس بین المللی IEEE در مورد انفورماتیک شناختی ، 378-383 .. IEEE. doi: 10. 1109/ICSMC. 2009. 5345958.
2. Altshuler Y ، Pan W ، Pentland AS (2012) پیش بینی روند با استفاده از مدلهای انتشار اجتماعی در: کنفرانس بین المللی محاسبات اجتماعی ، مدل سازی رفتاری-فرهنگی و پیش بینی ، 97-104 .. اسپرینگر ، برلین هایدلبرگ. doi: 10. 1007/978-3-642-29047-3_12.
3. Bakshy E ، Rosenn I ، Marlow C ، Adamic L (2012) نقش شبکه های اجتماعی در انتشار اطلاعات در: مجموعه مقالات بیست و یکمین کنفرانس بین المللی در شبکه جهانی ، 519-528 .. ACM. doi: 10. 1145/2187836. 2187907.
4. Cimenler O ، Reeves KA ، Skvoretz J (2014) تجزیه و تحلیل رگرسیون معیارهای شبکه اجتماعی محققان در مورد عملکرد استناد به آنها در یک دانشکده مهندسی. J Informetrics 8 (3): 667-682. doi: 10. 1016/j. joi. 2014. 06. 004.
5. Clauset A ، Newman ME ، Moore C (2004) یافتن ساختار جامعه در شبکه های بسیار بزرگ. بررسی فیزیکی E 70 (6): 066 111. ArticleGoogle Scholar
6. Digiampietri LA ، Alves CM ، Trucolo CC ، Oliveira RA (2014) Análise da rede dos doutores que atuam em computação no brasil in: csbc 2014 - برزنم ، 33-44.
7. Digiampietri LA ، Mena-Chalco JP ، Melo Pov ، Malheiros AP ، Meira Dno ، Franco LF ، Oliveira LB (2014) Brax-Ray: اشعه ایکس برنامه های فارغ التحصیل علوم کامپیوتر برزیل. PLOS-One9 (4): E94541. Articlegoogle Scholar
8. Glanzel W ، Schubert A (2004) تجزیه و تحلیل شبکه های علمی از طریق همکاری در: کتابچه راهنمای تحقیقات کمی علوم و فناوری ، 257-276 .. ناشران دانشگاهی Kluwer. doi: 10. 1. 1. 86. 4083.
9. همیلتون JD (1994) تجزیه و تحلیل سری زمانی ، جلد 2. انتشارات دانشگاه پرینستون ، پرینستون. ISBN: 9780691042893.
10. Lemieux V ، Ouimet M (2008) Análise Estrutural Das Redes Sociais. PIAGET INSTUTO.
11. Moed HF ، Glänzel W ، Schmoch U (2004) معرفی ویراستاران در: کتابچه راهنمای تحقیقات کمی علم و فناوری ، 1-15 .. اسپرینگر هلند.
12. Nakagawa H ، Mori T (2002) یک روش استخراج اصطلاح اتوماتیک ساده اما قدرتاستراسبورگ. doi: 10. 3115/1118771. 1118778.
13. Pan W ، Aharony N ، Pentland A (2011) شبکه اجتماعی کامپوزیت برای پیش بینی نصب برنامه های تلفن همراه در: AAAI. Arxiv: 1106. 0359.
14. Pandit S ، Yang Y ، Chawla NV (2012) حداکثر رساندن اطلاعات از طریق ساختارهای نفوذ در شبکه های اجتماعی در: 2012 IEEE دوازدهمین کنفرانس بین المللی کارگاه های داده کاوی ، 258-265 .. IEEE. doi: 10. 1109/icdmw. 2012. 140.
15. Poblacion D ، Mugnaini R ، Ramos L (2009) Redes Sociais E Colaborativas EM Informação Científica ، چاپ اول. Angellara editoras ، سائوپائولو.
16. Pourkazemi M ، Keyvanpour M (2013) نظرسنجی در مورد روشهای تشخیص جامعه بر اساس ماهیت شبکه های اجتماعی. ICCKE 2013 5 (1): 114 120. doi: 10. 1109/iccke. 2013. 6682855. Articlegoogle Scholar
17. PRELL C (2012) تاریخ تحلیل شبکه های اجتماعی ، تئوری و روش شناسی ، لس آنجلس لندن.
18. Scott J (2009) تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی: یک کتابچه راهنما ، چاپ 2. حکیم. doi: 10. 1109/iccke. 2013. 6682855.
19. Singh S ، Mishra N ، Sharma S (2013) بررسی تکنیک های مختلف برای تعیین کاربران تأثیرگذار در شبکه های اجتماعی در: روندهای نوظهور در محاسبات ، ارتباطات و فناوری نانو (ICE-CCN) ، کنفرانس بین المللی 2013 ، 398-403. doi: 10. 1109/ICE-CCN. 2013. 6528531.
20. Teixeira LA ، de Oliveira Ali (2009) پیش بینی روندهای سهام از طریق تجزیه و تحلیل فنی و نزدیکترین طبقه بندی همسایه در: کنفرانس بین المللی IEEE 2009 ، مرد و سایبرنتیک ، 3094-3099 .. IEEE. doi: 10. 1109/ICSMC. 2009. 5345944.
21. Trucolo CC ، Digiampietri LA (2014) تجزیه و تحلیل روند تولید علمی برزیل در علوم کامپیوتر. FSMA 14: 2-9. گوگل دانشکده
22. Trucolo CC ، Digiampietri LA (2014) Uma Revisão Sistematica Acerca Das Técnicas de Identificaraeo e análise de tendênciaś in: x simpósio brasileiro de sistemas de informação (sbsi 2014) ، 639-650 ..
23. Wang D ، Wen Z ، Tong H ، Lin CY ، Song C ، Barabási AL (2011) اطلاعات گسترش یافته در متن در: مجموعه مقالات بیستمین کنفرانس بین المللی وب در سراسر جهان ، www '11. ، 735-744 .. ACM ، جدیدیورک. doi: 10. 1145/1963405. 1963508http: //doi. acm. org/10. 1145/1963405. 1963508.
24. Wasserman S ، Faust K (2009) تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی: روش ها و برنامه ها. نوزدهم وی. تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی: روش ها و برنامه ها.
25. Wasserman S ، Galaskiewicz J (1994) پیشرفت در تحقیقات تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی در علوم اجتماعی و رفتاری. حکیم. doi: 10. 4135/9781452243528.

سپاسگزاریها

این کار تا حدی توسط FAPESP ، CAPES و CNPQ تأمین شد.

کمک های نویسندگان

CCT رویکرد ارائه شده در این مقاله را توسعه داده ، آزمایش و تأیید کرد. LAD مشاور CAIO بود و در مشخصات رویکرد و طراحی آزمایشات مشارکت داشت. هردو پدیدآورنده نسخه دست نویس را خوانده و تایید کرده اند.

منافع رقابتی

نویسندگان اعلام می کنند که هیچ منافع رقابتی ندارند.

یادداشت ناشر

طبیعت Springer با توجه به ادعاهای قضایی در نقشه های منتشر شده و وابستگی های نهادی ، خنثی است.

اطلاعات نویسنده

نویسندگان و وابستگی ها

1. دانشگاه سائوپائولو ، سائوپائولو ، برزیل Caio Cesar Trucolo و Luciano Antonio Digiampietri

1. Caio Cesar Trucolo

همچنین می توانید این نویسنده را در PubMed Google Scholar جستجو کنید همچنین می توانید این نویسنده را در PubMed Google Scholar جستجو کنید

نویسنده متناظر

حقوق و مجوزها

دسترسی آزاد این مقاله با توجه به مجوز بین المللی Creative Commons Attribution 4. 0 (http://creativeecommons. org/licenses/by/4. 0/) توزیع می شود ، که امکان استفاده ، توزیع و بازتولید نامحدود را در هر رسانه ای فراهم می کند ، مشروط بر اینکه به شما بدهد ، مشروط بر اینکه به شما ارائه شود ، مشروط بر اینکه به شما ارائه شود ، مشروط بر اینکه به شما ارائه شود ، به شرط آنکه به شما ارائه شود ، به شرط آنکه به شما ارائه شود ، به شرط آنکه به شما امکان پذیر باشد ، توزیع و تولید مثل و بازتولیداعتبار مناسب برای نویسنده (های) اصلی و منبع ، پیوندی به مجوز Creative Commons ارائه می دهد و نشان می دهد که آیا تغییراتی ایجاد شده است.

در مورد این مقاله

این مقاله را ذکر کنید

Trucolo ، C. C. ، Digiampietri ، L. A. بهبود تجزیه و تحلیل روند با استفاده از ویژگی های شبکه های اجتماعی. J Braz Comput Soc 23 ، 8 (2017). https://doi. org/10. 1186/S13173-017-0056-9

• دریافت شده: 26 ژوئیه 2016
• پذیرفته شده: 19 مه 2017
• منتشر شده: 07 ژوئن 2017
• doi: https://doi. org/10. 1186/S13173-017-0056-9

این مقاله را به اشتراک بگذارید

هرکسی که لینک زیر را با آن به اشتراک بگذارید قادر به خواندن این محتوا خواهد بود:

لینک اشتراکی دریافت کنید

با عرض پوزش ، یک لینک قابل اشتراک در حال حاضر برای این مقاله در دسترس نیست.

کپی به کلیپ بورد

ارائه شده توسط SPRINGER NATURE SHAREDIT SICTIONATION CONTENT

کلید واژه ها

• تحلیل روند
• شبکه اجتماعی