論文の概要: Impact Analysis of Harassment Against Women Using Association Rule
Mining Approaches: Bangladesh Prospective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01308v1
- Date: Wed, 2 Feb 2022 22:21:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-04 14:22:57.899616
- Title: Impact Analysis of Harassment Against Women Using Association Rule
Mining Approaches: Bangladesh Prospective
- Title（参考訳）: アソシエーションルールマイニングアプローチによる女性に対するハラスメントのインパクト分析:バングラデシュの展望
- Authors: Bahar Uddin Mahmud, Afsana Sharmin
- Abstract要約: バングラデシュでは女性、特に学生に対するハラスメントが一般的な現象であり、増加傾向にある。
本稿では,複数の年齢層におけるハラスメントの影響を分析するために,サーベイベースとアプリオリアルゴリズムを用いた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, it has been noticed that women are making progress in every
sector of society. Their involvement in every field, such as education, job
market, social work, etc., is increasing at a remarkable rate. For the last
several years, the government has been trying its level best for the
advancement of women in every sector by doing several research work and
activities and funding several organizations to motivate women. Although
women's involvement in several fields is increasing, the big concern is they
are facing several barriers in their advancement, and it is not surprising that
sexual harassment is one of them. In Bangladesh, harassment against women,
especially students, is a common phenomenon, and it is increasing. In this
paper, a survey-based and Apriori algorithm are used to analyze the several
impacts of harassment among several age groups. Also, several factors such as
frequent impacts of harassment, most vulnerable groups, women mostly facing
harassment, the alleged person behind harassment, etc., are analyzed through
association rule mining of Apriori algorithm and F.P. Growth algorithm. And
then, a comparison of performance between both algorithms has been shown
briefly. For this analysis, data have been carefully collected from all ages.
- Abstract（参考訳）: 近年,女性が社会のあらゆる分野で進歩していることが注目されている。
教育、雇用市場、ソーシャルワークなど、あらゆる分野への関与が目覚ましいペースで増加している。
過去数年間、政府は様々な研究や活動を行い、女性を動機付けるために複数の組織に資金を提供し、各分野の女性の進歩に最善を尽くしてきた。
いくつかの分野への女性の関与が増加しているが、大きな懸念は、彼らの進歩においていくつかの障壁に直面していることだ。
バングラデシュでは女性、特に学生に対するハラスメントが一般的な現象であり、増加傾向にある。
本稿では,複数の年齢層におけるハラスメントの影響を分析するために,調査に基づくAprioriアルゴリズムを用いた。
また, aprioriアルゴリズムのアソシエーションルールマイニングとf.p.グロースアルゴリズムを用いて,ハラスメントの頻繁な影響,最も脆弱なグループ,主にハラスメントに直面している女性,ハラスメントの背後にいるとされる人物などの要因を分析した。
そして、両方のアルゴリズム間のパフォーマンスの比較が簡単に示されている。
この分析のために、データはあらゆる年齢から注意深く収集されている。
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