paint-brush
"এআই ডেটা সংগ্রহ, বিশ্লেষণ, ভবিষ্যদ্বাণী এবং মূল্যায়ন প্রক্রিয়াগুলিকে উন্নত করতে পারে"দ্বারা@decentralizeai
138 পড়া

"এআই ডেটা সংগ্রহ, বিশ্লেষণ, ভবিষ্যদ্বাণী এবং মূল্যায়ন প্রক্রিয়াগুলিকে উন্নত করতে পারে"

দ্বারা Decentralize AI, or Else 13m2024/06/25
Read on Terminal Reader

অতিদীর্ঘ; পড়তে

এই প্রতিবেদনে, আমরা অসংখ্য প্রাক্তনের মাধ্যমে সায়েন্টমেট্রিক্স, ওয়েবমেট্রিক্স এবং বাইবলিওমেট্রিক্সের সাথে এআই অ্যালগরিদমগুলিকে একীভূত করার গুরুত্ব এবং সম্ভাবনার উপর জোর দিয়েছি।
featured image - "এআই ডেটা সংগ্রহ, বিশ্লেষণ, ভবিষ্যদ্বাণী এবং মূল্যায়ন প্রক্রিয়াগুলিকে উন্নত করতে পারে"
Decentralize AI, or Else  HackerNoon profile picture
0-item

লেখক:

(1) হামিদ রেজা সাইদনিয়া, তথ্য বিজ্ঞান ও জ্ঞান অধ্যয়ন বিভাগ, তারবিয়াত মোদারেস বিশ্ববিদ্যালয়, তেহরান, ইসলামী প্রজাতন্ত্র ইরান;

(2) ইলাহে হোসেইনি, তথ্য বিজ্ঞান ও জ্ঞান অধ্যয়ন বিভাগ, মনোবিজ্ঞান এবং শিক্ষা বিজ্ঞান অনুষদ, আলজাহরা বিশ্ববিদ্যালয়, তেহরান, ইসলামী প্রজাতন্ত্র ইরান;

(3) Shadi Abdoli, তথ্য বিজ্ঞান বিভাগ, Université de Montreal, Montreal, Canada

(4) মার্সেল আউসলুস, স্কুল অফ বিজনেস, ইউনিভার্সিটি অফ লিসেস্টার, লিসেস্টার, ইউকে এবং বুখারেস্ট ইউনিভার্সিটি অফ ইকোনমিক স্টাডিজ, বুখারেস্ট, রোমানিয়া।

লিঙ্কের টেবিল

বিমূর্ত এবং ভূমিকা

উপকরণ এবং পদ্ধতিসমূহ

ফলাফল

আরকিউ 1: এআই এবং সায়েন্টমেট্রিক্স

RQ 2: AI এবং ওয়েবমেট্রিক্স

RQ 3: AI এবং bibliometrics

আলোচনা

RQ 4: AI সহ সায়েন্টমেট্রিক্স, ওয়েবমেট্রিক্স এবং বিবলিওমেট্রিক্সের ভবিষ্যত

আরকিউ 5: এআই সহ সায়েন্টমেট্রিক্স, ওয়েবমেট্রিক্স এবং বিবলিওমেট্রিক্সের নৈতিক বিবেচনা

উপসংহার, সীমাবদ্ধতা, এবং রেফারেন্স

উপসংহার

এই প্রতিবেদনে, আমরা সাহিত্যে অসংখ্য উদাহরণের মাধ্যমে সায়েন্টমেট্রিক্স, ওয়েবমেট্রিক্স এবং বাইবলিওমেট্রিক্সের সাথে এআই অ্যালগরিদমগুলিকে একীভূত করার গুরুত্ব এবং সম্ভাবনার উপর জোর দিয়েছি। এই ক্ষেত্রগুলিতে AI অ্যালগরিদমগুলির দ্বারা যে প্যারাডাইম পরিবর্তন করা হয়েছে তা বিশ্লেষণ, ভবিষ্যদ্বাণী এবং প্যাটার্ন মাইনিং-ভিত্তিক সুপারিশগুলির জন্য নতুন সম্ভাবনা প্রকাশ করেছে বলে দেখানো হয়েছে। এই পর্যালোচনার মধ্যে, কাগজটি সায়েন্টমেট্রিক্স, ওয়েবমেট্রিক্স এবং বাইবলিওমেট্রিক্সে AI একীভূত করার বিশিষ্ট সম্ভাবনা এবং মূল্যকে আন্ডারস্কোর করতে অবদান রাখে, অর্থাৎ, এই একীকরণের মাধ্যমে অর্জন এবং লালনপালন করা যেতে পারে এমন সমন্বয়কে বোঝাতে।


সংক্ষেপে, AI বৈজ্ঞানিক প্রকাশনা, উদ্ধৃতি নেটওয়ার্ক এবং সহযোগিতামূলক সম্পর্কগুলি থেকে বিশ্লেষণ এবং অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য দক্ষ এবং সঠিক পদ্ধতি প্রদান করে সায়েন্টমেট্রিক্সকে সাহায্য করে। এটি গবেষকদেরকে বৈজ্ঞানিক জ্ঞান, প্রবণতা এবং প্রভাব সম্পর্কে গভীর উপলব্ধি অর্জন করতে সক্ষম করবে, যাতে আরও ভাল সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং বৈজ্ঞানিক গবেষণায় অগ্রগতি হয়। অধিকন্তু, AI ওয়েব-ভিত্তিক বৈজ্ঞানিক ডেটা বিশ্লেষণ, লিঙ্কের কাঠামো এবং সামাজিক মিথস্ক্রিয়া বোঝা, ওয়েব প্রভাব মূল্যায়ন এবং ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ প্রদানের জন্য দক্ষ এবং স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতি প্রদান করে ওয়েবমেট্রিক্সকে উন্নত করে। এটি গবেষকদের ওয়েব-ভিত্তিক বৈজ্ঞানিক ইকোসিস্টেমের অন্তর্দৃষ্টি পেতে, সহযোগিতার সুবিধা দিতে এবং ডিজিটাল যুগে গবেষণার দৃশ্যমানতা এবং প্রভাব উন্নত করতে সক্ষম করে। উপরন্তু, AI তথ্য সংগ্রহ স্বয়ংক্রিয়ভাবে, সঠিক লেখকের দ্ব্যর্থতা প্রদান, উদ্ধৃতি নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ, গবেষণা প্রভাব মূল্যায়ন, এবং ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ প্রদানের মাধ্যমে কার্যকলাপের গ্রন্থিমিতিক ক্ষেত্রকে উন্নত করে। এটি গবেষকদের পাণ্ডিত্যপূর্ণ যোগাযোগের অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে, গবেষণা কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে এবং তাদের বাইবলিওমেট্রিক বিশ্লেষণে জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে। সামগ্রিকভাবে, AI সায়েন্টমেট্রিক্স, ওয়েবমেট্রিক্স এবং বাইবলিওমেট্রিক্সের জন্য একটি দক্ষ এবং পরিমাপযোগ্য পদ্ধতি উপস্থাপন করে, যা গবেষকদের বৈজ্ঞানিক তথ্যের বিশাল এবং বিভিন্ন উৎস থেকে অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি বের করতে সক্ষম করে।


উপসংহারে, সায়েন্টমেট্রিক্স, ওয়েবমেট্রিক্স এবং বাইবলিওমেট্রিক্সে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) একীকরণ এই ক্ষেত্রগুলিতে গবেষণা এবং বোঝার অগ্রগতির জন্য উল্লেখযোগ্য সম্ভাবনা রাখে। AI তথ্য সংগ্রহ, বিশ্লেষণ, ভবিষ্যদ্বাণী এবং মূল্যায়ন প্রক্রিয়াগুলিকে উন্নত করতে পারে, গবেষকদের মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াগুলিকে উন্নত করতে পারে।


যাইহোক, এই ক্ষেত্রগুলিতে AI এর ব্যবহার গুরুত্বপূর্ণ নৈতিক বিবেচ্য বিষয়গুলিও উত্থাপন করে যা অবশ্যই সাবধানে সমাধান করা উচিত। ডেটা গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা, পক্ষপাত, এবং ন্যায্যতা, স্বচ্ছতা এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতা, জবাবদিহিতা এবং দায়িত্ব, অবহিত সম্মতি, কর্মসংস্থান এবং সমাজের উপর প্রভাব, এবং ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ এবং মূল্যায়ন হল মূল নৈতিক বিবেচনার মধ্যে যা বিবেচনায় নেওয়া উচিত। AI-এর দায়িত্বশীল ও নৈতিক ব্যবহার নিশ্চিত করতে, আন্তঃবিভাগীয় সহযোগিতা, স্টেকহোল্ডারদের সম্পৃক্ততা এবং চলমান মূল্যায়ন অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। গবেষক, নীতিনির্ধারক, নীতিবিদ, এবং বিভিন্ন ক্ষেত্রের স্টেকহোল্ডারদের নির্দেশিকা, কাঠামো এবং সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি বিকাশের জন্য একসাথে কাজ করা উচিত যা সায়েন্টমেট্রিক্স, ওয়েবমেট্রিক্স এবং বিবলিওমেট্রিক্সে নৈতিক AI ব্যবহারকে উন্নীত করে। এই নৈতিক বিবেচ্য বিষয়গুলোকে মোকাবেলা করার মাধ্যমে, আমরা এই প্রযুক্তির ব্যবহারে ন্যায্যতা, স্বচ্ছতা এবং জবাবদিহিতা নিশ্চিত করার সাথে সাথে জ্ঞানের অগ্রগতি, গবেষণার অনুশীলন উন্নত করতে এবং সমাজের উন্নতিতে অবদান রাখতে AI এর পূর্ণ সম্ভাবনাকে কাজে লাগাতে পারি।

সীমাবদ্ধতা

এই বিশেষ অধ্যয়নে, আমরা আমাদের অনুসন্ধান এবং পর্যালোচনা প্রক্রিয়ায় ধূসর সাহিত্য অন্তর্ভুক্ত করিনি, বা আমরা ম্যানুয়ালি গুগল স্কলারে অনুসন্ধান করিনি। পরিবর্তে, আমাদের উদ্দেশ্য ছিল নির্ভরযোগ্য ডাটাবেসে অনুসন্ধানের উপর ফোকাস করা। যদিও গুগল স্কলারকে প্রায়শই একটি ডাটাবেস হিসাবে উল্লেখ করা হয়, এটি আসলে একটি সার্চ ইঞ্জিন যাতে উচ্চ-মানের নিবন্ধ অন্তর্ভুক্ত নাও হতে পারে এবং শুধুমাত্র নির্ভরযোগ্য অধ্যয়ন পুনরুদ্ধার করতে পারে। গুগল স্কলারে অনুসন্ধান না করে, আমরা ওভারল্যাপিং অধ্যয়নের সংখ্যা কমিয়ে আনার লক্ষ্য রেখেছি।


যাইহোক, এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে এই উচ্চ প্রযুক্তিগত পদ্ধতির ফলে কিছু নিবন্ধ উপেক্ষা করা হতে পারে, যা দুঃখজনকভাবে প্রাসঙ্গিক তথ্য বাদ দিয়ে আমাদের অধ্যয়নের দিকে নিয়ে যেতে পারে। আমরা বিবেচনা করি যে এই কাগজটি লেখার এবং জমা দেওয়ার সময় পর্যন্ত, আমরা অনেক কিছু বাদ দেওয়া থেকে রক্ষা করি। তবুও, ভবিষ্যতের অধ্যয়নের জন্য, পাঠকদের একটি বৃহত্তর দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করার জন্য ধূসর সাহিত্যের অন্তর্ভুক্ত একটি ব্যাপক পর্যালোচনা পরিচালনা করা উপকারী হতে পারে।

তথ্যসূত্র

  1. ডার্কো এ, চ্যান এপি, আদাব্রে এমএ, এডওয়ার্ডস ডিজে, হোসেইনি এমআর, আমেয়াউ ইই। AEC শিল্পে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা: গবেষণা কার্যক্রমের সায়েন্টমেট্রিক বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন। নির্মাণে অটোমেশন। 2020;112:103081.


  2. পার্ক এস, পার্ক এইচডব্লিউ। ইলেকট্রনিক ওয়ার্ড অফ মাউথ (eWOM) বৈশিষ্ট্যের একটি ওয়েবমেট্রিক নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ এবং একটি সংকটের সময় ভোক্তাদের মন্তব্যের জন্য মেশিন লার্নিং পদ্ধতি। প্রফেশনাল ডি লা ইনফরমেশন। 2020;29(5)।


  3. ভ্যান রান এ. সায়েন্টমেট্রিক্স: অত্যাধুনিক। সায়েন্টমেট্রিক্স। 1997;38(1):205-18।


  4. ভারভি ডি, গর্গ কে, বালি এ. আন্তর্জাতিক জার্নাল সায়েন্টমেট্রিক্সের সায়েন্টমেট্রিক্স। সায়েন্টমেট্রিক্স। 2003;56(1):81-93।


  5. Thelwall M, Vaughan L, Björneborn L. Webometrics. তথ্য বিজ্ঞান ও প্রযুক্তির বার্ষিক পর্যালোচনা। 2005;39(1):81-135।


  6. Björneborn L, Ingwersen P. ওয়েবমেট্রিক্সের দৃষ্টিকোণ। সায়েন্টমেট্রিক্স। 2001;50:65-82।


  7. ম্যাকবার্নি এমকে, নোভাক পিএল, সম্পাদকরা। বাইবলিওমেট্রিক্স কি এবং কেন আপনার যত্ন নেওয়া উচিত? কার্যপ্রণালী IEEE আন্তর্জাতিক পেশাদার যোগাযোগ সম্মেলন; 2002: IEEE।

  8. কুপার আইডি। বিবলিওমেট্রিক্স বেসিক। মেডিকেল লাইব্রেরি অ্যাসোসিয়েশনের জার্নাল: জেএমএলএ। 2015;103(4):217।


  9. Xu Y, Liu X, Cao X, Huang C, Liu E, Qian S, et al. কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা: বৈজ্ঞানিক গবেষণার জন্য একটি শক্তিশালী দৃষ্টান্ত। উদ্ভাবন. 2021;2(4)।


  10. মেলনিকোভা ই. আধুনিক সায়েন্টমেট্রিক্সে বৈজ্ঞানিক গবেষণার পদ্ধতি এবং উপায়গুলির সেটে বিগ ডেটা প্রযুক্তি। বৈজ্ঞানিক এবং প্রযুক্তিগত তথ্য প্রক্রিয়াকরণ। 2022;49(2):102-7।


  11. Tapeh ATG, Naser M. কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং, এবং স্ট্রাকচারাল ইঞ্জিনিয়ারিং-এ গভীর শিক্ষা: প্রবণতা এবং সর্বোত্তম অনুশীলনের একটি সায়েন্টমেট্রিক্স পর্যালোচনা। ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে কম্পিউটেশনাল মেথডের আর্কাইভস। 2023;30(1):115-59।


  12. Saeidnia H. ChatGPT কে একটি ডিজিটাল/স্মার্ট রেফারেন্স রোবট হিসেবে ব্যবহার করা: কিভাবে ChatGPT ডিজিটাল রেফারেন্স পরিষেবাকে প্রভাবিত করতে পারে? তথ্য বিষয়. 2023;2(5)।


  13. Saeidnia H. Open AI, ChatGPT: টু বি, অর নট টু বি, এটাই প্রশ্ন। তথ্য বিষয়. 2023;3(6)।


  14. Yuan S, Shao Z, Wei X, Tang J, Hall W, Wang Y, et al. AI এর পিছনে বিজ্ঞান: প্রবণতা, গতিশীলতা এবং সহযোগিতার বিবর্তন। সায়েন্টমেট্রিক্স। 2020;124:993-1013।


  15. চৌধুরী এন, গুপ্তা জি, ভামসি ভি, বোস আই. প্ল্যাটফর্মে কিন্তু তারা কিনবে? গভীর শিক্ষা ব্যবহার করে গ্রাহকদের ক্রয় আচরণের পূর্বাভাস দেওয়া। ডিসিশন সাপোর্ট সিস্টেম। 2021;149:113622।


  16. G. Martín A, Fernández-Isabel A, Martín de Diego I, Beltrán M. মেশিন লার্নিং কৌশলের উপর ভিত্তি করে ব্যবহারকারীর আচরণ বিশ্লেষণের জন্য একটি সমীক্ষা: বর্তমান মডেল এবং অ্যাপ্লিকেশন। ফলিত বুদ্ধিমত্তা। 2021;51(8):6029-55।


  17. সাইদনিয়া এইচআর। নৈতিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI): গ্রন্থাগার এবং তথ্য শিল্পে পক্ষপাত ও বৈষম্যের মোকাবিলা। লাইব্রেরি হাই টেক নিউজ। 2023;আগে-অফ-প্রিন্ট (আগে-অফ-প্রিন্ট)। doi: 10.1108/LHTN-10-2023-0182।


  18. Hain D, Jurowetzki R, Lee S, Zhou Y. বিজ্ঞান, প্রযুক্তি, উদ্ভাবন ম্যাপিং এবং পূর্বাভাসের জন্য মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা: পর্যালোচনা, সংশ্লেষণ এবং অ্যাপ্লিকেশন। সায়েন্টমেট্রিক্স। 2023;128(3):1465-72।


  19. Tricco AC, Lillie E, Zarin W, O'Brien KK, Colquhoun H, Levac D, et al. স্কোপিং রিভিউর জন্য PRISMA এক্সটেনশন (PRISMA-ScR): চেকলিস্ট এবং ব্যাখ্যা। অভ্যন্তরীণ ওষুধের ইতিহাস। 2018;169(7):467-

  20. Epub 2018/09/05। doi: 10.7326/m18-0850। পাবমেড পিএমআইডি: 30178033।


  21. Holzmann GJ, Peled DA, Yannakakis M. অন নেস্টেড ডেপথ ফার্স্ট সার্চ। স্পিন যাচাইকরণ সিস্টেম। 1996; 32:81-9।


  22. ডনথু এন, কুমার এস, মুখার্জি ডি, পান্ডে এন, লিম ডব্লিউএম। কিভাবে একটি বাইবলিওমেট্রিক বিশ্লেষণ পরিচালনা করবেন: একটি ওভারভিউ এবং নির্দেশিকা। ব্যবসা গবেষণা জার্নাল। 2021;133:285-96.


  23. Caputo A, Kargina M. বাইবলিওমেট্রিক বিশ্লেষণের সময় স্কোপাস এবং ওয়েব অফ সায়েন্স ডেটা একত্রিত করার একটি ব্যবহারকারী-বান্ধব পদ্ধতি। বিপণন বিশ্লেষণ জার্নাল. 2022;10(1):82-8।


  24. চেন এক্স, চেন জে, চেং জি, গং টি। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিষয় এবং প্রবণতা মানুষের মস্তিষ্ক গবেষণায় সহায়তা করে। পিএলওএস ওয়ান। 2020;15(4):e0231192।


  25. আব্রিশামি এ, আলিয়াকবারি এস. গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক শেখার কৌশলের উপর ভিত্তি করে উদ্ধৃতি গণনার ভবিষ্যদ্বাণী করা। ইনফরমেট্রিক্স জার্নাল। 2019;13(2):485-99।


  26. কোরিয়া এফ, কোরিয়া এফ. এআই জ্ঞান মানচিত্র: কীভাবে এআই প্রযুক্তি শ্রেণীবদ্ধ করা যায়। ডেটার একটি ভূমিকা: এআই, বিগ ডেটা এবং ডেটা সায়েন্স সম্পর্কে আপনার যা কিছু জানা দরকার। 2019:25-9।


  27. জেবারি সি, হেরেরা-ভিডমা ই, কোবো এমজে। গবেষণার বিষয়গুলির বিবর্তন সনাক্ত করতে উদ্ধৃতি প্রসঙ্গের ব্যবহার: একটি বড় আকারের বিশ্লেষণ। সায়েন্টমেট্রিক্স। 2021;126(4):2971-89।


  28. Ma A, Liu Y, Xu X, Dong T. একটি গভীর-শিক্ষা ভিত্তিক উদ্ধৃতি গণনা ভবিষ্যদ্বাণী মডেল কাগজের মেটাডেটা শব্দার্থিক বৈশিষ্ট্য সহ। সায়েন্টমেট্রিক্স। 2021;126(8):6803-23।


  29. মাগসৌদি এম, শোকোহিয়ার এস, আতাই এ, আহমাদি এস, শোকোহিয়ার এস. টেকসই সরবরাহ শৃঙ্খলে AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির সহ-লেখক নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ: মূল খেলোয়াড় এবং থিম। ক্লিনার উত্পাদন জার্নাল। 2023;422:138472।


  30. পেড্রো এফ, সুবোসা এম, রিভাস এ, ভালভার্দে পি। শিক্ষায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা: টেকসই উন্নয়নের জন্য চ্যালেঞ্জ এবং সুযোগ। 2019


  31. উল্লাহ এম, শহীদ এ, রোমান এম, আসাম এম, ফায়াজ এম, গাদি ওয়াই, ইত্যাদি। সহ-লেখক নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে আন্তঃবিভাগীয় গবেষণা বিশ্লেষণ করা। জটিলতা। 2022; 2022।


  32. Zhao Q, Feng X. কাগজের উদ্ধৃতি সংখ্যার পূর্বাভাস দিতে উদ্ধৃতি নেটওয়ার্ক কাঠামো ব্যবহার করা: একটি গভীর শিক্ষার পদ্ধতি। ইনফরমেট্রিক্স জার্নাল। 2022;16(1):101235।


  33. Saeidnia HR, Kozak M, Lund B, Mannuru NR, Keshavarz H, Elango B, et al. একাডেমিক লাইব্রেরি পরিষেবাগুলির জন্য একটি মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনের নকশা, বিকাশ, বাস্তবায়ন এবং মূল্যায়ন: একটি উন্নয়নশীল দেশে একটি অধ্যয়ন৷ তথ্য প্রযুক্তি এবং গ্রন্থাগার। 2023;42(3)।


  34. সোলেমানি এইচ, সাইদনিয়া এইচআর, আউসলুস এম, হাসানজাদেহ এম. সিলেক্টিভ ডিসেমিনেশন অফ ইনফরমেশন (এসডিআই) যুগে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই)। লাইব্রেরি হাই টেক নিউজ। 2023;আগে-অফ-প্রিন্ট (আগে-অফ-প্রিন্ট)। doi: 10.1108/LHTN-08-2023-0156.


  35. Fazeli-Varzaneh M, Ghorbi A, Ausloos M, Sallinger E, Vahdati S. স্লিপিং বিউটিস অফ করোনাভাইরাস গবেষণা। আইইইই অ্যাক্সেস। 2021;9:21192-205।


  36. Ceptureanu S, Cerqueti R, Alexandru A, Popescu D, Dhesi G, Ceptureanu E. প্রযুক্তি স্থানান্তর, কর্মক্ষমতা এবং সাপ্লাই চেইন ইন্টিগ্রেশন, এক্সিবিলিটি এবং প্রতিক্রিয়াশীলতার উপর ব্লকচেইন গ্রহণের প্রভাব। IT&C মাঝারি আকারের উদ্যোগ থেকে একটি কেস স্টাডি। ইনফরমেটিক্স এবং কন্ট্রোল অধ্যয়ন. 2021;30(3):61-74।


  37. আমজাদ এস, ইউনাস এম, আনোয়ার এম, শাহীন কিউ, শিরাজ এম, গণি এ। উচ্চ বিদ্যালয়ের শিক্ষার্থীদের একাডেমিক পারফরম্যান্সের উপর সোশ্যাল মিডিয়ার প্রভাব বিশ্লেষণ করতে ডেটা মাইনিং কৌশল। ওয়্যারলেস কমিউনিকেশনস এবং মোবাইল কম্পিউটিং। 2022;2022:1-11।


  38. Barclay I, Taylor H, Preece A, Taylor I, Verma D, de Mel G. অবদানের দৃশ্যমানতা বৃদ্ধির মাধ্যমে ভাগ করা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলগুলিতে স্বচ্ছতা বৃদ্ধির জন্য একটি কাঠামো৷ সঙ্গতি এবং গণনা: অনুশীলন এবং অভিজ্ঞতা। 2021;33(19):e6129।


  39. গ্রোভার পি, কর একে, দ্বিবেদী ওয়াইকে। অপারেশন পরিচালনায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গ্রহণ বোঝা: একাডেমিক সাহিত্য এবং সামাজিক মিডিয়া আলোচনার পর্যালোচনা থেকে অন্তর্দৃষ্টি। অপারেশনস রিসার্চের ইতিহাস। 2022;308(1-2):177-213।


  40. খদের এম.এ. ওয়েব স্ক্র্যাপিং বা ওয়েব ক্রলিং: স্টেট অফ আর্ট, টেকনিক, অ্যাপ্রোচস এবং অ্যাপ্লিকেশন। ইন্টারন্যাশনাল জার্নাল অফ অ্যাডভান্সেস ইন সফট কম্পিউটিং এবং এর অ্যাপ্লিকেশন। 2021;13(3)।


  41. মৌলুদ ডিএইচ, জিবারী এসআর, জ্যাকসি কে, সাদেক এমএএম, শরীফ কেএইচ। প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের শব্দার্থিক বিশ্লেষণের জন্য শিল্পের রাজ্য। কুবাহন একাডেমিক জার্নাল। 2021;1(2):21-8।


  42. সেরাফিনি এফ, রিড এসএফ। মাল্টিমডাল বিষয়বস্তু বিশ্লেষণ: বিষয়বস্তু বিশ্লেষণে বিশ্লেষণাত্মক পদ্ধতির প্রসারণ। চাক্ষুষ যোগাযোগ। 2019:1470357219864133।


  43. বড় ডেটা এবং ওয়েব অনুসন্ধানে সেরানো ডব্লিউ নিউরাল নেটওয়ার্ক। ডেটা। 2018;4(1):7।


  44. Wang W, Yu L. UCrawler: একটি ইউআরএল নলেজ বেস ব্যবহার করে একটি লার্নিং-ভিত্তিক ওয়েব ক্রলার। বিজ্ঞান ও প্রকৌশলে কম্পিউটেশনাল মেথডস জার্নাল। 2021;21(2):461-74।


  45. Wu L, Dodoo NA, Wen TJ, Ke L. প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের উপর ভিত্তি করে বিজ্ঞাপনে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কে টুইটার কথোপকথন বোঝা। বিজ্ঞাপনের আন্তর্জাতিক জার্নাল। 2022;41(4):685-702।


  46. Zhang Q, Lu J, Jin Y. সুপারিশকারী সিস্টেমে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা। জটিল এবং বুদ্ধিমান সিস্টেম। 2021;7(1):439-57। doi: 10.1007/s40747-020-00212-w.


  47. Xu Y, Liu X, Cao X, Huang C, Liu E, Qian S, et al. কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা: বৈজ্ঞানিক গবেষণার জন্য একটি শক্তিশালী দৃষ্টান্ত। উদ্ভাবন. 2021;2(4):100179। doi: https://doi.org/10.1016/j.xinn.2021.100179


  48. আব্রামো জি, ডি'অ্যাঞ্জেলো সিএ। গবেষণা প্রতিষ্ঠানের কার্যকারিতা মূল্যায়নে তত্ত্বাবধানহীন লেখক দ্ব্যর্থতা নিরসন অ্যালগরিদমগুলি কতটা নির্ভরযোগ্য? পরিমাণগত বিজ্ঞান অধ্যয়ন. 2023:1-26।


  49. আল-জামিমি এইচএ, বিনমাখাশেন জিএম, বর্নম্যান এল. উদীয়মান বাজার অর্থনীতিতে গবেষণা মূল্যায়নের জন্য বিবলিওমেট্রিক্সের ব্যবহার: বিবলিওমেট্রিক সূচকগুলির একটি পর্যালোচনা এবং আলোচনা। সায়েন্টমেট্রিক্স। 2022;127(10):5879-930।


  50. কক্স এএম, মজুমদার এস. গ্রন্থাগারিকদের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সংজ্ঞায়িত করছেন। লাইব্রেরিয়ানশিপ অ্যান্ড ইনফরমেশন সায়েন্স জার্নাল.0(0):09610006221142029। doi: 10.1177/09610006221142029।


  51. আইজেনস্টাইন জে. প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের ভূমিকা: এমআইটি প্রেস; 2019


  52. ক্যাং ওয়াই, কাই জেড, ট্যান সিডব্লিউ, হুয়াং কিউ, লিউ এইচ. ব্যবস্থাপনা গবেষণায় প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি): একটি সাহিত্য পর্যালোচনা। ব্যবস্থাপনা বিশ্লেষণ জার্নাল. 2020;7(2):139-72।


  53. লোন এফএ, নাসরিন এন, বশির বি. লেখকরা কি ন্যায্য ভূমিকা পালন করেন নাকি গুগল স্কলারের এইচ-ইনডেক্সে হেরফের করেন? লাইব্রেরি হাই টেক। 2022;40(3):676-84।


  54. Rehs A. বিজ্ঞানের ওয়েবে লেখক দ্ব্যর্থতা নিরসনের জন্য একটি তত্ত্বাবধানে মেশিন লার্নিং পদ্ধতি। ইনফরমেট্রিক্স জার্নাল। 2021;15(3):101166।


  55. মোহাম্মদজাদেহ জেড, আউসলুস এম, সাইদনিয়া এইচআর। চ্যাটজিপিটি: উচ্চ-প্রযুক্তি চুরি একাডেমিক প্রকাশের সবুজ আলোর জন্য অপেক্ষা করছে। নন-ফাঞ্জিবল টোকেন (NFT) একটি উপায় হতে পারে। লাইব্রেরি হাই টেক নিউজ। 2023।


  56. সাইদনিয়া এইচআর, লুন্ড বিডি। নন-ফাঞ্জিবল টোকেন (NFT): বৈজ্ঞানিক প্রকাশনায় চুরি প্রতিরোধ করার একটি নিরাপদ এবং কার্যকর উপায়। লাইব্রেরি হাই টেক নিউজ। 2023;40(2):18-9।


  57. Mrowinski MJ, Fronczak P, Fronczak A, Ausloos M, Nedic O. পিয়ার রিভিউতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা: কিভাবে বিবর্তনীয় গণনা জার্নাল সম্পাদকদের সমর্থন করতে পারে? PloS এক. 2017;12(9):e0184711।


  58. পিভা এফ, টারটারি এফ, গিউলিটি এম, আইলো এমএম, চেং এল, লোপেজ-বেল্ট্রান এ, এট আল। কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে ভবিষ্যতে ক্যান্সারের বোঝার ভবিষ্যদ্বাণী করা। ভবিষ্যতের অনকোলজি। 2020;17(2):159-68।


  59. Brewer R, Westlake B, Hart T, Arauza O. The Ethics of Web Crawling and Web Scraping in Cyber Crime Research: Navigate Issues of Consent, Privacy, and Other Potential Harms Associated with Automated Data collection. ইন: Lavorgna A, Holt TJ, সম্পাদক। সাইবার ক্রাইম গবেষণা: পদ্ধতি, নীতিশাস্ত্র, এবং সমালোচনামূলক পদ্ধতি। চ্যাম: স্প্রিংগার ইন্টারন্যাশনাল পাবলিশিং; 2021. পি. 435-56।


  60. আলাইদি এএইচএম, রোআ এম, আলরিকাবি এইচ, আলজাজায়েরি আইএ, আববুদ এসএইচ। ডার্ক ওয়েব অবৈধ কার্যকলাপ ক্রলিং এবং ডেটা মাইনিং কৌশল ব্যবহার করে শ্রেণীবিভাগ করা। iJIM 2022;16(10):123।


  61. টমাস ডিএম, মাথুর এস, সম্পাদক। পাইথন ব্যবহার করে ওয়েব স্ক্র্যাপিং দ্বারা ডেটা বিশ্লেষণ। 2019 ইলেকট্রনিক্স, কমিউনিকেশন এবং এরোস্পেস টেকনোলজি (ICECA) এর উপর 3য় আন্তর্জাতিক সম্মেলন; 2019: IEEE।


  62. কর্কমাজ এম, সহিংোজ ওকে, দিরি বি, সম্পাদকরা। মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক ইউআরএল বিশ্লেষণ ব্যবহার করে ফিশিং ওয়েবসাইটগুলির সনাক্তকরণ। 2020 কম্পিউটিং, কমিউনিকেশন এবং নেটওয়ার্কিং টেকনোলজিস (ICCCNT) সম্পর্কিত 11তম আন্তর্জাতিক সম্মেলন; 2020: IEEE।


  63. ইউয়ান এইচ, চেন এক্স, লি ওয়াই, ইয়াং জেড, লিউ ডব্লিউ, সম্পাদকরা। ইউআরএল এবং ওয়েবপৃষ্ঠার লিঙ্কগুলির উপর ভিত্তি করে ফিশিং ওয়েবসাইট এবং লক্ষ্যগুলি সনাক্ত করা। 2018 প্যাটার্ন রিকগনিশন (ICPR) সংক্রান্ত 24তম আন্তর্জাতিক সম্মেলন; 2018: IEEE।


  64. দত্ত এ.কে. মেশিন লার্নিং কৌশল ব্যবহার করে ফিশিং ওয়েবসাইট সনাক্ত করা। PloS এক. 2021;16(10):e0258361।


  65. জলিল এস, উসমান এম, ফং এ। মেশিন লার্নিং এর উপর ভিত্তি করে অত্যন্ত নির্ভুল ফিশিং ইউআরএল সনাক্তকরণ। অ্যাম্বিয়েন্ট ইন্টেলিজেন্স এবং হিউম্যানাইজড কম্পিউটিং জার্নাল। 2023;14(7):9233-51।


  66. কিজেল জে, মেয়ার এল, নাইস্ট এফ, স্টেইন বি, পোথাস্ট এম, সম্পাদক। ওয়েব পৃষ্ঠা বিভাজন অ্যালগরিদমগুলির একটি অভিজ্ঞতামূলক তুলনা৷ তথ্য পুনরুদ্ধারের উপর ইউরোপীয় সম্মেলন; 2021: স্প্রিংগার।


  67. বালাজি টি, আনাভারপু সিএসআর, বাবলানি এ। সোশ্যাল মিডিয়া বিশ্লেষণের জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম: একটি সমীক্ষা। কম্পিউটার সায়েন্স রিভিউ। 2021;40:100395।


  68. Rietz T. গুণগত তথ্য সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণের জন্য AI-ভিত্তিক সিস্টেম ডিজাইন করা। 2021।


  69. Nicholson JM, Mordaunt M, Lopez P, Uppala A, Rosati D, Rodrigues NP, et al. সাইট: একটি স্মার্ট উদ্ধৃতি সূচক যা উদ্ধৃতির প্রসঙ্গ প্রদর্শন করে এবং গভীর শিক্ষার মাধ্যমে তাদের উদ্দেশ্যকে শ্রেণীবদ্ধ করে। পরিমাণগত বিজ্ঞান অধ্যয়ন. 2021;2(3):882-98।


  70. Mihaljević H, Santamaria L. তত্ত্বাবধানে শিক্ষা এবং গ্রাফ তত্ত্ব পদ্ধতি ব্যবহার করে ADS-এ লেখক সত্তার দ্ব্যর্থতা নিরসন। সায়েন্টমেট্রিক্স। 2021;126(5):3893-917। doi: 10.1007/s11192-021-03951-w.


  71. টেকলেস এ, বর্নম্যান এল. লেখকের নাম বিবলিওমেট্রিক ডেটার দ্ব্যর্থতা নিরসন: বেশ কয়েকটি অ-সুপার্ভাইজড পদ্ধতির তুলনা ১. পরিমাণগত বিজ্ঞান অধ্যয়ন. 2020;1(4):1510-28। doi: 10.1162/qss_a_00081.


  72. গ্রডজিনস্কি এন, গ্রডজিনস্কি বি, ডেভিস বিএম। লেখক গবেষণা প্রভাব ভবিষ্যদ্বাণী করতে সহ-লেখক নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা যেতে পারে? ডিজেনারেটিভ সার্ভিকাল মাইলোপ্যাথি গবেষণার ক্ষেত্রের মধ্যে একটি মেশিন-লার্নিং ভিত্তিক বিশ্লেষণ। Plos এক. 2021;16(9):e0256997।


  73. Fonseca Bde P, Sampaio RB, Fonseca MV, Zicker F. স্বাস্থ্য গবেষণায় সহ-লেখক নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ: পদ্ধতি এবং সম্ভাব্য ব্যবহার। স্বাস্থ্য গবেষণা নীতি এবং সিস্টেম। 2016;14(1):34. ইপাব 2016/05/04। doi: 10.1186/s12961-016-0104-5। PubMed PMID: 27138279; PubMed Central PMCID: PMCPMC4852432।


  74. হ্যানকক জেটি, নামান এম, লেভি কে. এআই-মধ্যস্থ যোগাযোগ: সংজ্ঞা, গবেষণা এজেন্ডা, এবং নৈতিক বিবেচনা। কম্পিউটার-মিডিয়েটেড কমিউনিকেশনের জার্নাল। 2020;25(1):89-100।


  75. সফদার এনএম, বানজা জেডি, মেল্টজার সিসি। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় নৈতিক বিবেচনা। রেডিওলজির ইউরোপীয় জার্নাল। 2020;122:108768।


  76. Pratomo AB, Mokodensho S, Aziz AM. উন্নত তথ্য সিস্টেম নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তার জন্য ডেটা এনক্রিপশন এবং বেনামীকরণ কৌশল। পশ্চিম বিজ্ঞান তথ্য সিস্টেম এবং প্রযুক্তি। 2023;1(01):1-9।


  77. ফেরার এক্স, ভ্যান নুয়েন টি, সুচ জেএম, কোটে এম, ক্রিয়াডো এন। বায়াস অ্যান্ড ডিসক্রিমিনেশন ইন এআই: একটি ক্রস ডিসিপ্লিনারি দৃষ্টিকোণ। IEEE প্রযুক্তি এবং সোসাইটি ম্যাগাজিন। 2021;40(2):72-80।


  78. Ferrara E. কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মধ্যে ন্যায্যতা এবং পক্ষপাত: উত্স, প্রভাব, এবং প্রশমন কৌশলগুলির একটি সংক্ষিপ্ত সমীক্ষা। arXiv প্রিপ্রিন্ট arXiv:230407683। 2023।


  79. Gichoya JW, Thomas K, Celi LA, Safdar N, Banerjee I, Banja JD, et al. AI সমস্যাগুলি এবং কী করা উচিত নয়: AI-তে পক্ষপাত কমানো৷ ব্রিটিশ জার্নাল অফ রেডিওলজি। 2023:20230023।


  80. ভন Eschenbach WJ. স্বচ্ছতা এবং কালো বক্স সমস্যা: কেন আমরা AI বিশ্বাস করি না। দর্শন ও প্রযুক্তি। 2021;34(4):1607-22।


  81. ইয়াজদানপানাহ ভি, গার্ডিং ইএইচ, স্টেইন এস, দাস্তানি এম, জোঙ্কার সিএম, নরম্যান টিজে, এট আল। স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেমে দায়িত্ব সম্পর্কে যুক্তি: চ্যালেঞ্জ এবং সুযোগ। এআই এবং সোসাইটি। 2023;38(4):1453-64।


এই কাগজটি CC BY 4.0 DEED লাইসেন্সের অধীনে arxiv-এ উপলব্ধ