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使用模糊支持向量机的情感分析...
The Ministry of Communication and Information and the Ministry of BUMN of The Republic of Indonesia designed a mobile app “Peduli Lindungi” to be used to help the public and related government agencies in carrying out screening and tracing people's movement to stop the spread of Corona Virus Disease (Covid-19).The existence of a mobile app, “Peduli Lindungi” triggers abundant different sentiments from the Indonesian community, either positive or负面情绪。基于积极的情绪，印度尼西亚共和国政府可能会对该应用程序的各个方面有一些反馈。相比之下，负面的情感可以用作移动应用程序潜在改进的初始点。本研究应用模糊支持向量机（FSVM）模型来对用户对Peduli Lindungi应用程序的评论进行分类。FSVM可以将客户的评论分为两个或多个类别，并且比其他分类方法相对更高的准确性。这项研究的结果表明，使用FSVM的评论分类可产生良好的准确性，值为77％。完全正确的预测是2813个评论中的2192个评论。
印度尼西亚案例研究 - pcv 和 rvv - ...
由于多种新疫苗在短时间内相继推出，优先顺序难以协调，限制了国家和地方各级政府之间的准备时间，造成了运营预算压力和短期疫苗缺货。使用标准化纸质免疫记录和报告表格，并通过推出新的免疫报告系统 AS IK（印度尼西亚安全应用）记录覆盖率数据，同时通过引入 SMILE（电子物流免疫监测系统）跟踪供应链数据。COVID-19 疫苗接种工作促成了强大的电子健康登记处 Peduli Lindungi 的创建，这反过来又加速了更广泛的基于患者的健康数据登记处 SatuSehat（同一个健康）的发展，从而能够实时监测常规免疫接种进展。
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