Επιλογή χαρακτηριστικών και οντολογική ταξινόμηση για την παγκόσμια ανάπτυξη και ιδιότητες εποχικότητας της COVID-19
Creators: name: Βλόντζου, Δήμητρα Χρήστου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Εποχικότητα της COVID-19
Οντολογική Ταξινόμηση
Επιλογή Χαρακτηριστικών
Seasonality of COVID-19
Ontology Classification
Feature Selection

description: Στην παρούσα διπλωματική εργασία αντικείμενο μελέτης αποτέλεσε η εξαγωγή κανόνων (rule extraction) από μοντέλα μηχανικής μάθησης για την εποχικότητα της COVID-19, με σκοπό την εύρεση των παραγόντων που την χαρακτηρίζουν σε μεγαλύτερο βαθμό. Για να επιτευχθεί αυτό, μελετήθηκαν 54 χώρες με πλήρη δεδομένα για πολλαπλούς παράγοντες και χρονικό διάστημα δύο ετών. Πιο αναλυτικά, στο πρώτο κεφάλαιο της εργασίας γίνεται αναφορά σε γενικές έννοιες της νόσου και της εποχικότητας, ενώ ταυτόχρονα σημειώνονται παραδείγματα από χαρακτηριστικές περιπτώσεις χωρών. Έπειτα, αναλύεται η μεθοδολογία που ακολουθήθηκε κατά τη διάρκεια την ευρύτερης ερευνητικής διαδικασίας, συμπεριλαμβανομένου του data harvesting, της μηχανικής μάθησης και των εργαλείων ανοιχτού κώδικα. Δημιουργήθηκε οντολογία σε μορφή OWL για το σύνολο των παραγόντων με την χρήση του εργαλείου ανοιχτού κώδικα Protégé. Με βάση αυτή την ταξινόμηση κατασκευάστηκαν heatmaps μέσω του ClustVis, από τα οποία προέκυψαν συμπεράσματα για τους παράγοντες που επιδρούν στην ανάπτυξη και εξέλιξη της πανδημίας. Τέλος, παρατίθενται τα αποτελέσματα από την σύγκριση των παραγόντων για το βόρειο και νότιο ημισφαίριο. Στα πλαίσια αυτής της μελέτης εξάγεται το συμπέρασμα ότι αν και η εποχικότητα είναι ένα πολυπαραγοντικό φαινόμενο, αποδείχθηκε ότι η πανδημία ακολουθεί τους δικούς της μηχανισμούς και σε μεγάλο βαθμό εναρμονίζεται με το περιβάλλον. Αντίθετα, αυστηρές στρατηγικές πρόληψης και ελέγχου που εφαρμόστηκαν από τις αρχές δεν επέφεραν στο μέγιστο το επιθυμητό αποτέλεσμα.
description: In this thesis, the subject of the study was the extraction of rules from machine learning models for the seasonality of COVID-19, with the aim of identifying the factors that characterize it to a greater extent. To accomplish this, 54 countries were studied, with complete data for multiple factors and a time span of two years. In more detail, in the first chapter of the thesis, reference is made to general concepts of disease and seasonality, while at the same time examples from typical cases of countries are noted. Then, the methodology that was followed during the broader research process is analyzed, including data harvesting, machine learning and open source tools. An ontology in OWL format was created for the set of factors using the open source tool Protégé. Based on this classification, heatmaps were constructed through ClustVis, from which conclusions were drawn about the factors influencing the growth and evolution of the pandemic. Finally, the results from the comparison of the factors for the northern and southern hemispheres are listed. In the context of this work, it is concluded that although seasonality is a multifactorial phenomenon, it was shown that the pandemic follows its own mechanisms and, to a large extent, harmonizes with the environment. On the contrary, strict prevention and control strategies implemented by the authorities did not produce the maximum desired effect.