การจำแนกโครงการตามแผนแม่บทภายใต้ยุทธศาสตร์ชาติ โดยใช้เทคนิคเหมืองข้อความ

Main Article Content

กัญญารัตน์ พูลเพิ่ม
แกมกาญจน์ สมประเสริฐศรี

บทคัดย่อ

            การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของเทคนิคเหมืองข้อความในการสร้างแบบจำลอง เพื่อจำแนกโครงการตามแผนแม่บทภายใต้ยุทธศาสตร์ชาติ และวัดความถูกต้องของการจำแนกโครงการตามแผนแม่บทภายใต้ยุทธศาสตร์ชาติโดยใช้แบบจำลองที่พัฒนาขึ้น โดยใช้ชุดข้อมูลโครงการจำนวน 1,150 โครงการ จากระบบติดตามและประเมินผลแห่งชาติ (eMenscr) งานวิจัยนี้ใช้เทคนิคเหมืองข้อความเพื่อสร้างแบบจำลองในการจำแนกโครงการตามแผนแม่บทภายใต้ยุทธศาสตร์ชาติ โดยใช้เทคนิค 4 เทคนิค ได้แก่ เทคนิคซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน เทคนิคป่าแบบสุ่ม เทคนิคนาอีฟเบย์ และเทคนิคการค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุด


            ผลการวิจัย พบว่า เทคนิคป่าแบบสุ่มมีประสิทธิภาพสูงที่สุดในการจำแนกโครงการ โดยมีค่าความถูกต้อง 82.50% ความแม่นยํา 83.30% ความระลึก 82.50% และความถ่วงดุล 82.50% นอกจากนี้ยังพบว่า เทคนิคป่าแบบสุ่มมีความถูกต้องสูงสุดในการจำแนกโครงการใหม่จำนวน 22 โครงการ โดยมีค่าความถูกต้องเท่ากับ 90.91 %  

Article Details

บท
บทความวิจัย

References

สำนักงานเลขานุการของคณะกรรมการยุทธศาสตร์ชาติ. (2562). ยุทธศาสตร์ชาติ พ.ศ. 2561 - 2580. พิมพ์ครั้งที่ 2. กรุงเทพฯ :

สำนักงานเลขานุการของคณะกรรมการยุทธศาสตร์ชาติ สำนักงานคณะกรรมการพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ.

สํานักพัฒนาและส่งเสริมการบริหารราชการจังหวัด. (2552). แผนกับการพัฒนาจังหวัด และกลุ่มจังหวัด. กรุงเทพฯ : บพิธการพิมพ์ จํากัด.

อังศุมาลี สุทธภักติ. (2554). การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของการจำแนกหมวดหมู่ของข้อคิดเห็นในแบบสอบถามปลายเปิด

โดยวิธีเนอีฟเบย์และซัพพอร์ตเวคเตอร์แมชชีน. นนทบุรี:วิทยาลัยราชพฤกษ์.

สุภัสสรา สมเจตนา. (2564). การเปรียบเทียบประสิทธิภาพเทคนิคเหมืองข้อมูลในการสร้างแบบจำลองเพื่อจำแนกความคิดเห็น

ของผู้ปกครองต่อการใช้สมาร์ทโฟนของบุตร. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี, 23(1), 21-30.

ประเดิม วงศ์กระโซ่. (2560). ระบบจำแนกหมวดหมู่การซ่อมบ้านออนไลน์ใช้เหมืองข้อมูล. ปริญญานิพนธ์ปริญญา วิทยาศาสตร

มหาบัณฑิต การจัดการเทคโนโลยีสารสนเทศ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรมดิจิทัล มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอม

เกล้าพระนครเหนือ.

สำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ. (2560). ระบบติดตามและประเมินผลแห่งชาติ (eMENSCR). กรุงเทพฯ :

สำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ.

นงเยาว์ สอนจะโปะ. (2561). รูปแบบการจำแนกกลุ่มข้อความภาษาไทยแบบอัตโนมัติ โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine

Learning) ด้วยเทคนิค Unsupervised Learning ร่วมกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing).

วารสารวิชาการศรีปทุม ชลบุรี, 14(4), 95-106.

จันทิมา พลพินิจ. (2564). การจำแนกเอกสารข้อความอัตโนมัติ. มหาสารคาม: สํานักพิมพ์มหาวิทยาลัยราชภัฏมหาสารคาม.

นุชนาฎ ปิ่นเมือง. (2561). การจำแนกความคิดเห็นของคนไทยเกี่ยวกับสื่อออนไลน์โดยใช้การทำเหมืองข้อความ. ปริญญานิพนธ์

ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต คณะวิทยาการสารสนเทศ มหาวิทยาลัยมหาสารคาม.

จิรายุ ชัยมีบุญ. (2564). การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์กับหุ่นยนต์สนทนาบนระบบไลน์เพื่อช่วยในการบริหารงาน IT Support

ยุค 4.0. ปริญญาพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต การจัดการเทคโนโลยีสารสนเทศ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรมดิจิทัล

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ.

Girma, R., Fürst, C., & Moges, A. (2022). Land use land cover change modeling by integrating artificial neural

network with cellular Automata-Markov chain model in Gidabo river basin, main Ethiopian rift. Environmental

Challenges, 6, 1-15. https://doi.org/10.1016/j.envc.2021.100419.