Luận án tiến sĩ kỹ thuật mô hình hành vi và quan tâm của người dùng trên các mạn
Luận án: Luận án tiến sĩ kỹ thuật mô hình hành vi và quan tâm của người dùng trên các mạng xã hội. Xem tóm tắt và tải về tại LuanAn.net
Luan An
Luận án tiến sĩ
Năm xuất bản
Số trang
209
Thời gian đọc
32 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- 1. Nghiên cứu hành vi người dùng trên mạng xã hội
- Số trang:
- 209 trang
- Trường:
- Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
- Chuyên ngành:
- Hệ thống thông tin
- Tác giả:
- Nguyễn Thị Hội
- Năm:
- 2021
Tóm tắt nội dung luận án
I. Nghiên cứu hành vi người dùng trên mạng xã hội
Luận án tập trung vào việc nghiên cứu hành vi người dùng mạng xã hội. Đây là một lĩnh vực quan trọng trong kỷ nguyên số. Sự phát triển bùng nổ của các nền tảng truyền thông đã tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ. Việc hiểu rõ hành vi người dùng là chìa khóa để cải thiện dịch vụ. Nó cũng giúp tối ưu hóa trải nghiệm người dùng. Luận án đặt ra vấn đề cấp thiết về mô hình hóa hành vi. Mục tiêu là để dự đoán và đáp ứng nhu cầu cá nhân. Người dùng tương tác liên tục, tạo ra những dấu vết hành vi phức tạp. Phân tích các dấu vết này giúp xây dựng các hệ thống thông minh hơn. Dữ liệu trên mạng xã hội bao gồm nhiều loại. Chúng có thể là bài viết, bình luận, lượt thích, chia sẻ. Các tương tác này phản ánh sở thích và xu hướng. Phân tích hành vi đóng vai trò nền tảng. Nó giúp cá nhân hóa nội dung và phát triển hệ thống đề xuất hiệu quả.
1.1. Tính cấp thiết của việc mô hình hóa hành vi
Mô hình hóa hành vi người dùng mạng xã hội giải quyết nhu cầu hiểu sâu sắc người dùng. Nhu cầu này ngày càng tăng. Dữ liệu số lượng lớn đòi hỏi phương pháp phân tích tiên tiến. Mô hình giúp dự đoán hành động tương lai. Nó hỗ trợ các nền tảng cung cấp dịch vụ tốt hơn. Đây là nền tảng cho sự phát triển của công nghệ thông tin.
1.2. Vai trò dữ liệu và tương tác người dùng
Dữ liệu thu thập từ mạng xã hội rất phong phú. Chúng bao gồm các bài viết, bình luận, lượt chia sẻ. Các dữ liệu này là nguồn tài nguyên quý giá. Nó cung cấp thông tin về quan tâm người dùng. Phân tích tương tác người dùng giúp nhận diện các mẫu hành vi. Điều này cần thiết cho việc xây dựng mô hình chính xác.
1.3. Các yếu tố ảnh hưởng hành vi người dùng
Nhiều yếu tố ảnh hưởng đến hành vi người dùng mạng xã hội. Chúng bao gồm yếu tố cá nhân, xã hội, và công nghệ. Môi trường tương tác cũng đóng vai trò quan trọng. Hiểu các yếu tố này giúp tạo ra mô hình hành vi toàn diện hơn. Mô hình này phản ánh thực tế sử dụng mạng xã hội.
II. Xây dựng mô hình hành vi người dùng mạng xã hội
Luận án đề xuất các phương pháp xây dựng mô hình hành vi người dùng mạng xã hội. Việc này đòi hỏi sự kết hợp của nhiều kỹ thuật khác nhau. Trọng tâm là việc biểu diễn người dùng và nội dung một cách hiệu quả. Mỗi người dùng được xem như một tập hợp các đặc trưng. Các đặc trưng này phản ánh hoạt động và sở thích. Bài viết và các nội dung khác cũng được biểu diễn dưới dạng véctơ. Kỹ thuật véctơ hóa dựa trên TF-IDF là một trong những phương pháp được áp dụng. Phương pháp này giúp chuyển đổi văn bản thành dữ liệu số có thể phân tích. Mô hình hóa hành vi người dùng giúp phát hiện các mối quan hệ. Nó xác định các yếu tố ảnh hưởng hành vi. Các phương pháp tiếp cận bao gồm học máy và khai thác dữ liệu. Mô hình ra quyết định của người dùng cũng được xem xét. Mục tiêu là nắm bắt được logic đằng sau các hành động. Điều này cải thiện khả năng dự đoán của mô hình.
2.1. Các phương pháp tiếp cận mô hình hành vi
Luận án khám phá nhiều phương pháp tiếp cận. Các phương pháp này nhằm xây dựng mô hình hành vi người dùng. Chúng bao gồm các kỹ thuật từ học máy, khai thác dữ liệu. Các mô hình thống kê cũng được sử dụng. Mục tiêu là phát hiện các quy luật ẩn trong dữ liệu tương tác. Điều này giúp dự đoán hành vi trong tương lai.
2.2. Biểu diễn người dùng và nội dung bài viết
Việc biểu diễn người dùng và nội dung là bước thiết yếu. Người dùng được biểu diễn qua véctơ đặc trưng. Nội dung bài viết cũng được chuyển đổi thành véctơ số. Kỹ thuật như TF-IDF được sử dụng rộng rãi. Cách biểu diễn hiệu quả giúp tăng cường độ chính xác của mô hình hành vi người dùng. Đây là nền tảng cho phân tích tiếp theo.
2.3. Độ tương tự và tương quan giữa các đối tượng
Độ tương tự giữa các người dùng và giữa các nội dung được tính toán. Các độ đo tương quan giúp nhận diện mối quan hệ. Chúng phát hiện các nhóm người dùng có hành vi tương tự. Hoặc các chủ đề có liên quan. Đây là yếu tố quan trọng trong việc xây dựng mô hình hành vi người dùng. Nó hỗ trợ các hệ thống đề xuất.
III. Phân tích và phát hiện quan tâm người dùng hiệu quả
Luận án đi sâu vào việc phân tích và phát hiện quan tâm người dùng. Việc này là trọng tâm của nghiên cứu. Các kỹ thuật tiên tiến được áp dụng để nhận diện chủ đề. Từ đó, xây dựng hồ sơ quan tâm chi tiết cho mỗi người dùng. Hồ sơ này phản ánh các lĩnh vực mà người dùng có hứng thú. Nó dựa trên lịch sử tương tác và nội dung đã tiêu thụ. Việc phát hiện quan tâm không chỉ dừng lại ở việc xác định chủ đề. Luận án còn định lượng mức độ quan tâm. Điều này giúp phân biệt giữa các sở thích mạnh mẽ và các sở thích thông thường. Các thuật toán học máy được sử dụng để phân loại và nhóm chủ đề. Phân tích cảm xúc cũng có thể được tích hợp. Điều này giúp hiểu sâu hơn về thái độ của người dùng đối với các chủ đề. Các mô hình quan tâm được cập nhật liên tục. Chúng theo dõi sự thay đổi trong sở thích của người dùng. Điều này đặc biệt quan trọng trong môi trường mạng xã hội năng động. Kết quả của việc phân tích quan tâm có nhiều ứng dụng. Nó hỗ trợ cá nhân hóa nội dung. Nó cũng cải thiện hiệu quả của hệ thống đề xuất. Các doanh nghiệp có thể sử dụng thông tin này. Họ dùng nó để nhắm mục tiêu quảng cáo chính xác hơn. Điều này tối ưu hóa chiến lược tiếp thị số.
3.1. Xây dựng hồ sơ quan tâm dựa trên chủ đề
Hồ sơ quan tâm của người dùng được xây dựng dựa trên các chủ đề. Các chủ đề này được phát hiện từ nội dung tương tác. Phân tích văn bản và kỹ thuật khai thác dữ liệu được sử dụng. Mỗi chủ đề đại diện cho một lĩnh vực quan tâm. Hồ sơ này cung cấp cái nhìn toàn diện về sở thích cá nhân. Đây là yếu tố quan trọng trong việc cá nhân hóa nội dung.
3.2. Đánh giá mức độ quan tâm của người dùng
Mức độ quan tâm người dùng được định lượng cụ thể. Điều này dựa trên tần suất tương tác, thời gian xem, và cảm xúc. Các thuật toán đánh giá mức độ ưu tiên của các chủ đề. Việc này giúp xác định những gì người dùng thực sự hứng thú. Điều này quan trọng cho các hệ thống cá nhân hóa và đề xuất.
3.3. Ứng dụng phát hiện quan tâm trong cá nhân hóa
Kết quả phát hiện quan tâm có ứng dụng rộng rãi. Chúng giúp cá nhân hóa nội dung trên mạng xã hội. Các hệ thống đề xuất nội dung phù hợp. Điều này nâng cao trải nghiệm người dùng. Nó cũng giúp các nhà cung cấp dịch vụ nhắm mục tiêu chính xác hơn. Việc này tối ưu hóa hiệu quả truyền thông.
IV. Ứng dụng mô hình hành vi vào hệ thống thông tin
Các mô hình hành vi và quan tâm phát triển trong luận án có nhiều ứng dụng thực tiễn. Chúng là nền tảng để cải thiện đáng kể các hệ thống thông tin hiện có. Đặc biệt, chúng góp phần vào việc phát triển các hệ thống đề xuất nội dung thông minh hơn. Những hệ thống này có thể đưa ra gợi ý chính xác hơn về bài viết, sản phẩm, hoặc người dùng. Điều này dựa trên sở thích và hành vi đã được mô hình hóa. Mô hình cũng giúp tối ưu hóa trải nghiệm người dùng. Bằng cách hiểu sâu sắc nhu cầu và mong muốn, các nền tảng có thể điều chỉnh giao diện. Chúng cũng có thể sắp xếp nội dung một cách hợp lý. Điều này giảm thiểu thông tin nhiễu. Nó tăng cường sự hài lòng của người dùng. Hơn nữa, các mô hình này hỗ trợ phân tích hệ thống. Nó giúp các nhà quản lý mạng xã hội hiểu rõ hơn về xu hướng. Họ cũng có thể nhận diện các vấn đề tiềm ẩn. Điều này cho phép đưa ra các quyết định chiến lược. Nó cải thiện hoạt động tổng thể của nền tảng. Các mô hình có thể được sử dụng trong lĩnh vực tiếp thị. Chúng giúp các doanh nghiệp xây dựng chiến lược cá nhân hóa. Họ có thể nhắm mục tiêu quảng cáo hiệu quả. Điều này tăng cường hiệu quả kinh doanh. Đồng thời, nó mang lại giá trị gia tăng cho người dùng thông qua các nội dung và quảng cáo phù hợp.
4.1. Cải thiện hệ thống đề xuất nội dung
Mô hình hành vi người dùng mạng xã hội nâng cao độ chính xác của hệ thống đề xuất. Các đề xuất này trở nên phù hợp hơn với quan tâm người dùng. Điều này bao gồm bài viết, tin tức, sản phẩm hoặc bạn bè. Hiệu quả của hệ thống đề xuất được cải thiện đáng kể. Nó mang lại trải nghiệm tốt hơn cho người dùng.
4.2. Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng
Việc hiểu hành vi và quan tâm người dùng giúp tối ưu hóa trải nghiệm. Nền tảng có thể cá nhân hóa giao diện và luồng thông tin. Điều này giúp giảm bớt gánh nặng thông tin. Nó làm tăng sự tương tác và hài lòng. Trải nghiệm người dùng được nâng cấp một cách toàn diện. Đây là mục tiêu quan trọng của luận án.
4.3. Hỗ trợ quản lý và phân tích mạng xã hội
Mô hình cung cấp công cụ mạnh mẽ cho quản lý mạng xã hội. Nó giúp phân tích hệ thống và xu hướng tổng thể. Các nhà quản lý có thể nhận diện sớm các vấn đề. Họ đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu. Điều này hỗ trợ việc phát triển bền vững của nền tảng. Nó cũng giúp quản lý các ảnh hưởng mạng xã hội.
V. Phương pháp thu thập dữ liệu và đánh giá mô hình
Luận án đặc biệt chú trọng đến phương pháp luận nghiên cứu. Việc thu thập dữ liệu thực nghiệm được tiến hành cẩn thận. Dữ liệu được lấy từ các mạng xã hội. Điều này đảm bảo tính xác thực và đa dạng của thông tin. Quy trình thu thập dữ liệu tuân thủ các nguyên tắc đạo đức. Nó bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Các kịch bản thực nghiệm được thiết kế chi tiết. Chúng nhằm kiểm tra hiệu suất của các mô hình đã phát triển. Nhiều tình huống sử dụng khác nhau được mô phỏng. Điều này để đánh giá khả năng ứng dụng của mô hình trong thực tế. Các tiêu chí đánh giá được xác định rõ ràng. Chúng bao gồm độ chính xác, độ phủ, và hiệu quả tính toán. Các chỉ số này được sử dụng để so sánh mô hình đề xuất với các phương pháp hiện có. Điều này khẳng định những đóng góp khoa học của luận án. Việc đảm bảo tính trung thực và độ tin cậy của dữ liệu là ưu tiên hàng đầu. Quy trình tiền xử lý dữ liệu được thực hiện nghiêm ngặt. Điều này loại bỏ nhiễu và sai sót. Nó đảm bảo rằng kết quả đánh giá là khách quan. Các kỹ thuật kiểm định chéo cũng được áp dụng. Điều này tăng cường độ tin cậy của kết quả thực nghiệm. Đây là một phần quan trọng của quy trình nghiên cứu khoa học.
5.1. Thu thập dữ liệu thực nghiệm từ mạng xã hội
Dữ liệu được thu thập trực tiếp từ các nền tảng mạng xã hội. Quy trình này được thực hiện có hệ thống. Nó đảm bảo chất lượng và số lượng dữ liệu cần thiết. Các phương pháp khai thác dữ liệu mạng xã hội được áp dụng. Điều này để thu thập thông tin về hành vi và quan tâm người dùng. Dữ liệu này là cơ sở cho việc huấn luyện và kiểm tra mô hình.
5.2. Kịch bản thực nghiệm và các tiêu chí đánh giá
Luận án xây dựng nhiều kịch bản thực nghiệm khác nhau. Các kịch bản này mô phỏng các tình huống sử dụng thực tế. Tiêu chí đánh giá được xác định rõ ràng. Chúng bao gồm độ chính xác, độ thu hồi và F1-score. Các chỉ số này giúp đo lường hiệu quả của mô hình. Đây là một bước quan trọng trong quá trình nghiên cứu.
5.3. Đảm bảo tính trung thực và độ tin cậy của dữ liệu
Tính trung thực và độ tin cậy của dữ liệu là yếu tố then chốt. Quy trình tiền xử lý dữ liệu được thực hiện kỹ lưỡng. Nó loại bỏ các thông tin không chính xác. Điều này đảm bảo kết quả đánh giá mô hình là khách quan. Nó cũng tăng cường giá trị khoa học của nghiên cứu.
VI. Đóng góp quan trọng từ luận án kỹ thuật tiên tiến
Luận án mang lại nhiều đóng góp quan trọng. Nó thúc đẩy sự hiểu biết về mô hình hành vi người dùng mạng xã hội. Các mô hình mới được đề xuất có khả năng phát hiện quan tâm người dùng hiệu quả hơn. Điều này là bước tiến trong lĩnh vực kỹ thuật mô phỏng. Luận án cung cấp một khung công tác toàn diện. Khung công tác này để phân tích và dự đoán hành vi. Nó có thể ứng dụng trong nhiều hệ thống thông tin khác nhau. Những đóng góp khoa học bao gồm việc phát triển các thuật toán mới. Các thuật toán này cho phép xử lý dữ liệu mạng xã hội phức tạp. Chúng cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện chủ đề và cá nhân hóa. Về mặt thực tiễn, luận án có ý nghĩa lớn đối với cộng đồng và doanh nghiệp. Các nhà cung cấp dịch vụ mạng xã hội có thể sử dụng kết quả này. Họ nâng cao trải nghiệm người dùng. Các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa chiến lược tiếp thị. Nó giúp hiểu rõ hơn về đối tượng khách hàng. Luận án cũng mở ra nhiều hướng nghiên cứu tiếp theo. Việc tích hợp phân tích cảm xúc sâu hơn là một ví dụ. Hoặc việc mở rộng mô hình cho các dạng dữ liệu đa phương tiện khác. Các nghiên cứu tương lai có thể khám phá ảnh hưởng mạng xã hội đến quyết định mua hàng. Hoặc các yếu tố ảnh hưởng hành vi trong bối cảnh văn hóa khác nhau. Luận án là một bước tiến quan trọng. Nó góp phần vào sự phát triển của ngành công nghệ thông tin.
6.1. Đóng góp khoa học và công nghệ mới
Luận án giới thiệu các mô hình và thuật toán mới. Chúng nhằm mô hình hóa hành vi và quan tâm người dùng. Điều này là một đóng góp quan trọng cho lĩnh vực kỹ thuật mô phỏng. Nó cải thiện khả năng phân tích hệ thống. Nó cung cấp các công cụ tiên tiến để khai thác dữ liệu mạng xã hội.
6.2. Ý nghĩa thực tiễn đối với cộng đồng và doanh nghiệp
Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn to lớn. Chúng giúp các nền tảng mạng xã hội cải thiện dịch vụ. Các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và cá nhân hóa. Điều này mang lại lợi ích cho cả người dùng và nhà cung cấp dịch vụ. Nó thúc đẩy sự phát triển kinh tế số.
6.3. Hướng phát triển và nghiên cứu tiếp theo
Luận án mở ra nhiều hướng nghiên cứu tiềm năng. Chúng bao gồm việc tích hợp các dạng dữ liệu mới. Hoặc phát triển các mô hình phức tạp hơn. Việc nghiên cứu sâu hơn về ảnh hưởng mạng xã hội là cần thiết. Điều này góp phần vào việc xây dựng các hệ thống thông minh hơn trong tương lai.
Mục lục chi tiết luận án
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (209 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộHỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG --------------------------------------- NGUYỄN THỊ HỘI MÔ HÌNH HÀNH VI VÀ QUAN TÂM CỦA NGƯỜI DÙNG TRÊN CÁC MẠNG XÃ HỘI LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI - 2021 ii BỘ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG -------------------------------------- NGUYỄN THỊ HỘI MÔ HÌNH HÀNH VI VÀ QUAN TÂM CỦA NGƯỜI DÙNG TRÊN CÁC MẠNG XÃ HỘI CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN MÃ SỐ: 9.048 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1.TS TRẦN ĐÌNH QUẾ 2.TS ĐÀM GIA MẠNH HÀ NỘI - 2021 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan tất cả các nội dung trong luận án: “Mô hình hành vi và quan tâm của người dùng trên các mạng xã hội” là công trình nghiên cứu của riêng tôi, dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.Trần Đình Quế và PGS.Đàm Gia Mạnh. Tất cả các tài liệu tham khảo sử dụng trong luận án đều được nêu rõ nguồn gốc trong danh mục các tài liệu tham khảo. Tất cả các kết quả, số liệu sử dụng trong luận án là trung thực và chưa được người khác công bố trong bất kỳ công trình khoa học nào. Hà Nội, ngày tháng năm 2021 TM.
TẬP THỂ HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TÁC GIẢ LUẬN ÁN PGS. Trần Đình Quế Nguyễn Thị Hội ii LỜI CẢM ƠN Trong quá trình hoàn thành luận án này, tôi đã được các thầy hướng dẫn tận tình chỉ bảo. Tôi xin kính gửi lòng biết ơn sâu sắc nhất đến thầy PGS.TS Trần Đình Quế, thầy đã tận tình hướng dẫn trong quá trình định hướng nghiên cứu, đặt vấn đề nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu khoa học, cho đến những công việc cụ thể trong trình bày các bài báo khoa học, các báo cáo và luận án. Tôi cũng bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy PGS.TS Đàm Gia Mạnh, thầy đã tận tình giúp đỡ và thường xuyên động viên khích lệ tôi, hướng dẫn tôi cách viết tỉ mỉ, hướng tiếp cận cũng như hoàn thiện các báo cáo và luận án.
Tôi xin chân thành cảm ơn Ban lãnh đạo Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, các thầy cô Khoa Đào tạo Sau đại học đã động viên, giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi cho tôi trong suốt quá trình thực hiện luận án. Tôi cũng xin cảm ơn các thầy cô Khoa Công nghệ thông tin đã có nhiều đóng góp quý báu giúp tôi hoàn thiện luận án, sự tận tình hướng dẫn, động viên của các thầy cô đã giúp tôi tự tin hơn trong con đường nghiên cứu khoa học. Tôi cảm thấy mình thật sự đã học hỏi được rất nhiều kỹ năng trong nghiên cứu, thu nhận được nhiều kiến thức hơn sau những năm tháng học tập và nghiên cứu tại cơ sở đào tạo của Học viện. Luận án này không thể hoàn thành tốt nếu như không có sự hỗ trợ và tạo điều kiện thuận lợi từ Ban giám hiệu Trường Đại học Thương mại và các thầy cô ở Khoa Hệ thống thông tin kinh tế và Thương mại điện tử cũng như các thầy cô ở Bộ môn Công nghệ thông tin.
Đặc biệt tôi rất cám ơn các bạn sinh viên K50S, K51S và K52S đã hỗ trợ tôi trong việc thu thập dữ liệu phục vụ cho quá trình thực nghiệm. Con xin cảm ơn mẹ, chồng và hai con cùng các anh chị trong gia đình, đặc biệt em trai PGS.TS Nguyễn Mạnh Hùng, đã luôn động viên, giúp đỡ, khích lệ và góp ý cho luận án được hoàn thành. Tác giả luận án Nguyễn Thị Hội iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN. ii MỤC LỤC.iii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT.
viii DANH MỤC BẢNG BIỂU.ix DANH MỤC HÌNH. xi MỞ ĐẦU.1 Tính cấp thiết của luận án. 1 Mục tiêu của luận án và nội dung nghiên cứu.4 Mục tiêu của luận án. 4 Nội dung nghiên cứu của luận án.5 Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu.6 Đối tượng nghiên cứu.6 Phạm vi nghiên cứu.6 Phương pháp nghiên cứu.
8 Các phương pháp nghiên cứu.8 Thu thập dữ liệu thực nghiệm và đánh giá.8 Kịch bản các thực nghiệm.10 Phương pháp đánh giá. 11 Những đóng góp chính của luận án.12 Bố cục luận án.13 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HÀNH VI, QUAN TÂM VÀ MÔ HÌNH NGƯỜI DÙNG TRÊN CÁC MẠNG XÃ HỘI. Mạng xã hội và hành vi của người dùng trên mạng xã hội. Dữ liệu trên mạng xã hội.
Người dùng và cộng đồng người dùng trên các mạng xã hội. Mô hình người dùng trên các mạng xã hội. Quan tâm của người dùng trên mạng xã hội. Chủ đề trên các trang mạng xã hội.
Hành vi của người dùng trên các mạng xã hội. Phát hiện các chủ đề quan tâm của người dùng trên các mạng xã hội. Phát biểu bài toán và câu hỏi nghiên cứu. Ứng dụng của phát hiện quan tâm của người dùng trên mạng xã hội 27 1.
Các nghiên cứu liên quan đến bài toán. Các hướng tiếp cận của bài toán. Các bước xây dựng hồ sơ quan tâm của người dùng. Những nội dung đang nghiên cứu về mạng xã hội.
Hướng nghiên cứu của luận án. Xử lý dữ liệu văn bản ngắn trên mạng xã hội. Biểu diễn và tiền xử lý văn bản. Véctơ hóa dựa trên TF.46 CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH VÀ QUAN TÂM CỦA NGƯỜI DÙNG THEO NỘI DUNG BÀI VIẾT.
MÔ HÌNH NGƯỜI DÙNG THEO NỘI DUNG BÀI VIẾT. Biểu diễn véctơ bài viết bằng TF. Biểu diễn người dùng bằng véctơ. Độ đo tương tự và độ tương quan giữa hai đối tượng.
Độ tương tự giữa hai người dùng theo nội dung bài viết. MÔ HÌNH QUAN TÂM CỦA NGƯỜI DÙNG THEO CHỦ ĐỀ. Biểu diễn véctơ trọng số của chủ đề. Xây dựng các chủ đề trên mạng xã hội.
Biểu diễn véctơ nội dung bài viết theo chủ đề. Độ quan tâm của người dùng theo các chủ đề trên mạng xã hội. Tương tự quan tâm theo chủ đề của người dùng. TƯƠNG QUAN GIỮA TƯƠNG TỰ NGƯỜI DÙNG VÀ QUAN TÂM.
Mối tương quan giữa tương tự và quan tâm của người dùng. Xác định độ quan tâm và vấn đề tương quan. Thảo luận về kết quả.84 CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ QUAN TÂM CỦA NGƯỜI DÙNG DỰA TRÊN BÀI VIẾT MỞ RỘNG. XÁC ĐỊNH QUAN TÂM CỦA NGƯỜI DÙNG THEO BÀI VIẾT.
MÔ HÌNH BÀI VIẾT MỞ RỘNG. Mô hình bài viết. Biểu diễn bài viết bằng véctơ. Độ tương tự giữa hai bài viết mở rộng.
MÔ HÌNH NGƯỜI DÙNG THEO BÀI VIẾT MỞ RỘNG. Biểu diễn người dùng theo bài viết mở rộng. Độ tương tự giữa hai người dùng theo mô hình bài viết mở rộng. QUAN TÂM CỦA NGƯỜI DÙNG THEO MÔ HÌNH BÀI VIẾT MỞ RỘNG 100 v 3.
Biểu diễn bài viết theo chủ đề. Xác định mối tương quan giữa người dùng và các chủ đề. Độ tương tự quan tâm của người dùng theo chủ đề. TƯƠNG QUAN GIỮA TƯƠNG TỰ NGƯỜI DÙNG VÀ QUAN TÂM 101 3.
Bài toán xác định tương quan giữa tương tự người dùng và chủ đề. Thực nghiệm và đánh giá. Thảo luận về kết quả thực nghiệm.113 CHƯƠNG 4: HÀNH VI VÀ QUAN TÂM CỦA NGƯỜI DÙNG THEO HÀNH VI TRÊN MẠNG XÃ HỘI. HÀNH VI CỦA NGƯỜI DÙNG TRÊN MẠNG XÃ HỘI.
Hành vi và phân loại các hành vi của người dùng trên mạng xã hội. Phát hiện quan tâm của người dùng dựa trên hành vi. Nhóm hay cộng đồng người dùng trên mạng xã hội. MÔ HÌNH NGƯỜI DÙNG THEO HÀNH VI.
Mô hình biểu diễn người dùng. Biểu diễn mô hình người dùng bằng véc tơ trọng số. Độ tương tự giữa hai người dùng theo hành vi. QUAN TÂM CỦA NGƯỜI DÙNG THEO MÔ HÌNH HÀNH VI.
Biểu diễn mô hình hành vi người dùng theo không gian chủ đề. Xác định chủ đề quan tâm theo hành vi. Độ tương tự quan tâm của người dùng theo chủ đề. TƯƠNG QUAN GIỮA TƯƠNG TỰ NGƯỜI DÙNG VÀ QUAN TÂM 136 4.
Bài toán xác định tương quan giữa tương tự người dùng và chủ đề. Thực nghiệm đánh giá. Thảo luận về kết quả thực nghiệm. SO SÁNH VỚI MỘT SỐ MÔ HÌNH KHÁC.
Các mô hình so sánh. Các bước thực hiện. Kết quả so sánh các mô hình và thảo luận.154 Những kết quả nghiên cứu của luận án.154 Ý nghĩa và khả năng ứng dụng vào thực tiễn.156 Những vấn đề còn hạn chế của luận án.157 Hướng nghiên cứu tiếp theo.157 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN. 159 vi TÀI LIỆU THAM KHẢO.xii PHỤ LỤC A: MỘT SỐ THUẬT NGỮ SỬ DỤNG TRÊN MẠNG XÃ HỘI.xii PHỤ LỤC B: THỰC NGHIỆM LỰA CHỌN THUẬT TOÁN TÍNH GIÁ TRỊ CHO THỂ LOẠI, QUAN ĐIỂM VÀ CẢM XÚC.
Một số thuật toán gán nhãn dữ liệu văn bản trong thực nghiệm. Kịch bản thực nghiệm và tham số đầu ra. Kết quả thực nghiệm.xiv PHỤ LỤC C: DANH MỤC CÁC TỪ DỪNG SỬ DỤNG TRONG LUẬN ÁN xxiii vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT TỪ VIẾT DIỄN GIẢI TẮT TIẾNG ANH TIẾNG VIỆT IDF Inverse Document Frequency Tần số nghịch đảo của một từ, cụm từ trong văn bản IRS Information Retrieval Similarity Độ tương tự trích xuất thông tin LSA Latent Semantic Analysis Phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn Sim Similarity Độ tương tự TF Term Frequency Tần suất của một từ, một cụm từ xuất hiện trong văn bản TCAM Temporal Context-Aware Mô hình hỗn hợp thống kê lớp tiềm ẩn Mixture Model UIW User Interest Weight Trọng số quan tâm của người dùng WFST Weighted Finite State Chuyển đổi trạng thái trọng số hữu Transducer hạn TBTĐ Trung bình độ lệch tuyệt đối TBTgĐ Trung bình độ lệch tương đối vi CÁC KÝ HIỆU DIỄN GIẢI Ký hiệu TIẾNG ANH TIẾNG VIỆT B Behavior Hành vi C Comment Bình luận ci Bình luận thứ i E Entry Bài viết ej Bài viết thứ j ej Véctơ của bài viết j G Group Nhóm/ Cộng đồng gk Nhóm thứ k gk Véctơ của nhóm thứ k J Join a group Gia nhập một nhóm L Like an entry Thích một bài viết N Network Mạng P Post an entry Đăng một bài viết T Topic Chủ đề tx Chủ đề x tx Véctơ của chủ đề x U User Người dùng uy Người dùng y uy Véctơ của người dùng y cont Content Nội dung cat Category Thể loại des Description Mô tả emo Emotion Cảm xúc name Name Tên tag Tag Đánh dấu sent Sentiment Quan điểm sty Style Kiểu/ Loại cor(ex,t) Corellation between ex Mức độ liên quan của bài and t viết ex với chủ đề t sim(x,y) Similar between x and y Độ tương tự giữa x và y int(x,y) Interest of x to y Quan tâm của x đến y ix DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 0.1: Chi tiết thu thập dữ liệu thực nghiệm.2: Cấu trúc tập dữ liệu thu thập của luận án.3: Các độ đo được sử dụng để đánh giá trong luận án.1: Tóm tắt về các nghiên cứu theo hướng tiếp cận user-centric.2: Tóm tắt về các nghiên cứu theo hướng tiếp cận object-centric.1: Ví dụ về văn bản ngắn trên mạng xã hội.2: Danh sách các biểu tượng, dấu câu, ký tự đặc biệt được loại bỏ.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Nguyễn Thị Hội (2021). Luận án tiến sĩ kỹ thuật mô hình hành vi và quan tâm của ngư [Luận án tiến sĩ, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông]. LuanAn.net. https://luanan.net/tai-lieu-khac/luan-an-tien-si-ky-thuat-mo-hinh-hanh-vi-va-quan-tam-cua-nguoi-dung-tren-cac-mang-xa-hoi
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Luận án tiến sĩ kỹ thuật mô hình hành vi và quan tâm của ngư" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận án: Luận án tiến sĩ kỹ thuật mô hình hành vi và quan tâm của người dùng trên các mạng xã hội. Xem tóm tắt và tải về tại LuanAn.net
Luận án "Luận án tiến sĩ kỹ thuật mô hình hành vi và quan tâm của ngư" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông. Năm bảo vệ: 2021.
Luận án "Luận án tiến sĩ kỹ thuật mô hình hành vi và quan tâm của ngư" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Luận án tiến sĩ kỹ thuật mô hình hành vi và quan tâm của ngư" thuộc chuyên ngành Hệ thống thông tin. Danh mục: Tài liệu khác.
Luận án "Luận án tiến sĩ kỹ thuật mô hình hành vi và quan tâm của ngư" có bao nhiêu trang?
Luận án "Luận án tiến sĩ kỹ thuật mô hình hành vi và quan tâm của ngư" có 209 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Luận án tiến sĩ kỹ thuật mô hình hành vi và quan tâm của ngư" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.