Luận án mô hình hành vi và quan tâm của người dùng trên mạng xã hội
Luận án: 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
202
Thời gian đọc
31 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- Mô hình hành vi người dùng: Tổng quan & mục tiêu
- Số trang:
- 202 trang
- Trường:
- Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
- Chuyên ngành:
- Kỹ thuật
- Tác giả:
- Nguyễn Thị Hội
- Năm:
- 2021
Tóm tắt nội dung luận án
I.Mô hình hành vi người dùng Tổng quan mục tiêu
Nghiên cứu tập trung vào mô hình hành vi người dùng trên mạng xã hội. Sự hiểu biết sâu sắc về hành vi trực tuyến rất quan trọng. Mạng xã hội là môi trường phức tạp. Các tương tác người dùng tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ. Việc phân tích hành vi người dùng mạng xã hội giúp nhận diện xu hướng. Mục tiêu nghiên cứu xác định động cơ sử dụng mạng xã hội. Nâng cao khả năng dự đoán hành vi người dùng. Xây dựng các mô hình hiệu quả. Thu thập dữ liệu thực nghiệm là bước đầu tiên. Luận án đặt ra các câu hỏi nghiên cứu cơ bản. Phạm vi nghiên cứu giới hạn trên các nền tảng phổ biến. Phương pháp nghiên cứu bao gồm nhiều kỹ thuật. Đảm bảo tính toàn diện, khách quan. Các phương pháp này được mô tả chi tiết, từ thu thập đến đánh giá.
1.1. Tổng quan hành vi trực tuyến và tương tác
Hành vi trực tuyến bao gồm nhiều hoạt động. Đăng bài, bình luận, chia sẻ nội dung. Tương tác mạng xã hội tạo nên cấu trúc xã hội ảo. Phân tích hành vi trực tuyến cần xem xét nhiều khía cạnh. Dữ liệu trên mạng xã hội đa dạng. Có thể là văn bản, hình ảnh, video. Các cộng đồng người dùng hình thành dựa trên lợi ích chung. Mô hình người dùng được xây dựng để hiểu rõ hơn. Quan tâm của người dùng là yếu tố cốt lõi. Phát hiện các chủ đề quan tâm giúp cá nhân hóa trải nghiệm. Ứng dụng của việc phát hiện quan tâm rất rộng.
1.2. Mục tiêu nghiên cứu động cơ sử dụng mạng xã hội
Mục tiêu chính là xây dựng mô hình. Mô hình đó phản ánh hành vi, quan tâm người dùng. Xác định động cơ sử dụng mạng xã xã hội. Hiểu rõ lý do người dùng tương tác. Từ đó, tối ưu hóa trải nghiệm người dùng. Mô hình cần có khả năng dự đoán chính xác. Cụ thể hóa các khía cạnh hành vi. Nghiên cứu tập trung vào các hướng tiếp cận mới. Xử lý dữ liệu văn bản ngắn là một thách thức. Biểu diễn và tiền xử lý văn bản là cần thiết. Véctơ hóa dữ liệu là bước quan trọng. Các nghiên cứu liên quan cung cấp nền tảng lý thuyết. Đảm bảo tính khả thi, hiệu quả.
1.3. Phương pháp thu thập dữ liệu hành vi người dùng
Thu thập dữ liệu thực nghiệm được tiến hành cẩn thận. Dữ liệu bao gồm các bài viết, tương tác, hồ sơ người dùng. Kịch bản các thực nghiệm được thiết kế chi tiết. Đảm bảo tính khách quan, đại diện. Phương pháp đánh giá kết quả rõ ràng. Sử dụng các chỉ số đo lường hiệu suất. Nguồn dữ liệu từ các nền tảng mạng xã hội thực tế. Quá trình xử lý dữ liệu đòi hỏi kỹ thuật cao. Biểu diễn véctơ dựa trên TF-IDF thường được áp dụng. Điều này giúp chuyển đổi văn bản thành dạng số. Thuận tiện cho các thuật toán học máy. Đảm bảo chất lượng dữ liệu đầu vào.
II.Phân tích quan tâm người dùng qua nội dung bài viết
Nghiên cứu xây dựng mô hình quan tâm người dùng. Phương pháp dựa trên phân tích nội dung bài viết. Việc hiểu rõ sở thích cá nhân là then chốt. Dữ liệu văn bản từ mạng xã hội được xử lý. Biểu diễn thông tin thành các véctơ số. Điều này cho phép tính toán độ tương đồng. Các thuật toán mạng xã hội được áp dụng. Xác định mối liên hệ giữa người dùng. Phát hiện chủ đề quan tâm từ các bài đăng. Mối tương quan giữa hành vi người dùng mạng xã hội và chủ đề được khám phá. Tâm lý người dùng mạng xã hội được gián tiếp phản ánh. Mô hình cung cấp cái nhìn sâu sắc về thói quen sử dụng mạng xã hội. Ứng dụng trong việc đề xuất nội dung cá nhân hóa. Nâng cao trải nghiệm người dùng trên các nền tảng.
2.1. Biểu diễn véctơ bài viết và độ tương tự
Biểu diễn bài viết bằng véctơ TF là phương pháp cơ bản. Mỗi bài viết chuyển thành chuỗi số. Mỗi người dùng cũng được biểu diễn bằng véctơ. Tập hợp các bài viết của họ tạo nên hồ sơ. Độ đo tương tự tính toán sự giống nhau. So sánh giữa hai bài viết hoặc hai người dùng. Điều này giúp nhóm các đối tượng có điểm chung. Độ tương tự Cosine thường được sử dụng. Phản ánh mức độ liên quan về nội dung. Xây dựng các cấu trúc dữ liệu hiệu quả. Thuật toán mạng xã hội cần dữ liệu đầu vào chuẩn hóa.
2.2. Phát hiện chủ đề quan tâm từ dữ liệu văn bản
Phát hiện chủ đề là một bước quan trọng. Các thuật toán khai thác văn bản được sử dụng. LDA hoặc NMF giúp xác định các chủ đề ẩn. Mỗi chủ đề có tập hợp các từ liên quan. Mỗi bài viết sau đó được gán cho một hoặc nhiều chủ đề. Điều này cho phép hiểu rõ nội dung chính. Người dùng có mức độ quan tâm khác nhau. Mức độ này đo lường qua tần suất tương tác. Với các bài viết thuộc chủ đề nhất định. Xây dựng các chủ đề trên mạng xã hội là cần thiết. Giúp phân loại thông tin một cách có ý nghĩa. Phân tích hành vi trực tuyến trở nên dễ dàng hơn.
2.3. Tương quan giữa tương tự người dùng và chủ đề
Nghiên cứu kiểm tra mối tương quan. Mối liên hệ giữa độ tương tự của người dùng. Và độ tương tự trong quan tâm của họ theo chủ đề. Một mối tương quan mạnh mẽ gợi ý. Người dùng giống nhau về hành vi có thể quan tâm đến cùng chủ đề. Việc xác định độ quan tâm là bước then chốt. Các phương pháp thống kê được áp dụng. Đánh giá mức độ liên kết này. Kết quả thảo luận cung cấp cái nhìn sâu sắc. Về cách tâm lý người dùng mạng xã hội được phản ánh. Trong các chủ đề họ tương tác. Nâng cao khả năng dự đoán hành vi người dùng.
III.Nâng cao mô hình hành vi người dùng bằng bài viết mở rộng
Nghiên cứu tiếp tục phát triển mô hình. Tập trung vào bài viết mở rộng để xác định quan tâm. Mô hình hành vi người dùng được cải tiến. Sử dụng thêm thông tin ngữ cảnh, tương tác. Điều này giúp nắm bắt đầy đủ hơn. Về tâm lý người dùng mạng xã hội. Các yếu tố như lượt thích, chia sẻ, bình luận. Được tích hợp vào biểu diễn bài viết. Độ tương tự giữa các bài viết trở nên chính xác hơn. Điều này ảnh hưởng đến việc phân tích hành vi trực tuyến. Khả năng dự đoán hành vi người dùng được nâng cao. Mô hình này cung cấp cái nhìn sâu hơn. Về thói quen sử dụng mạng xã hội. Áp dụng các thuật toán mạng xã hội phức tạp hơn.
3.1. Xác định quan tâm dựa trên bài viết chi tiết
Quan tâm người dùng được xác định. Dựa trên mô hình bài viết mở rộng. Mô hình này không chỉ dùng nội dung văn bản. Nó còn bao gồm các thuộc tính khác của bài viết. Ví dụ: tác giả, thời gian đăng, các hashtag liên quan. Những yếu tố này cung cấp ngữ cảnh phong phú. Chúng giúp mô tả bài viết một cách toàn diện. Từ đó, biểu diễn bài viết bằng véctơ chi tiết hơn. Độ tương tự giữa hai bài viết mở rộng được tính toán. Nó phản ánh sự gần gũi về cả nội dung và ngữ cảnh. Tăng cường độ chính xác khi phát hiện chủ đề.
3.2. Biểu diễn người dùng và độ tương tự nâng cao
Người dùng được biểu diễn theo bài viết mở rộng. Hồ sơ người dùng bao gồm các véctơ bài viết. Kết hợp thông tin từ tất cả các bài đã đăng. Điều này tạo nên bức tranh tổng thể về hành vi. Độ tương tự giữa hai người dùng được tính toán. Dựa trên độ tương tự của các bài viết mở rộng. Phương pháp này cải thiện độ chính xác. So với chỉ dựa vào nội dung thô. Nó giúp nhận diện các nhóm người dùng có sở thích tương đồng. Ảnh hưởng của mạng xã hội đến nhóm này được hiểu rõ hơn. Giúp cá nhân hóa trải nghiệm tốt hơn.
3.3. Đánh giá thực nghiệm dự đoán hành vi người dùng
Thực nghiệm được tiến hành để đánh giá mô hình. Các kịch bản thử nghiệm được thiết lập. Dữ liệu thực từ mạng xã hội được sử dụng. Kết quả thực nghiệm được phân tích kỹ lưỡng. So sánh với các mô hình trước đó. Thảo luận về kết quả cung cấp minh chứng. Về hiệu quả của mô hình bài viết mở rộng. Khả năng dự đoán hành vi người dùng được cải thiện. Đặc biệt trong việc nhận diện quan tâm. Điều này có ý nghĩa quan trọng. Đối với việc phát triển thuật toán mạng xã hội. Nó còn giúp hiểu tâm lý người dùng mạng xã hội sâu hơn.
IV.Khám phá hành vi người dùng quản lý cộng đồng trực tuyến
Chương này đào sâu vào hành vi người dùng. Đặc biệt nhấn mạnh vai trò của hành động. Các tương tác cụ thể trên mạng xã hội. Điều này vượt ra ngoài phân tích nội dung thuần túy. Hành vi bao gồm like, share, comment, follow. Phân loại các hành vi này là rất quan trọng. Nó giúp xây dựng mô hình toàn diện hơn. Phát hiện quan tâm dựa trên hành vi cụ thể. Điều này cung cấp cái nhìn trực tiếp. Về động cơ sử dụng mạng xã hội. Nâng cao khả năng quản lý cộng đồng trực tuyến. Bằng cách hiểu rõ thói quen sử dụng mạng xã hội. Mô hình này giúp dự đoán hành vi người dùng. Và tối ưu hóa chiến lược tương tác.
4.1. Định nghĩa và phân loại các hành vi trực tuyến
Hành vi người dùng trên mạng xã hội rất đa dạng. Chúng được định nghĩa và phân loại rõ ràng. Có thể là hành vi chủ động (đăng bài) hoặc thụ động (đọc tin). Các hành vi này tạo ra dấu vết số. Từ đó, phát hiện quan tâm của người dùng. Mỗi loại hành vi có ý nghĩa khác nhau. Tương tác mạng xã hội thể hiện mức độ gắn kết. Việc phân loại giúp xây dựng mô hình chính xác. Giúp phân tích hành vi trực tuyến một cách có hệ thống. Nền tảng cho việc hiểu rõ hơn về người dùng.
4.2. Phát hiện quan tâm dựa trên thói quen sử dụng
Quan tâm người dùng được phát hiện. Dựa trên thói quen sử dụng mạng xã hội. Tần suất, loại hình tương tác phản ánh sở thích. Ví dụ, người thường xuyên tương tác với bài về công nghệ. Có thể có quan tâm cao về lĩnh vực này. Mô hình người dùng được xây dựng dựa trên hành vi này. Biểu diễn người dùng bằng véctơ trọng số. Các trọng số phản ánh tầm quan trọng của hành vi. Từ đó, xác định chủ đề quan tâm theo hành vi. Độ tương tự giữa hai người dùng theo hành vi được tính toán. Điều này hỗ trợ dự đoán hành vi người dùng.
4.3. Ứng dụng quản lý cộng đồng trực tuyến hiệu quả
Mô hình hành vi có ứng dụng thực tiễn lớn. Đặc biệt trong quản lý cộng đồng trực tuyến. Hiểu rõ động cơ sử dụng mạng xã hội. Giúp tạo ra nội dung phù hợp. Tăng cường tương tác, xây dựng cộng đồng vững mạnh. Nó còn giúp phát hiện hành vi bất thường. Hỗ trợ duy trì môi trường trực tuyến lành mạnh. Ảnh hưởng của mạng xã hội đến người dùng được quản lý tốt hơn. Các quản trị viên có công cụ hữu hiệu. Để điều hướng các cuộc thảo luận. Nâng cao chất lượng tương tác tổng thể.
V.Đánh giá hiệu suất thuật toán mạng xã hội trong dự đoán
Nghiên cứu so sánh các mô hình khác nhau. Đánh giá hiệu suất của thuật toán mạng xã hội. Đặc biệt trong việc dự đoán hành vi người dùng. Các mô hình trước đó và mô hình mới được đối chiếu. Điều này cung cấp cái nhìn khách quan. Về ưu nhược điểm của từng phương pháp. Kết quả thực nghiệm minh chứng cho hiệu quả. Của các đề xuất trong luận án. Khả năng phát hiện quan tâm người dùng được cải thiện. Độ chính xác trong phân tích hành vi trực tuyến tăng lên. Ứng dụng thực tiễn của các mô hình là rõ ràng. Góp phần vào sự phát triển của lĩnh vực.
5.1. Các mô hình so sánh và kết quả thực nghiệm
Một số mô hình khác được chọn để so sánh. Chúng đại diện cho các phương pháp phổ biến. Các bước thực hiện so sánh được chuẩn hóa. Đảm bảo tính công bằng, khách quan. Kết quả so sánh các mô hình được ghi nhận. Thảo luận về những điểm mạnh, điểm yếu. Luận án chỉ ra sự cải thiện đáng kể. Từ các mô hình đề xuất. Điều này chứng tỏ hiệu quả của phương pháp mới. Đặc biệt trong việc phát hiện quan tâm. Góp phần nâng cao khả năng dự đoán hành vi người dùng.
5.2. Hạn chế và hướng nghiên cứu ảnh hưởng của mạng xã hội
Nghiên cứu vẫn còn một số hạn chế. Ví dụ, quy mô dữ liệu hoặc loại hình mạng xã hội. Những vấn đề này cần được khắc phục. Hướng nghiên cứu tiếp theo được đề xuất. Tập trung vào việc mở rộng phạm vi. Áp dụng cho nhiều loại hình tương tác hơn. Nghiên cứu sâu hơn về tâm lý người dùng mạng xã hội. Khám phá ảnh hưởng của mạng xã hội đến quyết định. Phát triển thuật toán mạng xã hội phức tạp hơn. Có khả năng xử lý dữ liệu đa phương tiện. Nâng cao khả năng quản lý cộng đồng trực tuyến. Cải thiện độ chính xác tổng thể.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (202 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 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.
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. 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 vii 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 viii 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 viết and t 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 .3: Ví dụ làm sạch dữ liệu với văn bản thay thế .4: Bảng so sánh tỉ lệ các từ có trong từ điển khi tách từ.6: Ví dụ về mở rộng ngữ nghĩa cho bài viết .7: Ví dụ về véctơ của một bài viết .10: Mức độ tương tự giữa hai đối tượng .11: Danh sách các trang tin tức điện tử tham khảo chủ đề .12: Danh sách các chủ đề trên mạng xã hội .14: Danh sách từ vựng của chủ đề .16: Minh họa chủ đề và các trọng số của từ vựng tương ứng .17: Thông số bộ dữ liệu thử nghiệm .18: Độ tương tự giữa các cặp bài viết .19: Độ tương tự giữa các cặp người dùng theo không gian bài viết .20: Nhóm các cặp người dùng tương tự theo không gian bài viết .21: Độ tương quan của các bài viết với các chủ đề .22: Độ tương quan của người dùng theo chủ đề theo công thức (2.23: Độ tương quan của người dùng theo (2.24: Phân loại theo các mức quan tâm của người dùng với các chủ đề .25: Phân loại theo các mức theo chủ đề quan tâm .26: Nhóm các cặp người dùng tương tự theo không gian bài viết .1: Giá trị của đặc trưng quan điểm .2: Giá trị của đặc trưng cảm xúc .3: Mô tả bộ dữ liệu thực nghiệm .4: Một mẫu minh họa trong bộ mẫu thực nghiệm .5: Các tổ hợp khảo sát chọn bộ trọng số.6: Khảo sát và lựa chọn bộ trọng số ước lượng .7: Nhóm các cặp người dùng tương tự theo không gian bài viết .8: Kết quả thực nghiệm so sánh với mô hình khác.9: Phân loại theo các mức quan tâm của người dùng với các chủ đề .10: Nhóm các cặp người dùng tương tự theo không gian bài viết .11: So sánh với chỉ có nội dung bài viết. Tóm tắt các nghiên cứu phát hiện quan tâm từ hành vi người dùng. Một nhóm trên mạng xã hội Facebook.
Mô tả bộ dữ liệu thực nghiệm.4: Các tổ hợp khảo sát chọn bộ trọng số.5: Khảo sát và lựa chọn bộ trọng số ước lượng .6: Nhóm các cặp người dùng theo độ tương tự .7: Độ chính xác của các mô hình .8: Tỷ lệ trùng nhau theo các mô hình .9: Giá trị một mẫu của mô hình .10: Kỹ thuật tính toán của các mô hình .11: Độ chính xác so sánh giữa các mô hình .1: Danh sách các thuật toán đưa vào thực nghiệm. xiv Bảng PL2.2: Độ chính xác Accuracy trên bộ ngữ liệu 20 NewsGroups. xv Bảng PL2.3: Độ chính xác F1- score trên bộ ngữ liệu 20 NewsGroups. xvi Bảng PL2.4: Độ chính xác của các thuật toán trên bộ ngữ liệu SemEval-2017 .xvii Bảng PL2.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Nguyễn Thị Hội (2021). Mô hình hành vi người dùng trên mạng xã hội [Luận án tiến sĩ, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông]. LuanAn.net. https://luanan.net/tai-lieu-khac/mo-hinh-hanh-vi-nguoi-dung-tren-mang-xa-hoi
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Mô hình hành vi người dùng trên mạng xã hội" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận án: 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 "Mô hình hành vi người dùng trên mạng xã hội" 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 "Mô hình hành vi người dùng trên mạng xã hội" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Mô hình hành vi người dùng trên mạng xã hội" thuộc chuyên ngành Kỹ thuật. Danh mục: Tài liệu khác.
Luận án "Mô hình hành vi người dùng trên mạng xã hội" có bao nhiêu trang?
Luận án "Mô hình hành vi người dùng trên mạng xã hội" có 202 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Mô hình hành vi người dùng trên mạng xã hội" 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.