TRANG THÔNG TIN LUẬN ÁN TIẾN SĨ

 Tên đề tài luận án tiến sĩ:

MÔ HÌNH HÀNH VI VÀ QUAN TÂM CỦA NGƯỜI DÙNG TRÊN CÁC MẠNG XÃ HỘI

Chuyên ngành:      Hệ thống thông tin            Mã số:        9.48.01.04

Họ và tên NCS: Nguyễn Thị Hội

Cán bộ hướng dẫn:

1.   PGS.TS. Trần Đình Quế 

2.  TS. Đàm Gia Mạnh

Đơn vị đào tạo:     Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Cơ sở đào tạo:                  Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

NHỮNG KẾT QUẢ MỚI CỦA LUẬN ÁN

  • Các mô hình đề xuất

    • Đề xuất mô hình biểu diễn bài viết của người dùng trên các mạng xã hội dựa trên năm thuộc tính: nội dung, thể loại, thẻ đánh dấu, quan điểm và cảm xúc

    • Đề xuất mô hình biểu diễn người dùng dựa trên ba hành vi: đăng bài viết, thích bài viết và tham gia nhóm trên mạng xã hội

    • Đề xuất một độ đo tương tự xác định mức độ giống nhau giữa hai đối tượng có nhiều thuộc tính có miền giá trị khác nhau. Dựa trên đó để xây dựng độ đo tương tự của hai người dùng theo bài viết và theo hành

    • Đề xuất cách xác định các chủ đề quan tâm của người dùng dựa trên mức độ liên quan giữa bài viết, hành vi và các chủ đề quan tâm trên mạng xã hội.

  • Các cách thức ước lượng và tính toán

    • Ước lượng độ tương tự của hai người dùng dựa trên độ đo tương tự theo các bài viết và các hành vi của người dùng trên mạng xã hội.

    • Ước lượng mức độ quan tâm của người dùng theo bài viết và theo hành vi trên các mạng xã hội. Mức độ quan tâm được ước lượng dựa trên độ liên quan giữa các bài viết với các chủ đề và giữa các hành vi với các chủ đề.

  • Đưa ra mối liên quan giữa tương tự người dùng theo bài viết, theo hành vi và các chủ đề quan tâm trên mạng xã hội


CÁC ỨNG DỤNG, KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG TRONG THỰC TIỄN HOẶC NHỮNG VẤN ĐỀ CÒN BỎ NGỎ CẦN TIẾP TỤC NGHIÊN CỨU

Kết quả nghiên cứu của luận án có thể sử dụng để phân loại bài viết theo các chủ đề, phân loại quan tâm của người dùng theo hành vi, phân loại người dùng theo độ đo tương tự, có thể ứng dụng trong các hệ thống phân loại khách hàng, gợi ý sản phẩm và dự đoán hành vi của khách hàng dựa trên những khách hàng tương tự.

Do thời gian thực hiện của đề tài còn hạn hẹp, đề tài còn nhiều vấn đề liên quan cần được tiếp tục nghiên cứu trong tương lai như:

  • Nghiên cứu phân tích và xử lý đối với dữ liệu hình ảnh, âm thanh, phim

  • Nghiên cứu vấn đề thay đổi chủ đề quan tâm theo thời gian của người dùng

  • Thu thập, đưa ra bộ dữ liệu tiếng Việt chuẩn mực cho các khảo sát, nghiên cứu và phân tích mạng xã hội của người việt


XÁC NHẬN CỦA TẬP THỂ NGƯỜI HƯỚNG DẪN

PGS.TS. Trần Đình Quế

NGHIÊN CỨU SINH

Nguyễn Thị Hội 

INFORMATION ON DOCTORAL DISSERTATION

Title of the thesis:

BEHAVIOR MODELING AND USER’S INTEREST IN SOCIAL NETWORKS

Specified field of study:       Information System             Code of specialty:        9.48.01.04

Name of the candidate:         Nguyen Thi Hoi

Name of the research supervisors:

1.   Assoc.Prof. PhD. Tran Dinh Que 

2.  Prof. PhD. Dam Gia Manh

Academic Institution: Posts and Telecommunications Institute of Technology

THE SCIENTIFIC CONTRIBUTIONS

The scientific contributions of the thesis are as follows:

  • Proposed models

    • Proposing an entry representation model based on five attributes including content, category, tags, sentiment and emotions via a feature

    • Proposing an user representation model based on three behaviors including posting or sharing an entry, liking an entry and joining a group in social networks. The user’s behaviors is estimated base on the entry model which has five attributes and groups that users have joined

    • Proposing a similar measure between two users base on the user representation model by an entry and the user representation model by behaviors. Estimate the interest of people according to topics based on the correlation among entries and behavior with topics

  • Methods of estimation and calculation

    • Estimate the user’s similarity in social networking based on the similarity between two entries and based on the similarty between two users via feature

    • Estimate the user’s interest in social network based on correlation between set of entry and topics, and between user’s behavior and

    • Estimate the correlation between user similarity measure and the user’s interest of topics on social


ON PRACTICAL APPLICABILITY AND FURTHER STUDIES

o The research results of the thesis can be used to classify entry to topics, to classify users’ interest based on behavior, can be applied in customer classification systems, recommendation and predict customer behavior based on the similarity measure among customers.

  • Due to the limited time for implementation of the topic, there are still many related issues that need to be further studied, such as:

  • Research, analysis and processing of image data, sound data, and film data

  • Research issues of changing topics of interest when the time is changed

  • Collecting and presenting a standard Vietnamese data set for Vietnamese social surveys, research and analysis


RESEARCH SUPERVISORS

 Assoc. Professor, Ph.D Tran Dinh Que

PHD STUDENT

 Nguyen Thi Hoi

 Luận án tiến sĩ

Tóm tắt Luận án tiến sĩ

Trang Thông tin Luận án tiếng việt 

Trang Thông tin Luận án Tiếng Anh