Đặt vấn đề Các phương tiện xã hội đem lại cho chúng ta một lượng thông tin khổng lồ và vô cùng đa dạng. Ở nơi mà tất cả người dùng đều có thể kết nối với nhau một cách dễ dàng này, chúng ta có thể tải lên các tệp hình ảnh, âm thanh, video hay các dòng trạng thái. Các loại thông tin trên mạng xã hội[6] Đặc biệt với sự phát triển nhanh chóng của các thiết bị định vị, nền tảng Web 2.0 và các thiết bị điện thoại, ngoài những loại thông tin cơ bản được chia sẻ thì hiện nay người dùng mạng xã hội còn chia sẻ một loại thông tin khác đó là vị trí. Hàng ngày người dùng mạng xã hội chia sẻ về vị trí hiện tại của mình, những địa điểm đã ghé thăm hay hành trình của họ trên mạng xã hội.
Theo những báo cáo từ Pew Internet và American Life Project[6], số lượng người trưởng thành ở Mỹ sử dụng điện thoại thông minh đã tăng từ 35% năm 2011 lên 46% năm 2012. Trong số đó, khoảng 74% những người sử dụng điện thoại thông minh để cập nhật thông tin vị trí trong thời gian thực để lấy chỉ dẫn đường hoặc nhận gợi ý từ máy chủ. Đồng thời, có khoảng 18% người dùng check-in các địa điểm để chia sẻ chúng với bạn bè của mình. Sự phát triển nhanh chóng của địa điểm dựa trên các phương tiện xã hội (LBSN) mang lại cho chúng ta một lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm cả các mối quan hệ bạn bè của người dùng, cho thấy được 8 những cơ hội và thách thức cho hệ tư vấn địa điểm[6].
Kết nối giữa mạng xã hội và thế giới vật lý[6] Nhiệm vụ của chúng ta đó là cần đưa những thông tin vị trí từ mạng xã hội ảo ra ứng dụng cho thế giới thật, tạo cầu nối giữa thế giới vật lý và mạng xã hội [6]. Ví dụ, một người dùng sử dụng một chiếc điện thoại có thể đẩy lên mạng xã hội thông tin về vị trí hiện tại, những bình luận về một nhà hàng. để những người sử dụng khác có thể đọc những bình luận khi tới địa điểm này hoặc địa điểm gần đó. Ở đây việc chia sẻ thông tin trên thế giới ảo đã có tác động ra bên ngoài thế giới thực.
Và xa hơn, chúng ta hoàn toàn có thể sử dụng những thông tin này để đưa ra gợi ý, đánh giá cho những người dùng có cùng sở thích. Mạng xã hội Mạng xã hội, hay gọi là mạng xã hội ảo (social network) là dịch vụ kết nối các thành viên cùng sở thích trên Internet lại với nhau với nhiều mục đích khác nhau không phân biệt không gian và thời gian[16]. Một số chức năng chính của mạng xã hội như chat, e-mail, phim ảnh, voice chat, video chat, chia sẻ tệp, blog, xã luận… Ngày nay, với sự phát triển của các thiết bị công nghệ, số lượng thành viên tham gia vào mạng xã hội tăng lên một cách nhanh chóng. Ví dụ như mạng xã hội facebook tính tới tháng 11/2015 đã có hơn một tỷ rưỡi người dùng mỗi tháng và hơn một tỷ người dùng thường xuyên mỗi ngày.
Thống kê sơ bộ các mạng xã hội nổi tiếng[9] Hình 1. Sự phát triển của mạng xã hội facebook[9] Với một lượng người dùng khổng lồ và thường xuyên như vậy, mạng xã hội đã tạo ra một xã hội thông tin lớn chưa từng có. Việc phân tích nội dung do người dùng tạo ra và các mối quan hệ trên mạng xã hội sẽ tạo ra những thông tin vô cùng hữu ích cho hệ tư vấn. Tư vấn địa điểm Địa điểm là một trong ba loại thông tin được phân loại trên mạng xã hội[9] (bao gồm thông tin xã hội, thông tin nội dung và thông tin địa điểm).
Trong đó, thông tin xã hội bao gồm các mối quan hệ trực tiếp giữa người dùng như bạn bè, người thân hay chỉ đơn giản là theo dõi. Thông tin nội dung đa dạng hơn, ví dụ như ảnh, video, đánh giá. Thông tin địa điểm có thể bao gồm vị trí tọa độ của địa điểm, chi tiết về địa điểm. Ví dụ về thông tin xã hội[9] Hình 1.
Ma trận người dùng – location Tư vấn địa điểm cơ bản là đưa ra gợi ý cho người dùng về những địa điểm mà họ có thể quan tâm. Trước đây khi chưa có hệ tư vấn, người ta thường dùng việc dự đoán địa điểm (location prediction) để đưa ra gợi ý. Điểm khác biệt chính của tư vấn địa điểm và phương pháp dự đoán địa điểm truyền thống đó là việc dự đoán địa điểm chỉ có thể đưa ra danh sách các địa điểm đã tồn tại trong lịch sử của người dùng, trong khi tư vấn địa điểm có thể đưa ra những địa điểm hoàn toàn mới mà người dùng chưa từng tới trước đó[6]. Ví dụ, do thời gian hạn hẹp, một người muốn đi ăn tối với gia đình ở một nhà hàng trong thành phố.
Cách thứ nhất, đơn giản và nhanh chóng, đó là anh ta sử dụng công cụ tìm kiếm của google. Sẽ có một hàng dài cả trăm nghìn kết quả và thật khó để 11 lựa chọn cái nào tốt hơn cái nào. Cách thứ hai hiệu quả hơn, có một hệ tư vấn dựa trên dữ liệu của gia đình, bạn bè, những người trong thành phố và chính bản thân anh ta để đưa ra danh sách những nhà hàng sẽ có khả năng cao nhất anh chàng đó và gia đình sẽ muốn tới. Đây là một bài toán phổ biến và điển hình trong tư vấn địa điểm.
Phân loại tư vấn địa điểm Hình 1. Phân loại tư vấn địa điểm dựa trên mạng xã hội[6] Theo Jiliang Tang và cộng sự [9], tư vấn địa điểm có thể chia làm ba loại dựa trên những đặc điểm của từng loại: o dựa trên địa lý - xã hội. o dựa trên địa lý - thời gian. o dựa trên địa lý - nội dung.
Trong đó tư vấn dựa trên địa lý – xã hội bao gồm hai thuộc tính chính là khoảng cách vật lý thật (Geographical Distance) có thể tính toán theo kinh vĩ độ và kết nối xã hội (Social connections) hay mạng lưới bạn bè của người dùng. Tư vấn dựa trên địa lý – thời gian cũng bao gồm hai thuộc tính là: thói quen của người dùng trong một ngày (ví dụ ăn trưa vào 12 giờ.) và thói quen của người dùng một ngày trong tuần (đi xem phim vào cuối tuần. Còn tư vấn dựa trên địa lý – nội dung là việc khai thác những nội dung mà người dùng đăng tải lên mạng xã hội ví dụ như: tag, comment. Tích hợp mạng xã hội vào tư vấn địa điểm Trong phần lớn các hệ tư vấn, việc dự đoán một đánh giá phụ thuộc khá nhiều vào đánh giá của những người dùng khác.
Điều quan trọng ở đây đó là tìm ra những nhóm người có cùng quan điểm, sở thích. Mạng xã hội cung cấp cho chúng ta một lượng người dùng khổng lồ để có thể khai thác cho vấn đề này. Mạng xã hội đồng thời cũng giúp xử lý vấn đề bắt đầu nguội (cold-start) bằng việc sử dụng đánh giá từ bạn bè của người dùng. Ví dụ một người dùng u4 chưa có đánh giá nào về các mục i, ta có thể dựa vào sơ đồ tương quan người dùng và ma trận user-item có được từ mạng xã hội để đưa ra các dự đoán về đánh giá của người dùng này.
Độ mạnh liên kết người dùng và ma trận thông tin user-item[9] 1. Các thách thức và cơ hội 1. Dữ liệu lớn Số lượng người dùng lớn và thường xuyên đã tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ trên mạng xã hội. Và tư vấn địa điểm cũng không ngoại lệ.
Ví dụ, theo báo cáo của Huiji Gao và cộng sự[6], Google Latitude có khoảng mười triệu người dùng hoạt động trong năm 2011, với Yelp là khoảng 71 triệu người dùng hàng tháng. Những dữ liệu này cũng được công khai thông qua các API được cung cấp bởi các công ty trên. Điều này tạo điều kiện cho việc phân tích dữ liệu hành vi người dùng trên quy mô lớn. Dữ liệu thưa Đây là một vấn đề chung của cả hệ tư vấn nói chung và tư vấn địa điểm nói riêng.
Số lượng người dùng và mục khổng lồ, nhưng không phải người dùng nào cũng thường xuyên đưa ra đánh giá. Vì vậy ma trận người dùng mục thường rất thưa. Thông thường, độ thưa dữ liệu thường lớn hơn 90%. Bài toán tư vấn trong khóa luận Áp dụng thông tin mạng xã hội vào hệ tư vấn là một lĩnh vực có rất nhiều tiềm năng để khai thác.
Tại Khoa CNTT, đã có một số khóa luận về hệ tư vấn và hệ tư vấn xã hội, chẳng hạn như [1,2,3]. Trong [1], Nguyễn Song Hà sử dụng khai phá query log cho tư vấn trang web. Tư vấn xã hội đã được khảo sát tại các khóa luận [2,3], trong đó Thái Thị Hòa [2] khai thác các đặc trưng cục bộ và toàn cục cho tư vấn còn Nguyễn Quỳnh Nga [3] khảo sát tư vấn nhóm (cộng đồng) trong mạng xã hội. Khóa luận này nghiên cứu sâu hơn về tư vấn xã hội hướng địa điểm.
Khóa luận sẽ xây dựng một mô hình hệ tư vấn nhằm đưa ra những gợi ý về địa điểm cho người dùng trong mạng xã hội Brightkite. Phương pháp được sử dụng là đưa ra sự gợi ý dựa trên lựa chọn trước đó của những người dùng khác có liên kết với người được chọn tư vấn. Với đầu vào là tập dữ liệu trong đó bao gồm các check-in của người sử dụng, khóa luận sẽ chọn lọc ra những check-in có giá trị, sau đó sử dụng hệ tư vấn địa điểm để đưa ra những địa điểm có giá trị với từng người dùng. Đồng thời để tạo sự thuận lợi trong việc khai thác thông tin, các địa điểm được chọn để khai thác sẽ được lấy từ dữ liệu check-in trên điện thoại thông minh của người dùng do đây là một xu hướng đang phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây.
Tóm tắt chương 1 Chương 1 đã trình bày được những khái niệm cơ bản về hệ tư vấn và tư vấn xã hội hướng địa điểm, đồng thời cho thấy phần nào tiềm năng khai thác các phương tiện xã hội cho hệ tư vấn địa điểm cũng như bài toán cần giải quyết. Chương tiếp theo sẽ trình bày về các phương pháp giải quyết cho bài toán tư vấn xã hội hướng địa điểm. Một số phương pháp tư vấn xã hội hướng địa điểm Tư vấn xã hội hướng địa điểm gồm có ba nhóm dựa trên đặc trưng của loại dữ liệu từng nhóm: o Tư vấn dựa trên địa lý - xã hội. o Tư vấn dựa trên địa lý - thời gian.
o Tư vấn dựa trên địa lý - nội dung.