Luận văn: Phát hiện tin tức được quan tâm từ nguồn trực tuyến - Đại học Bách Khoa Hà Nội

Luận văn nghiên cứu cách phát hiện tin tức được quan tâm từ các nguồn trực tuyến. Phân tích dữ liệu và thuật toán để xác định xu hướng tin tức.

Chuyên ngành

Công nghệ thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2018

75
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

Danh mục các ký hiệu, viết tắt

Danh mục hình ảnh

Danh mục bảng biểu

LỜI MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG I: XU HƯỚNG QUAN TÂM CỦA NGƯỜI DÙNG TRỰC TUYẾN VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN TIN TỨC

1.1. Tổng quan các nền tảng tin tức của người dùng trực tuyến

1.2. Nguồn tin tức từ mạng xã hội

1.3. Nền tảng mạng xã hội Facebook

1.4. Tình hình ở Việt Nam

1.5. Một số phương pháp tiếp cận

1.5.1. Hướng phát hiện tin tức quan tâm từ từ khoá tìm kiếm trực tuyến

1.5.2. Hướng phát hiện tin tức từ công cụ của các hãng công nghệ

1.5.3. Hướng phát hiện tin tức quan tâm từ mạng xã hội sử dụng thuật toán phân cụm tin tức

2. CHƯƠNG II: MỘT SỐ GIẢI PHÁP PHÁT HIỆN TIN TỨC QUAN TÂM

2.1. Khảo sát dữ liệu

2.2. Phân cụm dữ liệu

2.2.1. Thuật toán phân cụm theo thứ bậc (Hierarchical Clustering)

2.3. Thuật toán LDA (Latent Dirichlet Allocation)

2.4. Đánh giá chủ đề tin tức được quan tâm

3. CHƯƠNG III: GIẢI PHÁP PHÁT HIỆN THÔNG TIN ĐƯỢC QUAN TÂM TỪ FACEBOOK SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP LDA

3.1. Mô hình tổng quát

3.2. Khối thu thập dữ liệu

3.2.1. Graph API và khai thác dữ liệu từ Facebook

3.2.2. Khai thác dữ liệu

3.3. Khối thuật toán

3.3.1. Ước lượng mô hình chủ đề và phân cụm tin tức

3.4. Khối truy vấn và hiển thị

4. CHƯƠNG IV: THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ

4.1. Xây dựng hệ thống thử nghiệm

4.1.1. Xây dựng hệ thống database nông dịch vụ và luồng xử lý liên tục

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Luận văn Tổng quan về phát hiện tin tức từ nguồn trực tuyến

Trong bối cảnh bùng nổ thông tin trực tuyến, đặc biệt là trên các mạng xã hội, việc phát hiện tin tức được quan tâm trở thành một bài toán cấp thiết. Nguồn tin tức hiện nay vô cùng đa dạng, từ các báo điện tử, trang tin tức chính thống đến các truyền thông xã hội như Facebook, Twitter. Người dùng ngày càng tiếp cận tin tức thông qua điện thoại thông minh và các thiết bị điện tử khác, thay vì báo giấy truyền thống. Điều này dẫn đến sự thay đổi lớn trong cách thức tiếp nhận và tương tác với tin tức. Luận văn này tập trung vào việc nghiên cứu và đề xuất một giải pháp phát hiện tin tức được quan tâm từ các nguồn trực tuyến, đặc biệt là từ Facebook, một nền tảng mạng xã hội phổ biến. Bài toán này đòi hỏi sự kết hợp của nhiều lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), khai phá dữ liệu văn bản, phân tích tình cảmhọc máy. Theo thời gian, phương tiện truyền tải tin tức tới người dùng đã đi từ nhật báo, tạp chí trên giấy tới phát thanh, truyền hình rồi tới các báo điện tử trên web. Trong hai thập kỷ vừa qua với sự ra đời của công nghệ kỹ thuật phổ biến thông tin trên internet đã tạo ra một sự thay đổi trong việc đọc báo giấy, người dân ngày càng đọc tin tức thông qua điện thoại thông minh và các thiết bị điện tử khác.

1.1. Xu hướng tiếp cận tin tức trực tuyến của người dùng

Người dùng ngày càng ưa chuộng việc tiếp cận tin tức thông qua các nguồn trực tuyến, đặc biệt là mạng xã hội. Lý do chính là tính tiện lợi, nhanh chóng và khả năng tương tác cao. Thông tin trên mạng xã hội mang lại sự chủ động cao cho người dùng, và mang tính tương tác nhiều hơn. Sự tương tác trên mạng xã hội khả là đa chiều, mọi người có thể bày tỏ ý kiến cá nhân, cũng như cảm xúc với từng loại tin tức.

1.2. Tầm quan trọng của việc phát hiện tin tức được quan tâm

Việc phát hiện tin tức được quan tâm là vô cùng quan trọng để nắm bắt xu hướng xã hội, ý kiến công chúng, và hỗ trợ các quyết định trong nhiều lĩnh vực như chính trị, kinh doanh, và truyền thông. Từ đó, bài toán phát hiện tin tức được quan tâm của người dùng trực tuyến trở nên cấp thiết hơn.

II. Thách thức trong phát hiện tin tức từ nguồn trực tuyến

Bài toán phát hiện tin tức được quan tâm từ các nguồn trực tuyến đối mặt với nhiều thách thức. Lượng dữ liệu khổng lồ, tính đa dạng về ngôn ngữ và văn phong, sự xuất hiện của tin tức giả mạo (fake news)bot tin tức là những vấn đề cần giải quyết. Bên cạnh đó, việc hiểu ngữ cảnh và phân tích tình cảm trong các bài viết tin tức cũng đòi hỏi các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tiên tiến. Bài toán phát hiện tin tức được quan tâm là bài toán khó và phức tạp, đòi hỏi phải tổng hợp nhiều tri thức để giải quyết nhiều vấn đề. Bài toán này cũng thu hút sự quan tâm rất lớn của tác giả với mong muốn đóng góp được phần nào đó cho các nghiên cứu tương tự.

2.1. Vấn đề dữ liệu lớn Big Data và xử lý thời gian thực

Khối lượng tin tức trên mạng xã hội và các nguồn trực tuyến khác là vô cùng lớn, đòi hỏi các hệ thống có khả năng xử lý dữ liệu lớn (Big Data) và phân tích theo thời gian thực để kịp thời phát hiện các xu hướng tin tức mới nổi. Dữ liệu cần được thu thập và xử lý nhanh chóng để đưa ra thông tin chính xác.

2.2. Nguy cơ tin tức giả mạo và ảnh hưởng đến ý kiến công chúng

Sự lan truyền của tin tức giả mạo (fake news) trên mạng xã hội là một vấn đề nghiêm trọng, có thể ảnh hưởng đến ý kiến công chúng và gây ra những hậu quả tiêu cực. Do đó, việc xác minh độ tin cậy của tin tức là một yếu tố quan trọng trong quá trình phát hiện tin tức được quan tâm.

III. Phương pháp LDA Giải pháp cho phân cụm và mô hình hóa chủ đề

Luận văn này đề xuất sử dụng phương pháp Latent Dirichlet Allocation (LDA) để giải quyết bài toán phát hiện tin tức được quan tâm. LDA là một kỹ thuật mô hình hóa chủ đề mạnh mẽ, cho phép khám phá các chủ đề tiềm ẩn trong một tập hợp văn bản lớn. Bằng cách phân tích các từ khóa và cụm từ xuất hiện thường xuyên trong các bài viết tin tức, LDA có thể giúp xác định các chủ đề chính đang được quan tâm bởi người dùng. Phương pháp tiếp cận để phát hiện tin tức quan tâm của người dùng trực tuyến đã có một số công trình nghiên cứu, và mỗi phương pháp có ưu nhược điểm riêng. Trong khuôn khổ luận văn, các nội dung sẽ như sau:

3.1. Tổng quan về thuật toán Latent Dirichlet Allocation LDA

LDA là một thuật toán học máy thuộc lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), được sử dụng rộng rãi để khai phá dữ liệu văn bảnmô hình hóa chủ đề. LDA giả định rằng mỗi văn bản là một hỗn hợp của các chủ đề, và mỗi chủ đề là một phân phối xác suất trên các từ. Hình 10 trong tài liệu gốc mô tả nguyên lý xử lý của thuật toán LDA.

3.2. Ưu điểm của LDA trong phát hiện tin tức quan tâm

LDA có nhiều ưu điểm trong việc phát hiện tin tức được quan tâm, bao gồm khả năng tự động khám phá các chủ đề tiềm ẩn, khả năng xử lý dữ liệu lớn, và khả năng cung cấp thông tin về mức độ quan tâm của từng chủ đề. Thuật toán LDA có khả năng tự động phân loại và nhóm các bài viết tin tức theo các chủ đề khác nhau.

IV. Xây dựng hệ thống thực nghiệm Thu thập và phân tích dữ liệu

Để đánh giá hiệu quả của phương pháp LDA, luận văn đã xây dựng một hệ thống thực nghiệm để thu thập và phân tích dữ liệu tin tức từ Facebook. Hệ thống này bao gồm các thành phần chính như bộ thu thập dữ liệu, bộ tiền xử lý dữ liệu, bộ phân tích chủ đề (sử dụng LDA), và bộ hiển thị kết quả. Quá trình thực nghiệm bao gồm các bước thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình LDA, đánh giá mô hình, và phân tích kết quả. Mục tiêu: Đưa ra một giải pháp phát hiện tin tức được quan tâm từ các nguồn trực tuyến với hướng tiếp cận mới, khắc phục được một số hạn chế của một vài phương pháp hiện tại gặp phải. Nhiệm vụ: Để đạt được mục tiêu trên thì luận văn cần phải thực hiện được các nhiệm vụ sau:

4.1. Thu thập dữ liệu tin tức từ Facebook bằng Graph API

Dữ liệu tin tức từ Facebook được thu thập thông qua Facebook Graph API, một giao diện lập trình ứng dụng cho phép truy cập vào dữ liệu công khai trên Facebook. Quá trình thu thập dữ liệu bao gồm việc xác định các trang tin tức và nhóm cộng đồng mục tiêu, và thu thập các bài viết, bình luận, và lượt tương tác liên quan. Hình 14 và 15 trong tài liệu gốc minh họa Facebook Graph API và công cụ Facebook Graph Explorer.

4.2. Tiền xử lý dữ liệu Làm sạch và chuẩn hóa văn bản

Dữ liệu tin tức thu thập được cần được tiền xử lý để loại bỏ các ký tự đặc biệt, dấu câu, và các từ dừng. Quá trình tiền xử lý cũng bao gồm việc chuẩn hóa văn bản, chẳng hạn như chuyển đổi tất cả các chữ cái thành chữ thường và thực hiện stemming hoặc lemmatization để đưa các từ về dạng gốc. Hình 18 trong tài liệu gốc mô tả tiến trình tiền xử lý.

V. Kết quả thực nghiệm Phân tích xu hướng quan tâm tin tức từ LDA

Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp LDA có hiệu quả trong việc phát hiện tin tức được quan tâm từ Facebook. Hệ thống đã xác định được các chủ đề chính đang được thảo luận trên mạng xã hội, và cung cấp thông tin về mức độ quan tâm của từng chủ đề theo thời gian. Kết quả cũng cho thấy sự thay đổi trong xu hướng tin tức theo thời gian, phản ánh các sự kiện và vấn đề đang diễn ra trong xã hội. Chương IV trong tài liệu gốc trình bày chi tiết về thực nghiệm và kết quả.

5.1. So sánh mức độ quan tâm giữa các chủ đề tin tức

Hệ thống cho phép so sánh mức độ quan tâm giữa các chủ đề tin tức khác nhau, giúp người dùng nắm bắt được các vấn đề đang được ưu tiên thảo luận trên mạng xã hội. Bảng 6 trong tài liệu gốc so sánh mức độ quan tâm của 2 chủ đề tin tức.

5.2. Biểu diễn trực quan xu hướng quan tâm theo thời gian

Kết quả phân tích được biểu diễn trực quan bằng các biểu đồ, giúp người dùng dễ dàng theo dõi sự thay đổi trong xu hướng tin tức theo thời gian. Hình 26 trong tài liệu gốc biểu diễn sự quan tâm của người dùng theo từng chủ đề tin tức trong tháng 6/2018.

VI. Kết luận và hướng phát triển cho luận văn về tin tức online

Luận văn đã trình bày một giải pháp hiệu quả cho bài toán phát hiện tin tức được quan tâm từ các nguồn trực tuyến, sử dụng phương pháp Latent Dirichlet Allocation (LDA). Kết quả thực nghiệm cho thấy LDA có khả năng tự động khám phá các chủ đề tiềm ẩn trong dữ liệu tin tức và cung cấp thông tin về mức độ quan tâm của từng chủ đề. Trong tương lai, có thể mở rộng nghiên cứu bằng cách kết hợp LDA với các kỹ thuật phân tích tình cảmphân tích mạng xã hội để cung cấp thông tin chi tiết hơn về ý kiến công chúngdanh tiếng trực tuyến. Các hình thức tiếp cận tin tức trên mạng xã hội sẽ mang lại sự chủ động cao cho người dùng, và mang tính tương tác nhiều hơn. Bài toán phát hiện tin tức được quan tâm là bài toán khó và phức tạp, đòi hỏi phải tổng hợp nhiều tri thức để giải quyết nhiều vấn đề. Vì vậy, đề tài “Phát hiện tin tức được quan tâm từ các nguồn trực tuyến” được chọn làm đề tài nghiên cứu cho luận văn của mình.

6.1. Kết hợp LDA với phân tích tình cảm để hiểu rõ hơn về ý kiến công chúng

Việc kết hợp LDA với phân tích tình cảm có thể giúp hiểu rõ hơn về ý kiến công chúng đối với từng chủ đề tin tức. Ví dụ, có thể xác định xem người dùng có thái độ tích cực, tiêu cực, hay trung lập đối với một chủ đề cụ thể.

6.2. Ứng dụng phân tích mạng xã hội để đánh giá độ tin cậy của tin tức

Việc sử dụng phân tích mạng xã hội có thể giúp đánh giá độ tin cậy của tin tức bằng cách phân tích mạng lưới lan truyền tin tức và xác định các nguồn tin có uy tín.

6.3. Nghiên cứu về phát hiện tin tức giả mạo và giảm thiểu tác động

Nghiên cứu thêm về phát hiện tin tức giả mạo (fake news) sử dụng các phương pháp học máyxử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Mục tiêu là giảm thiểu tác động tiêu cực của tin tức giả mạo đến ý kiến công chúng và xã hội.

Tóm tắt và mô tả trên trang này được tạo với sự hỗ trợ của AI từ nội dung tài liệu gốc; tài liệu do người dùng đóng góp và được kiểm duyệt trước khi xuất bản. Báo lỗi nội dung.

11/09/2025
Luận văn phát hiện tin tức được quan tâm từ các nguồn trực tuyến

Trích đoạn nội dung tài liệu

BO GIAO DUC VA BAO TAO TRUONG DAI HOC BACH KHOA HA NOL Nguyén Thanh Huy PLLAT LEN TIN TUC DUOC QUAN TAM TU CAC NGUON TRUC TUYEN Chuyên ngành: Công nghệ thông tin T.UẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CONG NGHE THONG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HOC: PGS. CAO TUAN DUNG Ha Noi —Nam 2018 LOT CAM ON Em xin bày tỏ lòng kinh trong và cảm ơn chân thành dén thay giáo PGS. Cao Tuân Dũng - Viện Công nghệ thông tin và Truyền thông — Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, người để định hướng, tận tính hướng dẫn, giúp đỡ em trong suốt quả trinh thực hiện luận vẫn. Em xin chân thành cảm em các thay giáo, cô giáo - Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông - Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, những người đã lận tỉnh truyền đạt các kiên thức cho em trong suốt thời gian em học tập vá nghiên cứu tại Trường, Tầm cũng xin gửi lời cảm em tới gia đỉnh đã ủng hệ, động viên em trong suốt quá trình học tập vừa qua Cuỗi củng, em xin cắm ơn các ban học củng lớp 15BCN TT khoá 2015, các đồng nghiệp và đơn vị công táo đã giúp đỡ em trong quá trình học tập và thục hiện luận văn.

Do trong quá trinh nghiên củu, tìm hiểu và thực nghiệm luận văn chắc chân không thể tránh khôi những sai sót nhật định, em rất meng nhận được sự góp ý của thầy, cô giáo và cáo bạn đỗ luận văn được hoàn chính hơn. Em xin trên trọng cảm ơn! Hà Nội, thẳng 09 năm 2018 ‘Tac giả luận văn. Nguyễn Thành Huy LOT CAM DOAN Em xin cam doan luan vin “Phat hién tin tie duge quan tim từ các nguồn trực tuyến” này la oông trinh nghiên cứu của em đưới sự hướng đẫn khoa học của PGS. Cao Tuân Dũng.

Tải cả những tải liêu tham khảo cm đã liệt kê rõ ở phần cuối của huận văn. Các nội dưng công bộ và kết quả trình bảy trong luận văn nảy là trung thực và không có sự sao chép của người khác Nếu phát hiện có bắt kỳ sự gian lân nào, cm xin hoàn toàn chịu trách nhiễm trước tội đồng, cũng như kết quả tốt nghiệp cứa mình. Hà Nội, tháng 09 năm 2018 ‘Tac giả luận văn. Nguyễn Thành Huy CHUONG TIL GIAT PHAP PHAT HIEN THONG TIN BUGC QUAN TAM TU FACEBOOK SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP LDA.1 Mô hình tổng quát 3.2 Khối thu thập đữ hệu 1 Graph API và khai thác dữ liệu từ Eacebook.2 Khai thác đử liệu 3.3 Khối thuật loán.2 Ước lượng mô hình chủ đề và phản cụm tin tức.4 Khối truy vấn và hiển thị.

sec CHUONG TV: THUC NGHTEM VA KRT QUA, 4.1 Xây dựng hệ thống thứ nghiệm.1 Xây dựng hệ thẳng database nông địch vụ và luồng xử lý liển tục KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIẾN TÀI LIỆU THAM KHẢO DANH MUC CAC KY HIEU, VIET TAT Ky higu Tiếng Anh Tiếng Việt API Application Prograniming Giao điện lập trình ứng đụng Interface LDA Latent Dirichlet Allocation Phân bố Dữichletẩn JSON JavaScript Object Notation Ký hiệu đổi tượng lavascript Weka Waikato Environment for 1ộ phân mềm học máy được Knowledge Analysis Dai hoe Waikato, New Zealand phat trién bang Java HIP Hypertext Transfer Protocol Giao thức truyền tải siêu vẫn. bản XMU eXtensible Markup Language Ngôn ngữ đánh đấu mở rộng pLST probabilistic Latent Semantic Xác suất xác định ngữ nghĩa Tndexing tiểm ân CRFs Conditional Random Ficlds Trường xác suất có điều kiện SOA Service Oriented Architecture Kién wie hướng dich vu DANH MUC BANG BIEU Bang 1: Bang danh cac ky higu loai tir. Bang 2: Bang đanh sách các trang thông tín thu thập Bang 3: Bảng thống kế dữ liệu dã thu thập Bang 4: Bang danh sach ti khoa cia hai chủ đẻ tin tức. Bang 5: Bằng xác suất lợp TÔ tín tức ứng với chủ để 11 trong tháng 06/2018 Bang 6: Băng so sảnh mức độ quan tâm của 2 chủ để tin tức.

MUC LUC Danh mục các ký hiệu, viết tắt. con cu Danh mục hình ảnh. Danh mục bảng biểu. LỠI MÔ ĐẦU.

10 CHUONGI: XU HƯỚNG QUAX TÂM CUA NGƯỜI DÙNG TRỰC TUYẾN VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT LIIỆN TÌN TỨC.1 Tổng quan các nền tầng lin tức của người đùng lrực tuyến. 13 12 Nguỗntin tức tử mạng xã hội.àà So 15 143 Nên tảng mạng xã hộiFacebock. 17 1⁄4 Tinh hinh 6 Viét Nam 18 1.5 Mộtsó phương pháp tiếp cận. Hướng phát hiện tin tức quantâm từ từ khoá tỉm kiểm trực tuyến.2 Hưởng phát hiện tin tức từ công cụ của các hãng công nghệ.

20 1% Hưởng phát hiện tin tức quan tảm từ mạng xã hội sử dụng thuật ie toán phân cựm lin túc 20 CHUONG TI: MOT SỐ GIẢI PHÁP PHÁT HIỆN TIN TÚC QUAN TÂM 1 Khảosátdữliệu.i oi 22 Phan cum đữ liệu.32 __ Thuật toán phân cụm theo thử bậc (IEerarchical Clustering) 30 2. Thudt toan LDA (Latent Dirichlet Allocation).3 Dánh giả chú để tín tức được quan tâm. dB DANH MUC CAC KY HIEU, VIET TAT Ky higu Tiếng Anh Tiếng Việt API Application Prograniming Giao điện lập trình ứng đụng Interface LDA Latent Dirichlet Allocation Phân bố Dữichletẩn JSON JavaScript Object Notation Ký hiệu đổi tượng lavascript Weka Waikato Environment for 1ộ phân mềm học máy được Knowledge Analysis Dai hoe Waikato, New Zealand phat trién bang Java HIP Hypertext Transfer Protocol Giao thức truyền tải siêu vẫn. bản XMU eXtensible Markup Language Ngôn ngữ đánh đấu mở rộng pLST probabilistic Latent Semantic Xác suất xác định ngữ nghĩa Tndexing tiểm ân CRFs Conditional Random Ficlds Trường xác suất có điều kiện SOA Service Oriented Architecture Kién wie hướng dich vu LOIMO DAU Theo théi gian, phuong tién truyén tai tin tức tới người đúng di từ nhật báo, tạp chí trên giấy tới phát thanh, truyền hình rồi tới các bảo điện tứ trên web, gắn đây là xuạng xứ hội.

Trơng Hai thập kỹ vừa qua với sự ra đời của công nghệ kỹ thuê phổ biển thông tin trên internet dã tạo ra một sự thay dỗi trong việc dọc bảo giấy, người dân ngày cảng đọc tin tức thông qua điện thoại thông minh và các thiết bị điện tử kháo. Hiện nay, thông tin trên rạng trực tuyến là quá lớn, tin tức được truyền tái qua internet đưới nhiêu hình thức và cực ky đa dạng. Một trong các hình thức chính mà người dùng trực tuyển sử dung là mạng xã hội. Việc sử đụng hình thức tiếp cập lin tức trên mạng xã hội sẽ mạng lại sự chủ động cao cho người dùng, và mang tính tương tác nhiều hơn.

Sự tương táo trên mạng xã hội khả là đa chiêu, mọi người có thế bấy lô ý kiến cá nhân, cũng như câm xúc với từng loại tĩn tức. Từ đó, bản toàn phát hiện tin tức được quan tâm của người dùng trực tuyến trở nên cấp thiết hơn. Bài toán phát hiện tin tức được quan tâm là bài toán khó và phức tạp, đòi héi phải tổng hợp nhiều Iri thắc dễ giải quyết nhiều vấn dễ. Bài toán này cũng Thứ hút sự quan †âm rất lớn của tác giả với mong muốn đóng góp được phần náo đỏ cho các nghiền cứu tương tự.

Vì vậy, đề Lài “Phát hiện tin tức được quan (âm từ các nguồn {rực tuyến” dược chọn làm đè tài nghiên cửu cho luận văn của mình. Phương pháp tiếp cận đề phát hiện tín bức quan tâm của người đùng trực tuyển đã có một số công trình nghiên cứu, và mỗi phương pháp có ưu nhược điểm riêng. Trong, khuôn khỏ luận văn, các nội dung sẽ như sau: Mục tiêu và nhiệm vụ: - Muc riéw: Dua ra một giải pháp phát hiện tin tức được quan tâm tử các nguồn. trực tuyến với hưởng tiếp cận mới, khắc phục được một sỏ hạn chế của một vài phương pháp hiện tại gặp phải -_ Nhiệm vụ: Đề đại được mục tiêu thư trên thì luận vẫn cản phải thực tiện được các nhiệm vụ sau: DANH MỤC HÌNH ẢNH Link 1: Biểu đỗ các nguồn tin tủc của Mỹ giai đoạn 2012-2017.

Hình 3: Biểu đổ tý lệ các kênh dẫn tới nội dụng tín tức - Hình 3: Biểu đỗ phản bó tỷ lệ sử dụng nguồn tin theo dộ tuổi. Tlỉnh 4: Lượng người hoạt động trên các nên tảng mang xã hội 2017. Hình Š: 8o sánh giữa cáo cách lựa chơn im lức Hinh 6 Mô tả dữ liệu của tia tức trên Facebook. " Tlỉnh 2: Minh hoạ thuật toán phân cựm đữ liệu bằng phân cấp theo 2 kiều Tinh 8: Mô tả chủ đề văn bản trong mô hình chủ đề linh 9: So sảnh mô hình chủ đề với phân cụm văn bản.

Hinh 10: Nguyên lý xử lý của thuật toán LDA. Hình 1ï: Kỷ hiệu khối lặp lại - Tlỉnh 12: Biểu điễn mô hình xử lý của LDA. Hinh 13: Mô hình hệ thống phát hiện tin tức quan tâm. Hình 14: Facebook Graph APT.

Hinh 15: Céng cu Facebook Graph Explorer. eee Hình 16: Ladny xử lý khai thác đữ liệu Hinh 17: Luỗng xử lý dữ liêu thỏ. linh 18:Tiên trinh tiền xứ lý. cv Hình 19: Tiên trình xử lý phân cụm chủ đề tìm tức.

Hình 20: Sơ dỗ thiết kế database. Tlỉnh 2L: Bàng đữ liệu thõ - “ nan Hinh 22: Bảng dữ liệu các bân ghỉ sau khi phân tách đữ liệu thổ Hình 23: Băng lưu thông tin tiển xử lý cửa tin tửG. con Tỉnh 24: Băng đữ liệu mô hình chủ đề Tình 25: Bang dif liệu tỷ lẻ mỗi tín Lức ứng với từng chủ đề Linh 36: Giao điện web của [rendNews. DANH MUC CAC KY HIEU, VIET TAT Ky higu Tiếng Anh Tiếng Việt API Application Prograniming Giao điện lập trình ứng đụng Interface LDA Latent Dirichlet Allocation Phân bố Dữichletẩn JSON JavaScript Object Notation Ký hiệu đổi tượng lavascript Weka Waikato Environment for 1ộ phân mềm học máy được Knowledge Analysis Dai hoe Waikato, New Zealand phat trién bang Java HIP Hypertext Transfer Protocol Giao thức truyền tải siêu vẫn.

bản XMU eXtensible Markup Language Ngôn ngữ đánh đấu mở rộng pLST probabilistic Latent Semantic Xác suất xác định ngữ nghĩa Tndexing tiểm ân CRFs Conditional Random Ficlds Trường xác suất có điều kiện SOA Service Oriented Architecture Kién wie hướng dich vu LOIMO DAU Theo théi gian, phuong tién truyén tai tin tức tới người đúng di từ nhật báo, tạp chí trên giấy tới phát thanh, truyền hình rồi tới các bảo điện tứ trên web, gắn đây là xuạng xứ hội. Trơng Hai thập kỹ vừa qua với sự ra đời của công nghệ kỹ thuê phổ biển thông tin trên internet dã tạo ra một sự thay dỗi trong việc dọc bảo giấy, người dân ngày cảng đọc tin tức thông qua điện thoại thông minh và các thiết bị điện tử kháo. Hiện nay, thông tin trên rạng trực tuyến là quá lớn, tin tức được truyền tái qua internet đưới nhiêu hình thức và cực ky đa dạng. Một trong các hình thức chính mà người dùng trực tuyển sử dung là mạng xã hội.

Việc sử đụng hình thức tiếp cập lin tức trên mạng xã hội sẽ mạng lại sự chủ động cao cho người dùng, và mang tính tương tác nhiều hơn.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ