Chương 1 đã trình bày tổng quan về mạng xã hội, cấu trúc và lịch sử phân tích mạng xã hội. Đồng thời chương này cũng đã khái quát một số phương pháp và cách tiếp cận bài toán phát hiện vai trò trong mạng xã hội. Chương 2 của luận văn sẽ giới thiệu một số công trình nghiên cứu phát hiện vai trò trong mạng xã hội. Đồng thời sẽ trình bày chi tiết phương pháp nổi bật phát hiện vai trò phân cấp giữa các cặp đối tượng trong xã hội và phương pháp phát hiện vai trò cũng như chủ đề dựa trên nội dung trao đổi trong mạng.04 7 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.
Một số phương pháp phát hiện vai trò trong mạng xã hội Như đã trình bày ở chương trước, phát hiện vai trò trong mạng xã hội đã được quan tâm nghiên cứu và phát triển trong nhiều lĩnh vực. Chương này sẽ tập trung giới thiệu chi tiết một số công trình nghiên cứu điển hình về phát hiện vai trò trong mạng xã hội dựa vào nội dung và cấu trúc mạng.1 Tổng quan về một số phương pháp phát hiện vai trò trong mạng xã hội Cùng với sự gia tăng nhanh chóng của các mạng xã hội, đã có rất nhiều công trình nghiên cứu về bài toán phát hiện vai trò trong mạng xã hội được công bố. Các nghiên cứu này rất đa dạng, bao gồm cả khai phá cấu trúc mạng xã hội và khai phá nội dung trong mạng. Daud và cộng sự [9] đã nghiên cứu nội dung những bài công bố khoa học tại các hội nghị nhằm tìm kiếm vai trò chuyên gia.
Mỗi tác giả trong một hội nghị được biểu diễn bởi một phân phối xác suất trên các chủ đề, mỗi chủ đề được biểu diễn bởi một phân phối xác suất trên các từ và năm diễn ra hội nghị. Vai trò chuyên gia được xác định thông qua việc phát hiện các chủ đề ẩn bằng cách mô hình hoá từ - tác giả, tác giả - tác giả và tác giả - hội nghị với hiệu ứng thời gian liên tục. Trong một số nghiên cứu khác, vai trò được định nghĩa trước và có thể phát hiện được bằng việc xác định các đối tượng thoả mãn một số tiêu chí nhất định. Các vai trò này có thể là vai trò chuyên gia, người có tầm ảnh hưởng, hoặc các vai trò cụ thể trong các nhóm thảo luận trực tuyến.
Trong nghiên cứu về các thuật toán xếp hạng dựa trên đồ thị, Dom và cộng sự [8] đã xây dựng một mô hình phát hiện chuyên gia trong mạng email. Vai trò chuyên gia được xác định cho từng lĩnh vực cụ thể được trao đổi thông qua các email. Đầu tiên, mức độ chuyên gia được đánh giá dựa trên sự hiểu biết về lĩnh vực của mỗi tác nhân trong một cặp tác nhân có trao đổi email về lĩnh vực đó. Sau đó, các thuật toán tính hạng được áp dụng để xếp hạng chuyên gia cho toàn mạng.
Phát hiện người có tầm ảnh hưởng trong mạng xã hội cũng là một chủ đề nhận được rất nhiều sự quan tâm nghiên cứu. Agarwal và cộng sự [2] đã mô hình hoá ảnh hưởng của các blogger trong một cộng đồng bằng việc phân tích các liên kết và các thuộc tính trong bài đăng. Các tác giả định nghĩa một blogger được xem là có sức ảnh hưởng nếu người ấy có ít nhất một bài đăng có sức ảnh hưởng. Chủ đề này cũng được thảo luận trong [26], trong đó, các tác giả tập trung vào tìm kiếm các tác nhân có ảnh hưởng nhất trong mạng.
Họ giả định rằng việc một người trong mạng áp dụng một ý tưởng hay mua một sản phẩm có khả ảnh hưởng đến các nút hàng xóm của người đó.04 8 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.04 Vì vậy, người có ảnh hưởng nhất là người bắt đầu chuỗi hoạt động này mà sau đó có thể tạo ra số lượng lớn nhất những người có cùng hoạt động. Một số nghiên cứu khác tập trung vào các mạng thảo luận trực tuyến (forums, blogs, emails), cụ thể như Twitter, Yahoo!Group [28][2]. Vì các mạng này có cấu trúc khác nhau nên thường có những loại vai trò khác nhau. Welser và cộng sự [32] khi nghiên cứu về các nhóm tin tức đã định nghĩa 2 vai trò: người trả lời và người thảo luận.
Vai trò người trả lời được xác định cho người có xu hướng trả lời cho các chủ đề được khởi tạo bởi những người khác và thường chỉ trả lời một số ít lần cho những người khác nhau. Ngược lại, người thảo luận thường trả lời trong chủ đề do chính người đó khởi tạo hoặc trao đổi rất thường xuyên trong một chủ đề của người khác. Trabaco và cộng sự [29] đã xây dựng một máy tìm kiếm vai trò từ những người dùng phương tiện xã hội. Các tác giả định nghĩa 14 đặc trưng phản ánh vai trò và tìm kiếm 4 vai trò quan trọng là: người nổi tiếng (Celebrities), người lãnh đạo (Information propagators), người quảng bá (Promoters), người nhanh nhạy (Early adopters).
Dựa trên những nghiên cứu này, Đinh Thị Hương [1] đã xây dựng một mô hình máy tìm kiếm vai trò trong mạng xã hội Twitter, có bổ sung thêm một số vai trò và đặc trưng. Về cơ bản, các nghiên cứu phát hiện vai trò trong mạng xã hội thường sử dụng các mô hình xác suất và các kỹ thuật phân tích mạng để phân tích cấu trúc, nội dung thông tin trao đổi và các hoạt động của người dùng trong mạng nhằm tìm ra những cá nhân nổi bật hoặc những nhóm người có vai trò tương tự nhau hay thoả mãn một số tiêu chí nào đó. Tuy lĩnh vực này đã nhận được nhiều sự quan tâm nghiên cứu, nhưng sự phức tạp trong hành xử và tương tác của người dùng trong mạng xã hội vẫn còn đặt ra nhiều thách thức cần phải giải quyết.2 Mô hình Role-Author-Recipient-Topic phát hiện vai trò và chủ đề trong mạng xã hội McCallum và cộng sự [6] đề xuất mô hình ART (Author-Recipient-Topic) tìm chủ đề giữa các cặp người gửi – người nhận thông qua nội dung các email, sử dụng mô hình LDA (Latent Dirichlet Allocation). Kết quả đầu ra của mô hình này là các chủ đề và các cặp người gửi – người nhận có trao đổi email về chủ đề với phân phối xác suất tương ứng.
Một nhóm các chủ đề tương đồng có thể xác định một vai trò. Do đó, để khai phá tốt hơn vai trò của người gửi, các tác giả đã mở rộng mô hình bằng cách bổ sung thêm các biến ẩn. Mô hình mở rộng là RART (Role-Author-Recipient-Topic), phát hiện vai trò của từng người trong mạng bằng cách phân cụm độ tương đồng giữa mọi người. Độ tương đồng này được đánh giá bằng cách sử dụng hiệu quả phân phối chủ đề có điều kiện.
Việc phân cụm được thực hiện đồng thời với việc phát hiện chủ đề bằng việc sử dụng các biến ẩn cho vai trò người gửi và người nhận.04 9 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.04 Một người có thể có nhiều vai trò, ví dụ một người vừa có thể là giáo sư, vừa là nhà leo núi. Mỗi vai trò tương ứng với một tập các chủ đề, và các chủ đề này có thể chồng lên nhau. Ví dụ, chủ đề về giáo sư có thể là về nghiên cứu thuộc tính, thời gian hội họp, đề nghị tài trợ, và các mối quan hệ bạn bè; Chủ đề về leo núi có thể gồm các đặc trưng về núi, thiết bị leo núi, và cũng bao gồm thời gian hội họp và quan hệ bạn bè. Trong RART, tác giả, vai trò và nội dung văn bản được mô hình đồng thời.
Mỗi tác giả có một phân phối đa thức trên tập vai trò. Mỗi người gửi và người nhận được ánh xạ tới một số vai trò, và một chủ đề được chọn dựa trên những vai trò này. Do đó, chúng ta có một mô hình phân cụm, trong đó sự xuất hiện của các chủ đề là những dữ liệu cơ bản và tập hợp các chủ đề tương đồng xác định một vai trò. Mỗi cặp vai trò người gửi và vai trò người nhận có một phân phối đa thức trên các chủ đề, và mỗi chủ đề có một phân phối đa thức trên các từ.1: Ba mô hình tham số RART [6] Nhóm tác giả đã đưa ra 3 mô hình sử dụng các chiến lược khác nhau để kết hợp các biến ẩn.
Trong mô hình RART1, vai trò được gán riêng rẽ cho mỗi từ. Với mô hình này, mỗi người có thể thay đổi vai trò trong chuỗi email. Trái lại, ở mô hình RART2, mỗi người chỉ có một vai trò nhất định trong suốt chuỗi email. Mỗi người nhận tin nhắn chọn một vai trò, và sau đó với mỗi từ, một người nhận với trò tương ứng được chọn trên điều kiện lựa chọn chủ đề.
Ở mô hình RART3, người nhận chia sẻ vai trò chung, vai trò này sau đó được sử dụng làm điều kiện lựa chọn mỗi từ trong tin nhắn. Mô hình này có thể giúp nắm bắt được thực tế là vai trò của một người có thể phụ thuộc vào những người nhận khác nhưng cũng ngăn cản những người khác nhận một vai trò. Sau đây sẽ mô tả chi tiết các mô hình RART.04 10 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. R: Tập vai trò.
A: Tập tài khoản email. D: Tập nội dung email. Nd: Số từ đặc trưng cho email d. Ở quá trình duyệt mỗi email trong mô hình RART1, một người gửi ad và một tập người nhận rd được quan sát.
Để sinh mỗi từ, một người nhận x được chọn từ tập rd. Vai trò g cho người gửi và vai trò h cho người nhận x được sinh ra từ 2 hàm phân phối đa thức 𝛹𝑎 𝑑 và 𝛹𝑥 tương ứng. Tiếp theo, một chủ đề z được chọn từ một phân phối chủ đề 𝜃𝑔 , được xác định cho mỗi cặp vai trò người gửi – vai trò người nhận (g,h). Cuối cùng, từ w được sinh ra bằng cách lấy mẫu từ hàm phân phối đa thức xác định chủ để 𝛷𝑧.
Các tham số 𝛼, 𝛽 và γ, người gửi 𝑎𝑑 và tập người nhận 𝒓𝒅 cho mỗi email d được cho trước.