Mô Hình Hành Vi và Quan Tâm Của Người Dùng Trên Các Mạng Xã Hội

Nghiên cứu mô hình hành vi và quan tâm của người dùng trên mạng xã hội, cung cấp cái nhìn sâu sắc về tương tác và xu hướng người dùng.

Chuyên ngành

Hệ thống thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận án tiến sĩ

2021

209
1
0

Phí lưu trữ

55 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HÀNH VI, QUAN TÂM VÀ MÔ HÌNH NGƯỜI DÙNG TRÊN CÁC MẠNG XÃ HỘI

1.1. Mạng xã hội và hành vi của người dùng trên mạng xã hội

1.2. Dữ liệu trên mạng xã hội

1.3. Người dùng và cộng đồng người dùng trên các mạng xã hội

1.4. Mô hình người dùng trên các mạng xã hội

1.5. Quan tâm của người dùng trên mạng xã hội

1.6. Chủ đề trên các trang mạng xã hội

1.7. Hành vi của người dùng trên các mạng xã hội

1.8. Phát hiện các chủ đề quan tâm của người dùng trên các mạng xã hội

1.9. Phát biểu bài toán và câu hỏi nghiên cứu

1.10. Ứng dụng của phát hiện quan tâm của người dùng trên mạng xã hội

1.11. Các nghiên cứu liên quan đến bài toán

1.12. Các hướng tiếp cận của bài toán

1.13. Các bước xây dựng hồ sơ quan tâm của người dùng

1.14. Những nội dung đang nghiên cứu về mạng xã hội

1.15. Hướng nghiên cứu của luận án

1.16. Xử lý dữ liệu văn bản ngắn trên mạng xã hội

1.17. Biểu diễn và tiền xử lý văn bản

1.18. Véctơ hóa dựa trên TF

2. CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH VÀ QUAN TÂM CỦA NGƯỜI DÙNG THEO NỘI DUNG BÀI VIẾT

2.1. MÔ HÌNH NGƯỜI DÙNG THEO NỘI DUNG BÀI VIẾT

2.2. Biểu diễn véctơ bài viết bằng TF

2.3. Biểu diễn người dùng bằng véctơ

2.4. Độ đo tương tự và độ tương quan giữa hai đối tượng

2.5. Độ tương tự giữa hai người dùng theo nội dung bài viết

2.6. MÔ HÌNH QUAN TÂM CỦA NGƯỜI DÙNG THEO CHỦ ĐỀ

2.7. Biểu diễn véctơ trọng số của chủ đề

2.8. Xây dựng các chủ đề trên mạng xã hội

2.9. Biểu diễn véctơ nội dung bài viết theo chủ đề

2.10. Độ quan tâm của người dùng theo các chủ đề trên mạng xã hội

2.11. Tương tự quan tâm theo chủ đề của người dùng

2.12. TƯƠNG QUAN GIỮA TƯƠNG TỰ NGƯỜI DÙNG VÀ QUAN TÂM

2.12.1. Mối tương quan giữa tương tự và quan tâm của người dùng

2.12.2. Xác định độ quan tâm và vấn đề tương quan

2.12.3. Thảo luận về kết quả

3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ QUAN TÂM CỦA NGƯỜI DÙNG DỰA TRÊN BÀI VIẾT MỞ RỘNG

3.1. XÁC ĐỊNH QUAN TÂM CỦA NGƯỜI DÙNG THEO BÀI VIẾT

3.2. MÔ HÌNH BÀI VIẾT MỞ RỘNG

3.2.1. Mô hình bài viết

3.2.2. Biểu diễn bài viết bằng véctơ

3.2.3. Độ tương tự giữa hai bài viết mở rộng

3.3. MÔ HÌNH NGƯỜI DÙNG THEO BÀI VIẾT MỞ RỘNG

3.3.1. Biểu diễn người dùng theo bài viết mở rộng

3.3.2. Độ tương tự giữa hai người dùng theo mô hình bài viết mở rộng

3.4. QUAN TÂM CỦA NGƯỜI DÙNG THEO MÔ HÌNH BÀI VIẾT MỞ RỘNG

3.4.1. Biểu diễn bài viết theo chủ đề

3.4.2. Xác định mối tương quan giữa người dùng và các chủ đề

3.4.3. Độ tương tự quan tâm của người dùng theo chủ đề

3.5. TƯƠNG QUAN GIỮA TƯƠNG TỰ NGƯỜI DÙNG VÀ QUAN TÂM

3.5.1. Bài toán xác định tương quan giữa tương tự người dùng và chủ đề

3.5.2. Thực nghiệm và đánh giá

3.5.3. Thảo luận về kết quả thực nghiệm

4. CHƯƠNG 4: HÀNH VI VÀ QUAN TÂM CỦA NGƯỜI DÙNG THEO HÀNH VI TRÊN MẠNG XÃ HỘI

4.1. HÀNH VI CỦA NGƯỜI DÙNG TRÊN MẠNG XÃ HỘI

4.1.1. Hành vi và phân loại các hành vi của người dùng trên mạng xã hội

4.1.2. Phát hiện quan tâm của người dùng dựa trên hành vi

4.1.3. Nhóm hay cộng đồng người dùng trên mạng xã hội

4.2. MÔ HÌNH NGƯỜI DÙNG THEO HÀNH VI

4.2.1. Mô hình biểu diễn người dùng

4.2.2. Biểu diễn mô hình người dùng bằng véc tơ trọng số

4.2.3. Độ tương tự giữa hai người dùng theo hành vi

4.3. QUAN TÂM CỦA NGƯỜI DÙNG THEO MÔ HÌNH HÀNH VI

4.3.1. Biểu diễn mô hình hành vi người dùng theo không gian chủ đề

4.3.2. Xác định chủ đề quan tâm theo hành vi

4.3.3. Độ tương tự quan tâm của người dùng theo chủ đề

4.4. TƯƠNG QUAN GIỮA TƯƠNG TỰ NGƯỜI DÙNG VÀ QUAN TÂM

4.4.1. Bài toán xác định tương quan giữa tương tự người dùng và chủ đề

4.4.2. Thực nghiệm đánh giá

4.4.3. Thảo luận về kết quả thực nghiệm

4.5. SO SÁNH VỚI MỘT SỐ MÔ HÌNH KHÁC

4.5.1. Các mô hình so sánh

4.5.2. Các bước thực hiện

4.5.3. Kết quả so sánh các mô hình và thảo luận

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC A: MỘT SỐ THUẬT NGỮ SỬ DỤNG TRÊN MẠNG XÃ HỘI

PHỤ LỤC B: THỰC NGHIỆM LỰA CHỌN THUẬT TOÁN TÍNH GIÁ TRỊ CHO THỂ LOẠI, QUAN ĐIỂM VÀ CẢM XÚC

PHỤ LỤC C: DANH MỤC CÁC TỪ DỪNG SỬ DỤNG TRONG LUẬN ÁN

Tóm tắt

I. Tổng quan về mô hình hành vi người dùng trên mạng xã hội

Mạng xã hội đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của con người. Việc hiểu rõ hành vi người dùng trên các nền tảng này là rất quan trọng. Nghiên cứu này sẽ phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của người dùng, từ đó xây dựng mô hình hành vi phù hợp. Các yếu tố như tâm lý người dùng, thói quen sử dụng mạng xã hội và các yếu tố xã hội sẽ được xem xét kỹ lưỡng.

1.1. Đặc điểm của hành vi người dùng trên mạng xã hội

Hành vi người dùng trên mạng xã hội thường được thể hiện qua các hoạt động như đăng bài, bình luận và chia sẻ. Những hành vi này không chỉ phản ánh tâm lý người dùng mà còn cho thấy cách mà họ tương tác với nhau trong không gian mạng.

1.2. Tầm quan trọng của việc phân tích hành vi người dùng

Phân tích hành vi người dùng giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu và sở thích của khách hàng. Điều này có thể dẫn đến việc tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo và cải thiện trải nghiệm người dùng trên các nền tảng mạng xã hội.

II. Vấn đề và thách thức trong nghiên cứu hành vi người dùng

Mặc dù có nhiều nghiên cứu về hành vi người dùng, vẫn còn nhiều thách thức trong việc thu thập và phân tích dữ liệu. Các vấn đề như bảo mật thông tin cá nhân và sự phân tán của dữ liệu là những yếu tố cần được giải quyết. Nghiên cứu này sẽ chỉ ra những khó khăn trong việc tiếp cận dữ liệu và cách thức vượt qua chúng.

2.1. Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu

Việc thu thập dữ liệu từ các mạng xã hội gặp nhiều khó khăn do yêu cầu bảo mật và quyền riêng tư của người dùng. Điều này làm giảm khả năng tiếp cận thông tin cần thiết cho việc phân tích hành vi.

2.2. Sự phân tán của dữ liệu trên các nền tảng khác nhau

Dữ liệu người dùng thường được phân tán trên nhiều nền tảng khác nhau, điều này gây khó khăn trong việc tổng hợp và phân tích. Cần có các phương pháp hiệu quả để kết nối và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

III. Phương pháp nghiên cứu hành vi người dùng trên mạng xã hội

Nghiên cứu này áp dụng nhiều phương pháp khác nhau để phân tích hành vi người dùng. Các phương pháp này bao gồm phân tích dữ liệu lớn, khai thác thông tin và mô hình hóa hành vi. Mỗi phương pháp sẽ được trình bày chi tiết để làm rõ cách thức hoạt động của chúng.

3.1. Phân tích dữ liệu lớn trong nghiên cứu hành vi

Phân tích dữ liệu lớn cho phép thu thập và xử lý một lượng lớn thông tin từ các mạng xã hội. Điều này giúp phát hiện các xu hướng và mẫu hành vi của người dùng một cách hiệu quả.

3.2. Khai thác thông tin từ các bài viết và bình luận

Khai thác thông tin từ các bài viết và bình luận giúp hiểu rõ hơn về quan tâm và sở thích của người dùng. Các kỹ thuật như phân tích ngữ nghĩa và phân tích cảm xúc sẽ được áp dụng.

IV. Ứng dụng thực tiễn của mô hình hành vi người dùng

Mô hình hành vi người dùng có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ marketing đến phát triển sản phẩm. Việc hiểu rõ hành vi người dùng giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược kinh doanh và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

4.1. Tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo

Các doanh nghiệp có thể sử dụng mô hình hành vi để tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo, từ đó tăng cường hiệu quả và giảm chi phí. Việc nhắm đúng đối tượng mục tiêu sẽ mang lại lợi ích lớn cho doanh nghiệp.

4.2. Cải thiện trải nghiệm người dùng

Hiểu rõ hành vi người dùng giúp cải thiện trải nghiệm trên các nền tảng mạng xã hội. Các doanh nghiệp có thể điều chỉnh giao diện và tính năng để phù hợp hơn với nhu cầu của người dùng.

V. Kết luận và tương lai của nghiên cứu hành vi người dùng

Nghiên cứu hành vi người dùng trên mạng xã hội đang ngày càng trở nên quan trọng. Tương lai của nghiên cứu này sẽ tập trung vào việc phát triển các mô hình chính xác hơn và ứng dụng chúng vào thực tiễn. Các xu hướng mới trong công nghệ và hành vi người dùng sẽ là những yếu tố chính trong nghiên cứu tiếp theo.

5.1. Xu hướng nghiên cứu trong tương lai

Các xu hướng như trí tuệ nhân tạo và học máy sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các mô hình hành vi người dùng. Nghiên cứu sẽ tiếp tục tìm kiếm các phương pháp mới để cải thiện độ chính xác và hiệu quả.

5.2. Ứng dụng công nghệ mới trong nghiên cứu

Công nghệ mới như blockchain và phân tích dữ liệu thời gian thực sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho nghiên cứu hành vi người dùng. Việc áp dụng các công nghệ này sẽ giúp nâng cao chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu.

22/07/2025
Luận án tiến sĩ kỹ thuật mô hình hành vi và quan tâm của người dùng trên các mạng xã hội

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU Tính cấp thiết của luận án Mạng xã hội (social network) xuất hiện vào những năm cuối thế kỷ 20 đã tạo điều kiện thuận lợi cho hàng triệu người trên thế giới kết nối, thiết lập và duy trì các mối quan hệ cũng như tiếp cận và chia sẻ thông tin với nhau. Ảnh hưởng của mạng xã hội đến mọi mặt trong đời sống xã hội đang ngày càng khẳng định rõ vai trò của chúng trong nhiều lĩnh vực từ giáo dục, kinh doanh, sức khỏe, du lịch… đến các vấn đề xã hội như phát hiện gian lận hoặc lừa đảo, phát hiện tâm lý tội phạm, bạo lực xã hội, phát hiện tin tức giả (fake news) được thể hiện trong nhiều công trình nghiên cứu như [30] [37] [38] [73] [81] [93] [137] [146]. Mạng xã hội đã được người dùng cá nhân, các doanh nghiệp, các nhà quản lý sử dụng như một kênh truyền thông quảng bá mới, với nhiều ưu thế như chi phí tiết kiệm, có hiệu quả lan truyền cao, có thể tiếp cận với nhiều nhóm đối tượng khác nhau trong các hoạt động sản xuất kinh doanh của các tổ chức, doanh nghiệp. Nhiều công trình nghiên cứu [1] [7] [12] [38] [44] [69] [73] [85] đã xem xét đến hiệu quả và sự phổ biến của mạng xã hội trong các hoạt động sản xuất kinh doanh của các tổ chức, doanh nghiệp.

Các nghiên cứu về khai phá quan tâm của người dùng (user interest) có vai trò quan trọng đối với các tổ chức, doanh nghiệp trong các chiến dịch quảng bá thương hiệu, giới thiệu sản phẩm, gợi ý dịch vụ, đặc biệt có nhiều ứng dụng trong thực tế như [1] [2] [9] [12] [16] [18] [22] [25]: xây dựng hệ thống khuyến nghị người dùng (user recommendation system); các ứng dụng của các chương trình hay chiến lược quảng cáo (advertising campaign); ứng dụng hệ thống giới thiệu sản phẩm (product introduction systems)… Bên cạnh đó, việc xác định được xu hướng quan tâm (interest trend) của người dùng trên các trang mạng xã hội, các trang web, hay các phương tiện truyền thông xã hội (social media) ngày càng được chú ý và đóng vai trò quan trọng trong các ứng 2 dụng thực tiễn đối các tổ chức, doanh nghiệp và người bán hàng. Chúng giúp người dùng rút ngắn thời gian phân nhóm khách hàng, xác định tốt hơn nhóm khách hàng mục tiêu cho trong hoạt động sản xuất, kinh doanh và điều phối các chiến lược cũng như xây dựng được các chiến lược quảng cáo cá nhân hóa người dùng hiệu quả hơn [25] [28] [32] [37] [43] [47] [49] [50] [60] [72] [77] [108] [111] [114] [118] [143] [148] [158]. Khi sử dụng các phương tiện truyền thông xã hội và các mạng xã hội, các chiến dịch quảng cáo, các chiến lược bán hàng của các tổ chức, doanh nghiệp đã chuyển dần sang phương thức tương tác, trao đổi giữa người bán và người mua hơn là các chương trình chạy quảng bá, không tập trung vào các mục tiêu cụ thể như trước đây. Hành vi và xu hướng quan tâm của người dùng trên các mạng xã hội thường được thể hiện thông qua các bài đăng (tweets, status, posts .), các câu lệnh tìm kiếm (search queries), các bài đánh giá (reviews), các bài chia sẻ từ phương tiện truyền thông xã hội khác, các hành vi thích (like), theo dõi (follow).

Theo khảo sát của luận án, có một số cách phát hiện mối quan tâm của người dùng phổ biến trên các trang mạng xã hội bao gồm:  Phát hiện quan tâm của người dùng dựa trên trích xuất thông tin cá nhân (profile) [14] [31] [103] [166];  Phát hiện quan tâm của người dùng dựa trên phân tích các liên kết của người dùng (follows, link) [4] [25] [28] [43] [48] [107];  Phát hiện quan tâm của người dùng dựa trên phân tích hành vi thích, đánh dấu hoặc đăng bài (like, tags, post) [50] [63] [76] [77] [87] [108] [121] [144]. Tuy nhiên, hiện nay các thông tin cá nhân của người dùng trên các mạng xã hội rất khó thu thập bởi yêu cầu bảo mật người dùng của các hệ thống, hoặc người dùng thường xuyên không cung cấp, cập nhật đầy đủ các thông tin, hoặc các thông tin của người dùng thường quá rời rạc cũng gây trở ngại trong các nghiên cứu. Vì vậy, các nghiên cứu về phát hiện quan tâm của người dùng trên các mạng xã hội gần đây thường đi theo hai hướng tiếp cận chính: 3  Tập trung phân tích về các liên kết, cấu trúc của mạng xã hội, các kết nối quan hệ bạn bè, danh sách những người được theo dõi. của người dùng trên các mạng xã hội như trong [4] [21] [23] [28] [43] [60] [105] [108] [111]  Tập trung phân tích các bài đăng, các thẻ đánh dấu, các bài chia sẻ, các bình luận và các đối tượng được tạo ra trong quá trình hoạt động của người dùng trên các mạng xã hội [107], [114] [118] [124] [125] [143] [145] [157] [159], hướng tiếp cận này sẽ loại bỏ được vấn đề về cấu trúc mạng, sự khó khăn trong tiếp cận thông tin cá nhân người dùng cũng như trong thu thập các liên kết bạn bè của người dùng.

Đa số các công trình nghiên cứu hiện nay đều theo cách tiếp cận này và luận án cũng tập trung xem xét các đối tượng được sinh ra trong quá trình tương tác của người dùng trên các mạng xã hội bao gồm các bài viết, thẻ đánh dấu, các nhóm tham gia, các bài chia sẻ… Từ khảo sát các kết quả nghiên cứu có được tác giả cho rằng các nghiên cứu phát hiện quan tâm của người dùng cho đến nay tập trung chủ yếu vào việc xác định hoặc khám phá quan tâm của từng cá nhân người dùng dựa trên từng đối tượng nghiên cứu được tiếp cận. Có rất ít nghiên cứu xem xét sự liên quan hay mối tương quan giữa những người dùng có cùng quan tâm với nhau. Ví dụ như: có hai người dùng a và b, cùng quan tâm đến các trận đấu bóng đá ngoại hạng. Họ thường xuyên đăng, thích, bình luận các bài viết về các trận đấu, về một số cầu thủ, về lịch trình thi đấu của một số câu lạc bộ.

Khi đó có thể nói rằng hai người dùng a và b có cùng quan tâm đến nội dung bóng đá hoặc rộng hơn là chủ đề thể thao. Câu hỏi đặt ra là: Khi có một bài viết về một trận đấu bóng đá mà người dùng a thích và chia sẻ lại thì liệu người dùng b có thích và chia sẻ lại bài viết đó hay không? Hoặc liệu hai người dùng này có thể cùng tham gia một nhóm có các chủ đề về bóng đá hay không? Hoặc khi có một sự kiện thể thao nào đó xảy ra trên mạng xã hội, nếu người dùng b chú ý đến và theo dõi sự kiện đó thì liệu người dùng a có quan tâm và theo dõi sự kiện đó hay không? 4 Để trả lời các câu hỏi này, ngoài việc xác định được chủ đề quan tâm của từng cá nhân người dùng thì còn cần phải làm rõ ràng hơn mối tương quan giữa các chủ đề quan tâm của người dùng đó với những người dùng khác trên mạng xã hội. e l l l PostLikel A ll f t1 g C B h t1 A B i k t1 C l j l Sharel l Join group l l l Hình 0.1: Bài toán phát hiện quan tâm của người dùng Do đó, luận án nghiên cứu và phân tích các bài đăng của người dùng như trạng thái trên mạng Facebook.com, các nội dung đăng trên mạng Twitter. Các hành vi của người dùng như đăng bài viết, chia sẻ bài viết, thích bài viết, hành vi gia nhập nhóm.

Từ đó, mô hình hóa người dùng dựa trên các đối tượng này và xây dựng một độ đo tương tự để xác định mối tương quan giữa chủ đề quan tâm của người dùng trên các mạng xã hội. Mục tiêu của luận án và nội dung nghiên cứu Mục tiêu của luận án Mục tiêu của luận án là giải quyết ba bài toán sau:  Thứ nhất, mô hình hóa bài viết của người dùng trên các mạng xã hội dựa trên nhiều đặc trưng và phân loại các bài viết đó theo các chủ đề. Các bài viết được luận án đề xuất biểu diễn dựa trên năm đặc trưng gồm: nội dung, thể loại, thẻ đánh dấu, quan điểm và cảm xúc. Dựa trên cách biểu diễn này luận án ước lượng độ tương quan của các bài viết với các chủ đề nhằm phát hiện các quan tâm của người dùng theo các chủ đề đó.

5  Thứ hai, mô hình hóa người dùng trên các mạng xã hội theo các hành vi và phân loại họ dựa trên các chủ đề mà họ quan tâm. Luận án đề xuất biểu diễn người dùng trên các mạng xã hội dựa trên các hành vi đăng bài viết, chia sẻ bài viết, thích bài viết, tham gia nhóm trên các mạng xã hội. Dựa trên cách biểu diễn người dùng này, luận án ước lượng độ tương quan giữa các người dùng theo các chủ đề để tìm ra các quan tâm của họ.  Cuối cùng, ước lượng độ tương tự giữa hai người dùng theo các chủ đề và xem xét mối tương quan giữa những người dùng đó dựa trên các hành vi họ đã thực hiện.

Nội dung nghiên cứu của luận án Dựa trên mục tiêu đã trình bày luận án tập trung giải quyết các bài toán sau đây: Mô hình hóa bài viết của người dùng trên các mạng xã hội và phân loại các bài viết theo các chủ đề. Để giải quyết bài toán này, luận án nghiên cứu và phân tích các đặc trưng liên quan đến bài viết của người dùng trên các mạng xã hội. Do các bài viết trên mạng xã hội là các văn bản ngắn (short-text) nên cần xem xét các kỹ thuật để bổ sung ngữ nghĩa cho bài viết rồi biểu diễn theo véctơ bài viết của người dùng dựa trên các đặc trưng này. Mô hình hóa các chủ đề dựa trên danh sách từ đặc trưng và biểu diễn dưới dạng véctơ đặc trưng.

Dựa trên mô hình bài viết và mô hình biểu diễn chủ đề, luận án xây dựng một độ đo tương tự giữa các bài viết và các chủ đề để phân loại các bài viết theo các chủ đề dựa trên độ đo tương tự này. Mô hình hóa người dùng trên các mạng xã hội và phân loại các người dùng theo các chủ đề. Nghiên cứu và phân tích các hành vi đặc trưng liên quan đến các hành động phổ biến của người dùng trên các mạng xã hội, sau đó biểu diễn người dùng dựa trên các hành vi đã nghiên cứu. Để làm được điều này, luận án sẽ biểu diễn các hành vi của người dùng thành các véctơ theo không gian của các bài viết và không gian 6 các chủ đề.

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