chương 1. Đối với mỗi tham số, luận án đều phân tích ảnh hưởng của kết quả thực nghiệm. Nội dung của chương này là các kết quả nghiên cứu công bố trong các công trình [C1][C2][J1][J3][J5]. Chương 3: Mô hình tin cậy dựa trên cộng đồng và tin cậy tích hợp.
Trong chương này, luận án tiếp tục đề xuất một mô hình tính toán độ tin cậy dựa trên đánh giá của cộng đồng. Phần đầu tiên, luận án đưa ra các cách thức để xác định cộng đồng, đó là: tôi muốn biết a tin b như thế nào thì tôi đi hỏi x, y, z xem họ đánh giá như nào về b? Vì vậy, những người x, y, z đó được luận án xem xét là (i) những người bạn chung (những người có tương tác trực tiếp) của a, b và (ii) những người tương tự với a (hoặc b). Độ đo tương tự cũng là nội dung luận án đề cập trong phần tiếp theo của chương này. Yếu tố tương tự được đưa vào làm trọng số cho các đánh giá của x, y, z về b.
Tương tự hơn thì quan trọng hơn vì thế mà trọng số cao hơn. Phần cuối cùng của chương này, luận án đưa ra các kịch bản thử nghiệm để xác định và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các cách xác định cộng đồng tới độ tin cậy. Đồng thời so sánh với những kết quả chỉ ra ở chương hai khi đề xuất cách tính độ tin cậy tổng quát dựa trên việc tích hợp giữa độ tin cậy dựa trên lịch sử tương tác với tin cậy dựa trên cộng đồng. Nội dung của chương này là các kết quả nghiên cứu công bố trong các công trình [C2][J2][J4][J6][J7].
Phần kết luận và kiến nghị hướng phát triển Phần này tổng kết lại những đóng góp chính của luận án và nêu ra những hạn chế, những vấn đề còn chưa thực hiện được và có những đề xuất cũng như định hướng nghiên cứu phát triển tiếp theo. TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH TIN CẬY TRÊN MẠNG XÃ HỘI Trong xã hội thực, chúng ta thể hiện hoạt động chủ yếu dựa vào sự tin cậy giữa con người với con người [15] [16]. Điều tương tự như vậy xảy ra trong các cộng đồng trực tuyến. Đưa ra một khái niệm “tin cậy” trên mạng xã hội đòi hỏi một định nghĩa rõ ràng, hẹp hơn về thuật ngữ mà vẫn bảo tồn các thuộc tính của tin cậy mà chúng ta quen thuộc trong đời sống xã hội thực của mình.
Trong chương một, luận án sẽ giới thiệu một cách tổng quan về mạng xã hội và các hoạt động phổ biến, các mối quan tâm của người dùng trên mạng xã hội. Phần tiếp theo luận án sẽ trình bày định nghĩa và việc khái niệm hóa độ tin cậy. Một phần rất quan trọng cũng được chỉ ra trong chương này đó là các tiền đề để tính toán độ tin cậy. Sau đó, luận án chỉ ra thuộc tính và các đặc trưng của tin cậy.
Trong chương này, luận án cũng nêu một số mô hình tin cậy điển hình, mô hình tin cậy trong bài toán cụ thể đó là trong hệ gợi ý từ đó phát biểu bài toán xây dựng mô hình tin cậy mà sẽ được giải quyết ở trong chương 2 và chương 3. Cuối cùng, luận án giới thiệu về ba bộ dữ liệu đã thu thập được trên mạng xã hội, cụ thể là mạng Facebook. Các bộ dữ liệu này sẽ được dùng để thực nghiệm cho các mô hình đề xuất và so sánh với các nghiên cứu liên quan. Tổng quan mạng xã hội 1.
Khái niệm và các thuộc tính của mạng xã hội Mạng xã hội là một loại của phương tiện truyền thông xã hội, giúp mọi người kết nối với nhau và có thể chia sẻ suy nghĩ của mình, thành lập các nhóm dựa trên sở thích, quản lý nội dung, tải ảnh, video lên và tham gia thảo luận nhóm. Ngày nay với khả năng truy cập công khai của các mạng xã hội dựa trên Web bằng điện thoại di động làm cho các nền tảng như vậy trở nên phổ biến [17]. Các cấu trúc và dịch vụ cung cấp của mỗi mạng xã hội có thể không giống nhau, nhưng mục đích của các mạng xã hội đều dùng để kết nối người dùng trong một mạng mà trên đó cung cấp sẵn một số dịch vụ để người dùng có thể tương tác với nhau. Ví dụ như mạng xã hội Facebook (www.com) có cấu trúc kết nối giữa người dùng chính là mối quan hệ bạn bè (friends), sự theo dõi (follow) giữa người dùng cá 10 nhân đến người dùng cá nhân, trang thông tin của các cá nhân hoặc tổ chức khác.
Người dùng có thể để lại lời bình luận (comment), lượt thích (like), chia sẻ (share), đánh dấu – gắn thẻ (tags) các video hay nội dung của người dùng khác. Theo thống kê của trang http://statistic.com (tháng 9/2020) thì hiện nay có 4.6 tỷ người dùng Internet, trong đó có đến 3.617 tỷ người dùng các trang mạng xã hội, chiếm khoảng 44% dân số trên thế giới. Theo thống kê của www.com và www.com thì lượng người dùng khổng lồ trên các mạng xã hội có ảnh hưởng tích cực đến các hoạt động của các tổ chức, doanh nghiệp cũng như người dùng cá nhân, đặc biệt trong các hoạt động marketing, hoạt động bán hàng, hoạt động quảng bá, … 01/2022 FACEBOOK 2910 YOUTUBE 2562 WHATSAPP 2000 INSTAGRAM 1478 WECHAT 1263 TIKTOK 1000 FB MESSENGERS 988 SNAPCHAT 557 TELEGRAM 550 TWIFTERS 436 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 Hình 1.1: Thống kê các nền tảng mạng xã hội phổ biến hiện nay (đơn vị: triệu người) Hơn thế nữa, các mạng xã hội đã và đang trở thành mảnh đất màu mỡ cho các bài toán ứng dụng của nhiều lĩnh vực khác nhau, từ những bài toán ứng dụng phổ biến trong phân tích dữ liệu như khai phá dữ liệu [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24], truy hồi thông tin (information retrieval) [19] [25] [26] [27], các hệ gợi ý (recommender systems), khoa học web (Web science) [28] [18] [19] [21] [29] [23], đến nhiều ngành khoa học xã hội khác như y tế và chăm sóc sức khỏe, giáo dục, 11 điều tra các tổ chức xã hội, đặc biệt trong các nghiên cứu về xã hội học (sociology), tâm lý học tội phạm, phân tích tin giả (fake news),. Mạng xã hội có thể bao gồm nhiều chủ đề hoặc tập trung vào một số định dạng, chủ đề nhất định.
Mạng xã hội được nhiều người sử dụng bởi nó giúp họ cập nhật thông tin về bạn bè, người thân cũng như tìm kiếm bạn bè mới. Đây cũng là nơi bạn có thể tìm được nhiều thông tin, hình ảnh… thú vị từ những người có cùng mối quan tâm với mình. Các thuộc tính của dữ liệu trên mạng xã hội [30] Dữ liệu trên các mạng xã hội có thể là văn bản (thường dưới dạng văn bản ngắn- Shorttext), hình ảnh, các video hoặc kết hợp nhiều loại dữ liệu đó với nhau. Đặc trưng cơ bản của dữ liệu trên các mạng xã hội là có dung lượng lớn, có tính liên kết, chứa nhiều nhiễu, không có cấu trúc hoặc ngữ pháp chuẩn và đặc biệt thường không đầy đủ, không hoàn chỉnh như các dữ liệu từ các nguồn sinh dữ liệu khác.
Lớn (Big): Theo thống kê của Facebook.com thì mỗi ngày có khoảng 2.5 tỉ nội dung được tạo ra, có hơn 500 TB dữ liệu được lưu trữ, có 2.7 tỉ hành vi “thích” và 300 triệu bức ảnh được đăng lên Facebook. Theo thống kê của www.417 tỷ người dùng trên các phương tiện truyền thông xã hội, tăng hơn 9% so với năm 2017. Các số liệu thống kê cho thấy rằng, dữ liệu trên mạng xã hội càng ngày càng khổng lồ và vẫn tiếp tục tăng thêm hàng phút, hàng giây. Liên kết (Linked): Bản chất mạng xã hội chính là sự liên kết giữa những người sử dụng trên mạng, vì vậy, dữ liệu trên mạng xã hội đều có sự liên kết hay kết nối với nhau.
Các mối liên kết trên mạng xã hội có thể khác nhau, nhưng chủ yếu là dựa trên các mối quan hệ như: quan hệ bạn bè, quan hệ gia đình, quan hệ trường lớp, quan tâm chung, sở thích chung, các nhóm chia sẻ nội dung, nhóm người hâm mộ v. Nhiều nhiễu (Noisy): Một đặc điểm quan trọng của dữ liệu trên các mạng xã hội là nhiều nhiễu, bởi mỗi người dùng bất kỳ có thể là người mua hàng, có thể là người bán hàng, có thể là người tạo ra thông tin và cũng có thể là người thu thập thông tin. Nhiễu của dữ liệu trên các mạng xã hội thường đến từ hai nguồn chính: nhiễu từ các spammer hay những người dùng chuyên gửi các nội dung rác, truyền mã độc và nhiễu sinh ra từ các mối quan hệ của người dùng trên các trang mạng xã hội. 12 Không có cấu trúc (Unstructured): Các dữ liệu do người dùng tạo ra trên các mạng xã hội thường không có cấu trúc, do nhiều người dùng sử dụng thiết bị di động để xuất bản nội dung lên các mạng xã hội như cập nhật trạng thái, gửi bài viết v.
kết quả là (1) văn bản thường rất ngắn, có những văn bản chỉ có một từ, một dấu hỏi (?), một dấu chấm than (!) hoặc một biểu tượng (icon) và (2) có nhiều lỗi chính tả, lỗi ngữ pháp và sự pha trộn nhiều ngôn ngữ trong một đoạn văn bản. Chưa hoàn chỉnh (Incomplete): Nhiều người dùng tạo ra hoặc cập nhật các thông tin trên các mạng xã hội không đầy đủ, hoặc không cho phép người khác có thể đọc được, vì vậy các thông tin về người dùng thường rời rạc, không đầy đủ, hoặc chưa hoàn chỉnh. Ngoài ra, các dữ liệu khác được sinh ra từ người dùng trên các mạng xã hội cũng chỉ thể hiện một khía cạnh nào đó của người dùng, chúng không đầy đủ và không được thể hiện rõ ràng trên các trang cá nhân. Dựa trên các đặc điểm của dữ liệu trên các trang mạng xã hội, có thể thấy rằng, các dữ liệu trên các mạng xã hội thường không theo quy chuẩn, không hoàn chỉnh và có nhiều nhiễu.
Chính vì thế công việc tiền xử lý dữ liệu là thực sự quan trọng và cần thiết. Nội dung này cũng được luận án trình bày trong những phần sau. Phân tích mạng xã hội Phân tích mạng xã hội (Social Network Analysis - SNA) là một phương pháp phân tích được sử dụng để nghiên cứu các cấu trúc xã hội thông qua việc sử dụng mạng và lý thuyết đồ thị. Nó xác định các mối quan hệ giữa các cá nhân, tổ chức hoặc các thực thể khác và xem xét các mô hình cũng như ý nghĩa của các mối quan hệ này.