Luận văn: Mô hình Tìm Kiếm Vai Trò Trong Mạng Xã Hội Twitter

Luận văn thạc sĩ: Mô hình tìm kiếm vai trò hiệu quả trên mạng xã hội Twitter. Nghiên cứu sâu về phân tích vai trò người dùng và ứng dụng.

• Tác giả: Đinh Thị Hƣơng
• Người hướng dẫn: Pgs. Hà Quang Thụy
• Trường học: Đại Học Quốc Gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Một Mô Hình Tìm Kiếm Vai Trò Trong Mạng Xã Hội Twitter
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sỹ
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• Lời cam đoan
• Lời cảm ơn
• Tóm tắt nội dung
• Mở đầu
• 1. Chƣơng 1: Giới thiệu về mạng xã hội, mạng xã hội Twitter và bài toán khai phá vai trò trong mạng xã hội
• 1.1. Giới thiệu về mạng xã hội
• 1.1.1. Sự phát triển của mạng xã hội
• 1.2. Khái niệm mạng xã hội
• 1.3. Giới thiệu về mạng xã hội Twitter
• 1.4. Bài toán khai phá vai trò trong mạng xã hội
• 2. Các phương pháp phát hiện vai trò trong mạng xã hội và một số thuật toán phân cụm
• 2.1. Các phương pháp phát hiện vai trò trong mạng xã hội
• 2.2. Một kiến trúc tìm kiếm vai trò trong mạng xã hội áp dụng trên miền dữ liệu Twitter của Vanesa Junquero Trabado và cộng sự [21]
• 2.3. Một mô hình phát hiện vai trò truyền tin trong Twitter
• 2.4. Một thuật toán phân cụm cải tiến K-mean
• 3. Mô hình đề xuất tìm kiếm vai trò trong mạng xã hội Twitter
• 3.1. Tư tưởng chính của mô hình
• 3.2. Mô hình đề xuất
• 3.3. Pha phân tích đặc trưng
• 3.4. Pha phân cụm dữ liệu
• 4. Thực nghiêm và đánh giá
• 4.1. Môi trường và các công cụ sử dụng thực nghiệm
• 4.2. Tập dữ liệu thử nghiệm
• 4.3. Phân tích đặc trưng
• 4.4. Pha phân cụm dữ liệu
• 4.5. Pha gán vai trò
• 4.6. Kết quả thử nghiệm và phương pháp đánh giá
• Tài liệu tham khảo
• Danh mục hình vẽ
• Danh mục bảng biểu
• Danh mục viết tắt

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Tìm Kiếm Vai Trò Trên Mạng Xã Hội Twitter

Trong kỷ nguyên số, mạng xã hội trực tuyến (OSNs) ngày càng trở thành một phần không thể thiếu trong đời sống xã hội và tinh thần. Sự phát triển mạnh mẽ của các OSNs như Twitter đã thu hút sự chú ý của giới học thuật, kinh doanh và chính trị. Việc tìm kiếm vai trò trong mạng xã hội, đặc biệt là trên Twitter, là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng, nhằm hiểu rõ hơn về sự tương tác, ảnh hưởng và động lực của các cá nhân, tổ chức trong môi trường trực tuyến. Các nhà đầu tư và doanh nghiệp đặc biệt quan tâm đến việc xác định những người có ảnh hưởng lớn (influencers) trên Twitter, vì họ có thể giúp quảng bá sản phẩm và thương hiệu một cách hiệu quả. Những đánh giá, nhận xét của những người có vai trò quan trọng có thể tác động lớn đến quyết định mua sắm, tiêu dùng, và thậm chí là quan điểm chính trị của những người dùng khác. Do đó, nhu cầu tìm kiếm vai trò trên Twitter ngày càng tăng cao, đòi hỏi những phương pháp và công cụ phân tích mạng xã hội hiệu quả. Nghiên cứu này tập trung vào việc xây dựng một mô hình tìm kiếm vai trò trên Twitter, nhằm xác định các vai trò quan trọng như người nổi tiếng, người vận động quảng bá và người khởi tạo ý tưởng trong truyền tin. Việc làm Twitter, cơ hội nghề nghiệp Twitter ngày càng nhiều trong bối cảnh này.

1.1. Sự Phát Triển Của Nghiên Cứu Về Mạng Xã Hội

Nghiên cứu về mạng xã hội bắt đầu từ những năm 1930 với những đóng góp của các nhà xã hội học như Jacob Moreno, Kurt Lewin và Fritz Heider. Moreno đã xây dựng mô hình 'sociometry' và tạo ra 'sociogram' để biểu diễn các mối quan hệ xã hội. Lewin cho rằng các tính chất cấu trúc của một đơn vị xã hội có thể được biểu diễn bằng lý thuyết đồ thị. Heider phát minh ra thuyết cân bằng, cho rằng con người luôn hướng tới sự cân bằng trong nhận thức. Trong những năm 1950, các nhà nghiên cứu tại Đại học Manchester tập trung vào các mối quan hệ giữa các đối tượng trong xã hội, và thuật ngữ 'mạng xã hội' chính thức ra đời. Các nhà nghiên cứu ở Đại học Harvard tiếp tục phát triển các khía cạnh toán học của mạng xã hội và mô hình hóa các khái niệm xã hội quan trọng. Phân tích mạng xã hội được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như xã hội học, nhân chủng học, toán học, sinh học và kinh tế học. Tuy nhiên, với sự bùng nổ thông tin, việc quản lý thông tin xã hội trở nên khó khăn hơn, đòi hỏi các kỹ thuật khoa học máy tính để phân tích chính xác và hiệu quả hơn các cấu trúc xã hội. Truyền thông xã hội và digital marketing jobs là những lĩnh vực hưởng lợi từ các nghiên cứu này.

1.2. Tổng Quan Về Mạng Xã Hội Twitter

Twitter là một trang web micro-blog cung cấp dịch vụ mạng xã hội miễn phí, cho phép người dùng gửi và nhận các tin nhắn gọi là Tweet. Được thành lập từ năm 2006, Twitter đã trở thành một hiện tượng toàn cầu. Với giới hạn 140 ký tự cho mỗi tin nhắn, Twitter mang đến một hình thức tốc ký độc đáo. Twitter có hơn 500 triệu người dùng, với 65 triệu tweet được tạo ra mỗi ngày. Các thuật ngữ quan trọng trên Twitter bao gồm Tweet, ReTweet, Mention (@), Hashtag (#), Following và Follower. Twitter có thể được biểu diễn dưới dạng mô hình đồ thị, trong đó mỗi người dùng là một đỉnh và các cạnh nối giữa các đỉnh thể hiện mối quan hệ. Twitter được ứng dụng rộng rãi trong việc xây dựng mô hình mạng xã hội, và được sử dụng bởi các chiến dịch chính trị, tin tức tổ chức và truyền thông doanh nghiệp. Marketing Twitter cũng là một lĩnh vực quan trọng, với nhiều việc làm Twitter được tạo ra.

II. Vấn Đề Thách Thức Trong Tìm Kiếm Vai Trò Trên Twitter

Mặc dù có nhiều nghiên cứu về tìm kiếm vai trò trên mạng xã hội, vẫn còn nhiều thách thức cần vượt qua. Một trong những thách thức lớn nhất là sự phức tạp của dữ liệu trên Twitter. Với hàng triệu người dùng và hàng tỷ tweet, việc xử lý và phân tích dữ liệu trở nên khó khăn. Bên cạnh đó, hành vi của người dùng trên Twitter không phải lúc nào cũng nhất quán và dễ dự đoán. Mỗi người dùng có thể đảm nhận nhiều vai trò khác nhau tùy thuộc vào ngữ cảnh và thời gian. Điều này làm cho việc xác định và phân loại vai trò trở nên phức tạp hơn. Một thách thức khác là sự thiếu hụt các phương pháp và công cụ phân tích mạng xã hội hiệu quả. Nhiều phương pháp hiện tại chỉ tập trung vào việc phân tích và định nghĩa một vai trò cụ thể, mà không đưa ra một kiến trúc tổng quát để truy tìm các vai trò trong mạng. Điều này làm cho việc áp dụng các phương pháp này vào các mạng xã hội khác trở nên khó khăn. Do đó, cần có những nghiên cứu sâu hơn và những phương pháp mới để tìm kiếm vai trò trên Twitter một cách hiệu quả và chính xác. Phân tích dữ liệu Twitter là một kỹ năng quan trọng trong bối cảnh này.

2.1. Hạn Chế Của Các Phương Pháp Xác Định Vai Trò Hiện Tại

Nhiều nghiên cứu hiện tại về xác định vai trò trên mạng xã hội chỉ tập trung vào việc phân tích và định nghĩa một vai trò cụ thể, mà không đưa ra một kiến trúc tổng quát để truy tìm các vai trò trong mạng. Các phương pháp này thường dựa vào việc phân tích mạng và tìm ra những vai trò có thể có, sau đó đặc trưng hóa chúng và cố gắng thu thập những mẫu đáp ứng các tiêu chuẩn đó. Tuy nhiên, những hướng tiếp cận này phụ thuộc vào mạng đang nghiên cứu và chỉ phục vụ cho việc tìm kiếm một vai trò cụ thể. Ví dụ, nghiên cứu phát hiện vai trò trên Twitter chủ yếu tập trung vào việc xác định một vai trò cụ thể nào đó như nhà cải cách, người nổi tiếng hay những nhà sản xuất giỏi. Những nghiên cứu trên các mạng khác như Wikipedia hay Youtube đưa ra những quy luật phân loại người dùng vào các nhóm hoặc phân cụm người dùng và sau đó gán vai trò cho các cụm. Do đó, cần có một kiến trúc tổng quát hơn để tìm kiếm vai trò trên mạng xã hội một cách linh hoạt và hiệu quả.

2.2. Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Độ Chính Xác Của Phân Loại Vai Trò

Độ chính xác của việc phân loại vai trò trên mạng xã hội có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau. Một trong những yếu tố quan trọng nhất là chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu. Dữ liệu trên mạng xã hội thường không được kiểm soát và có thể chứa nhiều thông tin sai lệch hoặc không đầy đủ. Điều này có thể dẫn đến việc phân loại sai vai trò. Một yếu tố khác là sự đa dạng và phức tạp của hành vi người dùng. Mỗi người dùng có thể đảm nhận nhiều vai trò khác nhau tùy thuộc vào ngữ cảnh và thời gian. Điều này làm cho việc xác định và phân loại vai trò trở nên khó khăn hơn. Ngoài ra, việc lựa chọn các đặc trưng phù hợp để mô tả vai trò cũng là một yếu tố quan trọng. Nếu các đặc trưng được chọn không phù hợp, việc phân loại vai trò có thể không chính xác. Do đó, cần phải xem xét kỹ lưỡng các yếu tố này để đảm bảo độ chính xác của việc phân loại vai trò.

III. Phương Pháp Mô Hình Tìm Kiếm Vai Trò Đề Xuất Trên Twitter

Để giải quyết những thách thức trên, nghiên cứu này đề xuất một mô hình tìm kiếm vai trò trên Twitter dựa trên các bước trong mô hình của Trabado và cộng sự [21]. Tuy nhiên, mô hình đề xuất có những điểm khác biệt và chi tiết hóa. Mô hình tập trung vào việc tìm kiếm 3 vai trò: người nổi tiếng, người vận động quảng bá và người khởi tạo ý tưởng trong các cuộc hội thoại. Mô hình bổ sung thêm một đặc trưng thứ 15 – số lượng retweet của người p trong mạng, từ đó, mỗi cá nhân trong mạng sẽ được biểu diễn bởi một vector đặc trưng 15 chiều. Mô hình sử dụng thuật toán phân cụm K-mean suy rộng [10] để thực hiện phân cụm, thay vì thuật toán K-mean thông thường. Mô hình sử dụng chuẩn hóa Max/min để chuẩn hóa dữ liệu. Mô hình sử dụng phương pháp độ lệch chuẩn Sdv để gán vai trò và không thực hiện mở rộng tập seed sau khi gán vai trò. Mô hình bao gồm ba pha chính: phân tích đặc trưng, phân cụm dữ liệu và gán vai trò. Kỹ sư phần mềm Twitter, quản lý sản phẩm Twitter có thể đóng góp vào việc phát triển mô hình này.

3.1. Chi Tiết Pha Phân Tích Đặc Trưng Trong Mô Hình

Trong pha phân tích đặc trưng, sau khi thu thập dữ liệu Twitter, mô hình chia làm ba bước để phân tích và trích chọn đặc trưng. Bước 1 là mô hình hóa dữ liệu, bằng cách biểu diễn đồ thị thực thế quan hệ với 3 đỉnh và 5 cung như mô hình [21]. Bước 2 là đặc trưng hóa dữ liệu, bằng cách bổ sung thêm một đặc trưng M15 – số lượng retweet của người p trong mạng, ngoài 14 vai trò như trong mô hình [21]. Sau bước này, mỗi người sẽ được biểu diễn bởi 1 vector đặc trưng 15 chiều. Bước 3 là chuẩn hóa dữ liệu, bằng cách sử dụng phương pháp chuẩn hóa Max/min để chuẩn hóa lại vector đặc trưng người. Do phương pháp phân cụm áp dụng dựa trên khoảng cách tương đồng giữa các cá nhân, do đó việc chuẩn hóa giúp phương pháp phân cụm hiệu quả hơn. Thiết kế sản phẩm Twitter cần xem xét các đặc trưng này để cải thiện trải nghiệm người dùng.

3.2. Ứng Dụng Thuật Toán K Mean Suy Rộng Trong Phân Cụm Dữ Liệu

Sau khi dữ liệu đã được chuẩn hóa, mô hình tiến hành phân cụm người dựa trên những hành vi tương đồng thành một nhóm. Trong pha này, thuật toán K-Mean suy rộng (giải thuật Lọc filtering) được sử dụng để phân cụm những người có hành vi tương đồng thành một nhóm. Giải thuật Lọc dựa trên quan sát đơn giản là sự thay thế tối ưu cho một tâm của nhóm chính là trọng tâm (Centroid) của nhóm tương ứng đó. Với mỗi tâm z, gọi V(z) là lân cận của nó, V(z) là tập các điểm dữ liệu mà z là lân cận gần nhất. Mỗi giai đoạn của giải thuật thực hiện chuyển tất cả các điểm tâm z tới trọng tâm của tập V(z) và sau đó cập nhật lại V(z) bằng việc tính lại khoảng cách từ mỗi điểm tới tâm gần nhất của nó. Các bước này lặp lại cho đến khi điều kiện hội tụ đạt được. Giải thuật sẽ hội tụ tới một điểm là cực tiểu địa phương đối với sai số. Phân tích dữ liệu Twitter cần sử dụng các thuật toán phân cụm hiệu quả như K-Mean suy rộng.

IV. Gán Vai Trò Xác Định Người Nổi Tiếng Quảng Bá Ý Tưởng

Sau khi phân cụm dữ liệu, mô hình thực hiện gán vai trò cho các cụm với những độ đo đặc trưng mà người dùng đưa vào tìm kiếm. Trong phương pháp gán vai trò, phương pháp độ lệch chuẩn Sdv được sử dụng, và không thực hiện mở rộng tập seed. Mỗi cụm c có một tập các vector đặc trưng, mỗi vector đặc trưng Vi tương ứng với từng cá nhân trong cụm sẽ có giá trị. Sau đó, giá trị trung bình các đặc trưng mi trên tất cả những vector đặc trưng được gán trong cụm c được tính toán. Các độ đo phù hợp được định nghĩa trong khoảng các giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của độ lệch chuẩn mà cụm đó tính được trên giá trị trung bình. Sau bước này, thu được một số cụm thỏa mãn đặc trưng của người dùng đưa vào. Mô hình thực hiện tìm kiếm 3 vai trò: người nổi tiếng, người vận động quảng bá và người khởi tao ý tưởng trong truyền tin. Twitter careers trong lĩnh vực bán hàng Twitter và hỗ trợ khách hàng Twitter cần hiểu rõ các vai trò này.

4.1. Đặc Điểm Của Người Nổi Tiếng Trên Twitter

Người nổi tiếng trên Twitter là những người được theo dõi và nhắc tới nhiều nhất, thường là những người của công chúng. Họ thu hút sự chú ý của các khán giả qua các buổi giao lưu bởi mọi người nói với và nói về họ. Do đó, họ là những người được kết nối nhiều nhất nhưng không nhất thiết phải là người có ảnh hưởng lớn nhất. Các độ đo thường được dùng cho vai trò này là số lượng người theo dõi (M2) và số lượng đề cập (M8). Các công ty có thể hợp tác với người nổi tiếng để quảng bá thương hiệu. Lương thưởng Twitter cho các vị trí liên quan đến marketing Twitter có thể phụ thuộc vào khả năng tìm kiếm và làm việc với người nổi tiếng.

4.2. Vai Trò Của Người Vận Động Quảng Bá Trên Twitter

Người vận động quảng bá đóng vai trò chủ động hơn trong việc truyền tải nội dung so với những người khác. Những người phân phối quan điểm này dễ dàng tiếp nhận những xu hướng bất kể có người bạn nào của họ có cùng ý tưởng hay không và không ảnh hưởng lớn tới những người khác [27]. Độ đo phù hợp bao gồm cả thời gian và vị trí (M9 và M10). Việc xác định người vận động quảng bá giúp các doanh nghiệp tiếp cận các xu hướng mới một cách nhanh chóng. Nhân viên Twitter trong lĩnh vực truyền thông xã hội cần có khả năng xác định và làm việc với người vận động quảng bá.

4.3. Xác Định Người Khởi Tạo Ý Tưởng Trong Truyền Tin Trên Twitter

Người khởi tạo trong truyền tin là các cá nhân bắt đầu cuộc hội thoại. Họ có xu hướng được đánh giá cao khi tham gia các phương tiện truyền thông trong môi trường ngoại truyến và trực tuyến. Họ sử dụng nhiều phương tiện truyền thông xã hội, tuy nhiên có một mạng lưới các mối quan hệ tin cậy đa dạng đặc biệt là trong môi trường trực tuyến. Như một kết quả của điều này, mạng kết nối của họ thường bị giới hạn và có chất lượng cao. Mặc dù những người khởi tạo ý tưởng có thể không phải là “bright idea”, họ vẫn là những người mà bắt đầu các cuộc nói chuyện và do đó có các kết nối tin cậy, là môi trường phong phú cho các ý tưởng phát triển. Họ có một tỉ lệ lớn các tài liệu được retweet. Độ đo đặc trưng: M2, M3, M11, M15. Văn hóa làm việc tại Twitter đánh giá cao sự sáng tạo và khả năng khởi tạo ý tưởng.

V. Thực Nghiệm Và Đánh Giá Kết Quả Tìm Kiếm Vai Trò Twitter

Dựa vào mô hình đề xuất, luận văn tiến hành thực nghiệm mô hình tìm kiếm vai trò trên mạng xã hội Twitter. Thực nghiệm được tiến hành trong khoảng thời gian 3 tháng. Do mạng xã Twitter không cho phép crawl được toàn bộ dữ liệu Tweet, sử dụng lại bộ dữ liệu mà nhóm tác giả Trabado và cộng sự cung cấp. Dữ liệu được crawler từ tháng 6/2010 -12/2010. Quá trình thực nghiệm bao gồm các bước: phân tích đặc trưng, tiền xử lý dữ liệu, trích chọn đặc trưng, chuẩn hóa đặc trưng, phân cụm dữ liệu sử dụng K-mean suy rộng (giải thuật lọc) và K- mean, sau đó gán vai trò sử dụng phương pháp độ lệch chuẩn (Sdv).

5.1. Môi Trường Và Công Cụ Sử Dụng Trong Quá Trình Thực Nghiệm

Quá trình thực nghiệm sử dụng cấu hình phần cứng với CPU 1.90 GHz Core i5 Intel, RAM 8GB, OS Windows7, Bộ nhớ ngoài 500GB. Các phần mềm sử dụng bao gồm Visual studio và Weka Machine Learning Group, University of Waikato. Ngoài ra, cài đặt Project TweetAnalysis dựa trên ngôn ngữ C# bao gồm các module như sau: TweetAnalysis.CreateDatabase, TweetAnalysis.Preprocessing, TweetAnalysis.ParseFileInfo, TweetAnalysis.ParseTweet, TweetAnalysis.ParseParameter, TweetAnalysis.TweetStandard, TweetAnalysis.LuachonSeed. Môi trường làm việc Twitter cung cấp các công cụ và tài nguyên cần thiết cho việc nghiên cứu và phát triển.

5.2. Mô Tả Tập Dữ Liệu Thử Nghiệm Trên Mạng Xã Hội Twitter

Luận văn được thực nghiệm trên miền dữ liệu Twitter. Do mạng xã Twitter không cho phép người dùng crawl được toàn bộ dữ liệu Tweet nên sử dụng lại bộ dữ liệu mà nhóm tác giả Trabado và cộng sự cung cấp. Nguồn dữ liệu thực nghiệm được công bố trên trang web: http://snap.edu/data/bigdata/twitter7/. Tập dữ liệu bao gồm các những người tham gia mạng, các tài liệu, mối quan hệ following/follower và các hash tag; dữ liệu được crawler từ tháng 6/2010 -12/2010 và được lưu trữ trong các file text theo định dạng như sau: T: Thời gian của tài liệu (tweet) được công bố, U: User thực hiện post tài liệu (tweet) đó, W: Nội dung của tài liệu (tweet) bao gồm cả liên kết và các hash tag.

VI. Kết Luận Về Nghiên Cứu Tìm Kiếm Vai Trò Twitter và Tƣơng Lai

Nghiên cứu này đã đề xuất và thực nghiệm một mô hình tìm kiếm vai trò trên mạng xã hội Twitter. Mô hình sử dụng thuật toán K-mean suy rộng để phân cụm và phương pháp độ lệch chuẩn (Sdv) để gán vai trò. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình có khả năng xác định các vai trò quan trọng trên Twitter như người nổi tiếng, người vận động quảng bá và người khởi tạo ý tưởng trong truyền tin. Nghiên cứu này có thể được mở rộng trong tương lai bằng cách sử dụng các thuật toán phân cụm và gán vai trò khác nhau, cũng như bằng cách bổ sung thêm các đặc trưng khác. Ngoài ra, nghiên cứu có thể được áp dụng vào các mạng xã hội khác như Facebook và Instagram. Các vị trí mở tại Twitter trong tương lai có thể tập trung vào việc phát triển các công cụ phân tích mạng xã hội tiên tiến.

6.1. Hƣớng Phát Triển Và Mở Rộng Nghiên Cứu Trong Tƣơng Lai

Nghiên cứu này có thể được phát triển và mở rộng trong tương lai theo nhiều hướng khác nhau. Một trong những hướng quan trọng nhất là sử dụng các thuật toán phân cụm và gán vai trò khác nhau để so sánh hiệu quả của chúng. Ví dụ, có thể sử dụng các thuật toán phân cụm dựa trên mật độ như DBSCAN hoặc OPTICS, hoặc các thuật toán phân cụm dựa trên mô hình như Gaussian Mixture Models. Ngoài ra, có thể sử dụng các phương pháp gán vai trò khác nhau như học máy có giám sát hoặc học máy bán giám sát. Một hướng khác là bổ sung thêm các đặc trưng khác để mô tả vai trò một cách chi tiết hơn. Ví dụ, có thể sử dụng các đặc trưng về nội dung tweet, đặc trưng về thời gian hoạt động của người dùng, hoặc đặc trưng về mạng lưới quan hệ của người dùng. Ngoài ra, nghiên cứu có thể được áp dụng vào các mạng xã hội khác như Facebook và Instagram.

6.2. Ứng Dụng Thực Tế Của Mô Hình Trong Kinh Doanh và Chính Trị

Mô hình tìm kiếm vai trò trên Twitter có thể được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau, đặc biệt là trong kinh doanh và chính trị. Trong kinh doanh, mô hình có thể được sử dụng để xác định những người có ảnh hưởng lớn trên Twitter, từ đó giúp các doanh nghiệp quảng bá sản phẩm và thương hiệu một cách hiệu quả. Ngoài ra, mô hình có thể được sử dụng để phân tích đối thủ cạnh tranh, xác định những người ủng hộ và phản đối sản phẩm của đối thủ. Trong chính trị, mô hình có thể được sử dụng để phân tích dư luận, xác định những người có ảnh hưởng lớn đến quan điểm của công chúng. Ngoài ra, mô hình có thể được sử dụng để tổ chức các chiến dịch truyền thông, tiếp cận những cử tri tiềm năng. Đánh giá công ty Twitter có thể được cải thiện nếu các ứng dụng thực tế của mô hình được chứng minh.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Mở đầu Trong những năm gần đây, mạng xã hội trực tuyến (online social networks: OSNs) phản ánh ngày càng phong phú đời sống xã hội và tinh thần trong xã hội loài người và khai phá dữ liệu OSNs đã trở thành lĩnh vực khoa học và công nghệ nổi bật [11] thu hút sự quan tâm đặc biệt của nhiều tổ chức, nhiều nhóm nghiên cứu trên thế giới, chẳng hạn dãy hội nghị hàng năm TREC tại Viện chuẩn và khoa học Mỹ [microblog-track]. Khai phá, phát hiện vai trò trong mạng xã hội Twitter là nội dung nghiên cứu, làm rõ mô hình toán học cho sự tương tác, vai trò giữa mọi người, các tổ chức và các nhóm với nhau trong việc phân tích mạng xã hội Twitter [16, 15].Việc phát hiện, tìm kiếm vai trò nhận được sự quan tâm lớn của các nhà nghiên cứu, các nhà đầu tư, các doanh nghiệp, tổ chức chính trị. Lợi ích của việc tìm ra những vai trò có ảnh hưởng lớn trong mạng xã hội mang lại hiệu quả khá rõ ràng, các công ty, doanh nghiệp hay các nhà tiếp thị có thể dựa trên những vai trò có ảnh hưởng lớn trên mạng để quảng bá thương hiệu, sản phẩm đến khách hàng, người tiêu dùng. Nó như một công cụ thông tin giúp các nhà doanh nghiệp có thể giao tiếp với những người quan tâm đến sản phẩm hoặc làm cho thương hiệu của các nhà doanh nghiệp đó trở nên quen thuộc với những người chưa biết.

Luận văn này tiến hành nghiên cứu các phương pháp phát hiện vai trò trong mạng xã hội Twitter bao gồm khảo sát các mô hình phân tích mạng xã hội và các mô hình phát hiện vai trò điển hình. Từ đó đề xuất một mô hình tìm kiếm vai trò trong mạng xã hội Twitter. Một vai trò xã hội được định nghĩa như một tập hợp những đặc tính mô tả cách hành xử của mỗi cá nhân và mối liên hệ giữa họ trong một ngữ cảnh nhất định. Trong mô hình này, chúng tôi thực hiện trích chọn các đặc trưng của một người trong mạng xã hội, tiếp theo sử dụng 1 thuật toán phân cụm để phân cụm những người có những đặc trưng tương đồng vào cùng một cụm.

Đối với vai trò cần tìm kiếm sẽ có một tập các độ đo phù hợp tương ứng với vai trò đó. Từ những độ đo phù hợp này, chúng tôi sẽ tìm kiếm các cụm dữ liệu mà có các đặc trưng tương đồng với độ đo trên và trả về kết quả. Luận văn đã thực nghiệm mô hình với kết quả đạt được khá khả quan so với kết quả của thế giới. Nội dung của luận văn được chia thành các chương như sau: 6 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Chƣơng 1: Luận văn giới thiệu khái quát về mạng xã hội, mạng xã hội Twitter, bài toán phát hiện vai trò trong mạng xã hội.

Chƣơng 2: Luận văn đưa ra một số nghiên cứu liên quan về việc phát hiện vai trò trong mạng xã hội nói chung và mạng xã hội Twitter nói riêng. Đồng thời trong chương này cũng trình bày một thuật toán phân cụm hiệu quả để cải thiện kết quả của bài toán. Chƣơng 3: Luận văn đề xuất một mô hình tìm kiếm vai trò trên mạng xã hội Twitter. Tư tưởng chính của mô hình sẽ được thể hiện trong chương này.

Đồng thời, luận văn cũng trình bày chi tiết các pha cũng như những các bước thực hiện trong mô hình. Chƣơng 4: Thực nghiệm, kết quả và đánh giá. Tiến hành thực nghiệm theo mô hình đã đề xuất trong chương 4. Phần kết luận: Tóm lược kết quả đạt được của luận văn và định hướng phát triển tương lai.

7 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Mục Lục Lời cam đoan. 4 Tóm tắt nội dung. 8 Danh mục hình vẽ. Error! Bookmark not defined.

Danh mục bảng biểu. Error! Bookmark not defined. Danh mục viết tắt. Giới thiệu về mạng xã hội, mạng xã hội Twitter và bài toán khai phá vai trò trong mạng xã hội .1 Giới thiệu về mạng xã hội .1 Sự phát triển của mạng xã hội .2 Khái niệm mạng xã hội .2 Giới thiệu về mạng xã hội Twitter .3 Bài toán khai phá vai trò trong mạng xã hội.

Các phương pháp phát hiện vai trò trong mạng xã hội và một số thuật toán phân cụm. Các phương pháp phát hiện vai trò trong mạng xã hội. Một kiến trúc tìm kiếm vai trò trong mạng xã hội áp dụng trên miền dữ liệu Twitter của Vanesa Junquero Trabado và cộng sự [21]. Một mô hình phát hiện vai trò truyền tin trong Twitter.

Một thuật toán phân cụm cải tiến K-mean. Mô hình đề xuất tìm kiếm vai trò trong mạng xã hội Twitter. Tư tưởng chính của mô hình. Mô hình đề xuất.

Pha phân tích đặc trưng .2 Pha phân cụm dữ liệu. 40 8 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.3 Pha gán vai trò. Thực nghiêm và đánh giá. Môi trường và các công cụ sử dụng thực nghiệm.

Tập dữ liệu thử nghiệm .1 Phân tích đặc trưng .2 Pha phân cụm dữ liệu .3 Pha gán vai trò .4 Kết quả thử nghiệm và phương pháp đánh giá. 53 Tài liệu tham khảo. 54 9 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Danh mục hình vẽ Hình 1: Một ví dụ về sociogram. 13 Hình 2: Một ví dụ về thuật ngữ Twitter.

17 Hình 3: Mô hình thực thế quan hệ. 23 Hình 4: Một ví dụ về gán vai trò. 26 Hình 5: Kết quả đánh giá mô hình của Trabado và cộng sự [21]. 28 Hình 6: Giải thuật Lọc.

34 Hình 7: Mô hình đề xuất. 38 Hình 8: Phân bố giá trị độ đo đặc trưng M1. 46 Hình 9: Phân bố giá trị độ đo đặc trưng M2. 46 Hình 10: Phân bổ giá trị độ đo đặc trưng M3.

47 Hình 11: Phân bố giá trị độ đo đặc trưng M8. 48 Hình 12: Phân bổ giá trị đọ đo đặc trưng M9. 48 Hình 13: Phân bố giá trị độ đo đặc trưng M10. 49 Hình 14: Phân bố giá trị độ đo đặc trưng M11.

49 Hình 15: Phân bố giá trị độ đo đặc trưng M15. 50 Hình 16: Kết quả đánh giá. 52 10 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Danh mục bảng biểu Bảng 1: Cấu hình phần cứng. 43 Bảng 2: Các phần mềm sử dụng.

43 Bảng 3: Kết quả tìm kiếm. 51 Bảng 4: Kết quả các thuật toán phân cụm. 51 11 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Danh mục viết tắt STT Thuật ngữ Viết tắt 1 Chuẩn hóa Max/Min Max/Min 2 Chuẩn hóa Logarit Log 3 Chuẩn hóa xếp hạng Ranking 4 Chuẩn hóa điểm chuẩn Score 5 Độ lệch chuẩn –Standard Deviation Sdv 6 Lựa chọn giá trị lớn nhất MV 7 Lựa chọn giá trị lớn nhất trên hệ trục MVA 8 Tính toán giá trị trung bình Avg 9 Quá trình gia tăng Incr 12 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Chƣơng 1. Giới thiệu về mạng xã hội, mạng xã hội Twitter và bài toán khai phá vai trò trong mạng xã hội 1.1 Giới thiệu về mạng xã hội 1.1 Sự phát triển của mạng xã hội Jiyang Chen, 2010 [2] đã đưa ra một giới thiệu khái quát về sự phát triển của quá trình nghiên cứu về mạng xã hội (social network).

Nhu cầu phân tích mạng xã hội được bắt đầu từ những năm 1930 và nhanh chóng trở thành chủ đề quan trọng nhất trong xã hội học. Những người đi tiên phong trong lĩnh vực này là Jacob Moreno, Kurt Lewin và Fritz Heider.Moreno xây dựng một mô hình đặt tên là “sociometry” bằng cách hỏi những người xung quanh bạn của họ là ai, và tìm hiểu mối quan hệ của họ với những người khác. Sáng tạo của Moreno là ông đã tạo ra được một “sociogram”, một cách để biểu diễn các tính chất của một cấu hình mang tính xã hội. Khái niệm “sociogram” sau này cũng được dùng để chỉ biểu diễn đồ thị của các mạng xã hội.

Hình 1: Một ví dụ về sociogram 13 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Trong khi đó K.Lewin, trong một nghiên cứu về hành vi của các nhóm, cho rằng các tính chất về mặt cấu trúc của một đơn vị xã hội có thể biểu diễn một cách toán học bằng lý thuyết đồ thị và cấu trúc liên kết. Trong các nghiên cứu về nhận thức xã hội, F.Heider cũng phát minh ra thuyết cân bằng, trong đó ông cho rằng tâm trí con người luôn hướng tới sự cân bằng bằng cách giữ lại những ý tưởng mà không mâu thuẫn với ý tưởng của những người khác, điều này cũng được áp dụng vào trong thái độ với những người xung quanh mình. Những ý tưởng này của Lewin và Heider sớm được phát triển bởi Frank Harary và Dorwin Cartwright, trong đó nhóm tác giả sử dụng lý thuyết đồ thị để xây dựng một công cụ khá hữu hiệu trong nghiên cứu mạng xã hội Cũng theo [2], trong những năm 1950, các nhà nghiên cứu từ khoa Xã hội và Nhân chủng học của trường đại học Manchester, dẫn đầu là John Barnes, đã bắt đầu đặt trọng tâm nghiên cứu của họ vào các mối quan hệ giữa các đối tượng trong xã hội, thay vì thiết lập các chuẩn mực và định mức cho toàn bộ cấu trúc xã hội như trước; và tìm hiểu xem cấu trúc của các mối quan hệ giữa các cá thể trong xã hội có ảnh hưởng như thế nào đến toàn bộ xã hội. Từ đó, thuật ngữ “mạng xã hội”, lần đầu tiên được Barnes nhắc đến vào năm 1954, đã đánh dấu sự phát triển chính thức của việc phân tích cấu trúc mạng xã hội.

Dựa vào các nghiên cứu của Barnes và các cộng sự, vào những năm 1969 và 1970, các nhà nghiên cứu ở đại học Harvard do Harrison C.White dẫn đầu tiếp tục nghiên cứu và phát triển các khía cạnh toán học của mạng xã hội và biểu diễn rất nhiều khái niệm quan trọng trong xã hội học, ví dụ như khái niệm “vai trò xã hội”, sang công thức toán học và tìm cách mô hình hóa và tính toán chúng. Ý tưởng chính của nghiên cứu là việc phát hiện cấu trúc của các mạng xã hội không nên dựa vào các hạng mục nổi tiếng và đã được định nghĩa trước đó, mà phải dựa vào mối quan hệ giữa các cá thể trong mạng và cách thức mà các mối quan hệ này cấu tạo thành mạng như thế nào. Trong một nghiên cứu sau đó, Mark Granovetter đề ra giả thiết liên kết yếu, với nội dung chính là “Nếu A có liên kết mạnh tới B và C thì rất có khả năng giữa B và C tồn tại một liên kết”. Giả thiết này của Granovetter được áp dụng tương đối hiệu quả trong một số nghiên cứu sau này.