|
การพยากรณ์ลิงค์ความสัมพันธ์ที่ขาดหายโดยใช้คุณสมบัติน็อนโอเวอร์แลปและเครือข่ายสังคมหลายแหล่ง |
|---|---|
| รหัสดีโอไอ | |
| Title | การพยากรณ์ลิงค์ความสัมพันธ์ที่ขาดหายโดยใช้คุณสมบัติน็อนโอเวอร์แลปและเครือข่ายสังคมหลายแหล่ง |
| Creator | ชัยณรงค์ ศิริทรัพย์ |
| Contributor | ปกป้อง ส่องเมือง, ที่ปรึกษา |
| Publisher | มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ |
| Publication Year | 2561 |
| Keyword | เครือข่ายสื่อสังคมออนไลน์, แหล่งเครือข่ายสื่อสังคมออนไลน์เดียว, แหล่งเครือข่ายสื่อสังคมออนไลน์หลายแหล่ง, ลิงค์ความสัมพันธ์ที่ขาดหาย, การพยากรณ์ลิงค์ความสัมพันธ์, Online social network, Single-source online social network, Multi-source online social network, Missing link, Link prediction |
| Abstract | ลิงค์ความสัมพธ์ที่ขาดหาย (Missing link) ในเครือข่ายสื่อสังคมออนไลน์เป็นปัญหาที่น่าสนใจสำหรับการตรวจจับความสัมพันธ์แฝง และทำให้สามารถเข้าใจถึงลักษณะนิสัยของผู้ใช้งานเครือข่ายสื่อสังคมออนไลน์ได้ ซึ่งจากงานวิจัยที่ผ่านมาได้มีการนำเสนอคุณสมบัติทางด้านสื่อสังคมออนไลน์เพื่อใช้สำหรับการการเรียนรู้ของแบบจำลองการจำแนกกลุ่มข้อมูล แต่งานวิจัยที่ผ่านมาส่วนมากเป็นการศึกษาการพยากรณ์ลิงค์ความสัมพันธ์ด้วยการพิจารณาคุณสมบัติภายในเครือข่ายสื่อสังคมออนไลน์เพียงแหล่งเดียวเท่านั้น (Single-source Online Social Network) แต่ในปัจจุบันผู้ใช้งานสื่อสังคมออนไลน์จำนวนมากที่ใช้บริการสื่อสังคมออนไลน์จำนวนมากกว่าหนึ่งแหล่ง การใช้ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลสื่อสังคมออนไลน์เพียงแหล่งเดียวอาจไม่เพียงพอ ซึ่งมีงานวิจัยด้านการพยากรณ์ลิงค์ความสัมพันธ์ที่ให้ความสนใจ และนำชุดข้อมูลจากเครือข่ายสื่อสังคมออนไลน์จำนวนหลายแหล่งเข้ามาร่วมกันพยากรณ์ลิงค์ความสัมพันธ์ (Multi-source Online Social Networks) เพื่อเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพให้กับการพยากรณ์ แต่งานวิจัยที่ผ่านมามีเพียงการใช้เฉพาะโหนดที่ปรากฎโอเวอร์แลปเท่านั้นในการพิจารณา ซึ่งในโลกความเป็นจริงมีโหนดเป็นจำนวนมากที่ปรากฎเฉพาะเพียงแหล่งเครือข่ายเดียวเท่านั้น และโหนดดังกล่าวอาจมีความเชื่อมโยง หรือสามารถใช้เป็นข้อมูลเพื่อเชื่อมโยงระหว่างเครือข่ายสื่อสังคมออนไลน์สำหรับการพยากรณ์ให้มีประสิทธิภาพสูงขึ้นได้ งานวิจัยฉบับนี้จึงมีเป้าหมายที่จะนำเสนอวิธีการปรับปรุงประสิทธิภาพการพยากรณ์ลิงค์ความสัมพันธ์ที่ขาดหายในเครือข่ายสื่อสังคมออนไลน์ด้วยการใช้ข้อมูลจากเครือข่ายสื่อสังคมออนไลน์จำนวนหลายแหล่งเข้ามาร่วมกันพยากรณ์ลิงค์ความสัมพันธ์โดยพิจารณาโหนดที่ปรากฎโอเวอร์แลป และ น็อนโอเวอร์แลประหว่างเครือข่ายในการวิจัย จากการศึกษาพบว่า การใช้ข้อมูลจากหลายแหล่งเครือข่ายสื่อสังคมออนไลน์ โดยการพิจารณาโหนดผู้ใช้ที่ปรากฏโอเวอร์แลป และน็อนโอเวอร์แลประหว่างเครือข่าย ด้วยการสกัดคุณสมบัติต้นแบบรวมกับคุณสมบัติที่นำเสนอ สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการพยากรณ์ลิงค์ความสัมพันธ์ให้ดีขึ้น และเทคนิคแรนดอมฟอเรสเป็นเทคนิคการจำแนกกลุ่มข้อมูลที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพการพยากรณ์ลิงค์ความสัมพันธ์สูงที่สุด นอกจากนี้ประสิทธิภาพการพยากรณ์จะดีเพิ่มขึ้นถ้าแหล่งข้อมูลเครือข่ายสื่อสังคมออนไลน์ที่นำมาร่วมพิจารณา มีความหนาแน่นของเครือข่ายสูง |
