Xây dựng ứng dụng quảng cáo và đánh giá sản phẩm trên mạng xã hội dựa vào phản hồi của người dùng

Xây dựng ứng dụng quảng cáo và đánh giá sản phẩm trên mạng xã hội dựa vào phản hồi của người dùng

Xây dựng ứng dụng quảng cáo và đánh giá sản phẩm trên mạng xã hội dựa vào phản hồi của

người dùng

Giới thiệu

• Đề tài: Xây dựng ứng dụng quảng cáo và đánh giá sản phẩm trên mạng xã hội dựa vào phản hồi của người dùng.

• Giảng viên hướng dẫn: TS Nguyễn Anh Tuấn.

Đại học Quốc gia TPHCM

Nội dung

1 Giới thiệu đề tài

2 Mục tiêu đề tài

3 Cơ sở tri thức4 Khả năng tư vấn5 Cách hiện thực6 Đánh giá

7 Kết luận và hướng phát triển

Mục tiêu đề tài

Động lực thực hiện đề tài.

Mục tiêu đề tài (tt)

Ưu thế của mạng xã hội.

7 Kết luận và hướng phát triển

Cơ sở tri thức

• Ontology

– Ontology mô tả các khái niệm cơ bản trong một ứng dụng và xác định mối liên hệ giữa các khái niệm này.

– Thành phần: lớp, thuộc tính và ràng buộc.

• OWL

– Ontology Web Language (OWL) là ngôn ngữ đánh dấu được sử dụng để xuất bản và chia sẻ dữ liệu.– Phân loại: OWL Lite, OWL DL, OWL Full.

• FOAF

– Là một bộ từ vựng chuẩn dùng để mô tả người và các mối quan hệ.

Cơ sở tri thức (tt)

• Người dùng chia sẻ các quán cà phê.

• Người dùng chia sẻ các dịch vụ của quán.• Người dùng đánh giá, bình luận về quán.

Cơ sở tri thức (tt)

• Khai thác tri thức bằng SPARQL:

– SPARQL là một ngôn ngữ truy vấn dữ liệu RDF, và được coi là một trong những công nghệ chủ chốt

của semantic web.

• SPARQL có 4 kiểu truy vấn: CONSTRUCT, ASK,

SELECT và DESCRIBE.

where {

?person rdf:type:Person; :friendOf ?friend.

FILTER(?person =:A)}

SELECT ?foafwhere

?person rdf:type:Person;:friendOf ?friend.

?friend :friendOf ?foaf FILTER(?person =:A)}

Nội dung

1 Giới thiệu đề tài2 Mục tiêu đề tài3 Cơ sở tri thức

4 Khả năng tư vấn

5 Cách hiện thực6 Đánh giá

7 Kết luận và hướng phát triển

Tư vấn

Vấn đề: chọn ra những quán mà người dùng A nên đến? -> 7 tiêu chí để lựa chọn.

• (7) Tìm những quán mà B, bạn của A, đã đến.• (6) Tìm những quán được B đánh giá cao (>= 4).• (5) Tìm những quán được B thích.

Tư vấn (tt)

• (4) Tìm những quán mà B đã đến và có phục vụ ít nhất 1 dịch vụ mà A thích.

• (3) Tìm những quán được B đánh giá cao và có phục vụ ít nhất 1 dịch vụ mà A thích.

• (2) Tìm những quán được B thích và có phục vụ ít nhất 1 dịch vụ mà A thích.

• (1) Tìm những quán mà B đã đến và có phục vụ ít nhất 1 dịch vụ mà A và B cùng thích.

• Tới tiêu chí nào mà số lượng các quán chọn được đạt số lượng thì dừng.

Nội dung

1 Giới thiệu đề tài2 Mục tiêu đề tài3 Cơ sở tri thức4 Khả năng tư vấn

5 Cách hiện thực

6 Đánh giá

7 Kết luận và hướng phát triển

Hiện thực

• Lấy danh sách bạn bè của người dùng.

• Người dùng bình luận, đánh giá hay thích các quán cà phê.

• Người dùng xác định các quán mà họ đã đến.• Kết quả.

Hiện thực (tt)

Mối quan hệ người dùng - quán

Kết quả tư vấn

Hiện thực (tt)

Mạng lưới người dùng - quán

Nội dung

1 Giới thiệu đề tài2 Mục tiêu đề tài3 Cơ sở tri thức4 Khả năng tư vấn5 Cách hiện thực

6 Đánh giá

7 Kết luận và hướng phát triển

Đánh giá

• Đưa vào sử dụng từ 6/2/2012, đến 15/2/2012 ứng dụng đã có được 1604 hồ sơ người dùng.=> Để có 1 lượng lớn người dùng trong 1 thời gian ngắn, thì mạng xã hội là lựa chọn số 1

• Từ 6/2/2012 đến 11/2/2012 đã có hơn 2000 lượt truy cập.

Nội dung

1 Giới thiệu đề tài2 Mục tiêu đề tài3 Cơ sở tri thức4 Khả năng tư vấn5 Cách hiện thực6 Đánh giá

7 Kết luận và hướng phát triển

Kết luận

• Ưu điểm:

– Khả năng khai thác được các mối quan hệ trong một mạng xã hội bằng cách sử dụng ontology.

– Thể hiện được các mối liên hệ trực quan:• Người dùng – quán

• Mạng lưới bạn bè, quán và dịch vụ.• Khuyết điểm:

– Tốc độ xử lý chậm (2 nguyên nhân chính).• Hướng phát triển.

Tài liệu tham khảo

• Natalya F Noy and Deborah L McGuinness, Ontology

Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology, 2001.

• Brickley, D & Miller, L., FOAF Specification, 2007.

• Lee Feigenbaum & Eric Prud'hommeaux, SPARQL By Example A

• Zaphiris, P & Ang, C S (Eds.), Social Computing and Virtual

Communities, Chapman & Hall/CRC, 2009.

• Berjani, B & Strufe, T., A recommendation system for spots in

location-based online social networks, Proceedings of the 4th

Workshop on Social Network Systems, ACM, 2011, 4:1-4:6

• Nguyen, T.; Loke, S W.; Torabi, T & Lu, H., PlaceAware: A Tool for

Enhancing Social Interactions in Urban Places, Proceeding of the

10th International Symposium on Pervasive Systems, Algorithms,

and Networks (ISPAN), 2009, 143 -147.

Hỏi đáp

CẢM ƠN