Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การแนะนำเพจด้วยผู้ใช้งานผู้นำในเฟซบุ๊ก

Other Title (Parallel Title in Other Language of ETD)

Fanpages Recommendation Using Lead Users in Facebook

Year (A.D.)

2014

Document Type

Thesis

First Advisor

สุกรี สินธุภิญโญ

Faculty/College

Faculty of Engineering (คณะวิศวกรรมศาสตร์)

Degree Name

วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต

Degree Level

ปริญญาโท

Degree Discipline

วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์

DOI

10.58837/CHULA.THE.2014.1116

Abstract

เฟซบุ๊กคือโซเชียลเน็ตเวิร์กที่ใหญ่ที่สุดของโลก มีผู้ใช้ทั่วโลกรวมกันทั้งสิ้นกว่า 1.4 พันล้านคน (สถิติเมื่อเดือนมีนาคม พ.ศ. 2558) มีผู้ใช้งานทำการเขียนเรื่องราวของตนเองลงไปทุกวัน และเฟซบุ๊กเองก็ได้มีเครื่องมือหนึ่งเรียกว่า เฟซบุ๊กเพจ ที่จะทำให้ผู้ใช้งานแบ่งปันเรื่องราวของตนเองในอีกรูปแบบหนึ่ง โดยสามารถสร้างหน้าเพจเป็นของตนเองได้ อาจจะใช้ในรูปแบบของเป็นตัวแทนของบริษัทบริษัทหนึ่ง เป็นตัวแทนของเว็บไซต์ หรือเฉพาะเรื่องราวที่ตนเองสนใจเพื่อให้ผู้ใช้งานคนอื่นติดต่อเรื่องราวของตนเอง ผู้คนโดยส่วนใหญ่จะกดไลค์เพจเพื่อติดตามเรื่องราวของเพจนั้น แม้ว่าจะกดไลค์เพจมากมายเพียงใด ผู้ใช้งานอาจไม่รู้เลยว่าอาจมีเพจที่ตรงกับความสนใจของตนเองอยู่อีก จุดประสงค์ของงานวิจัยนี้คือการที่จะแนะนำเพจให้กับผู้ใช้งาน จุดประสงค์ของงานวิจัยนี้คือการนำเสนอวิธีการที่จะแนะนำเพจให้กับผู้ใช้งานโดยสัมพันธ์กับความสนใจของผู้ใช้งาน โดยการกดไลค์จากผู้ใช้งาน แต่เพจเองนั้นไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างเพจด้วยกันในทางตรง ไม่เหมือนกับผู้ใช้งานทั่วไปที่มีความสัมพันธ์กันเองในลักษณะของความเป็นเพื่อน ผู้วิจัยจึงนำความสัมพันธ์ที่ผู้ใช้งานมีต่อเพจเป็นตัวเชื่อมความสัมพันธ์ระหว่างเพจ หลังจากนั้นจึงทำการแบ่งกลุ่มของเพจด้วยระยะทางจากการคำนวณการมีปฏิสัมพันธ์ร่วมกันของผู้ใช้งาน ใช้ผู้ใช้งานผู้นำในกลุ่มที่ใหญ่ที่สุดในการแนะนำเพจที่น่าสนใจ และนำเอาผลลัพธ์ที่เป็นเพจทั่วไปออกโดยนำเพจจากกลุ่มอื่นที่มีผู้ใช้งานติดตามมากที่สุดมาลบออกจากผลการแนะนำ ดังนั้นผลลัพธ์ที่เหลือ คือเพจที่แนะนำให้กับผู้ใช้งานที่ตรงกับความสนใจมากที่สุด

Other Abstract (Other language abstract of ETD)

Facebook, the biggest social networks in the world, covers more than 1.41 billion monthly active users (march 2015). Many users post their story everyday. Facebook provides a way people can create their own pages call Facebook pages (previously called Fanpages). The page itself is used to represent a company, website, user's interested story, etc. Most users in facebook like some pages to follow stories they are interested, but how can they know exactly the pages they want to follow further. The goal of this research is to find a novel approach that can recommend the facebook pages for a user. Our method is based on the users' interest, the page liked by the user. The page itself does not have any relationship with other pages because it doesn’t have friends. We apply interaction with users to be relationship between pages. Then we cluster pages into the clusters and find lead users of the pages. The common pages liked by lead users are the pages we recommend to users. We avoid the popular pages that users are not interested by intersection of common pages liked by lead users from all other clusters. The pages liked by different clusters should not be an interesting ones.

Link to Full Text

Share

COinS