Phân tích dư luận xã hội liên quan đến trường Đại học Cần Thơ dựa trên Comments Facebook : Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin. Chuyên ngành Khoa học máy tính

Dư luận xã hội là vấn đề đang được quan tâm hiện nay, nhất là dư luận được thể hiện trên các trang mạng xã hội. Mục tiêu của nghiên cứu này là đánh giá dư luận xã hội thông qua phân tích thông tin các bình luận trên các trang mạng xã ho...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:

Chi tiết về thư mục
Tác giả chính:	Nguyễn, Văn Toàn
Định dạng:	Sách
Ngôn ngữ:	Undetermined
Được phát hành:	Cần Thơ Trường Đại học Cần Thơ 2020
Những chủ đề:	Data structures (Computer science),Cấu trúc dữ liệu (Khoa học mày tính)
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!

Thư viện lưu trữ:	Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ


LEADER	03084nam a2200229Ia 4500
001	CTU_239318
008	210402s9999 xx 000 0 und d
082			\|a 005.741
082			\|b T406
088			\|a 8480101
100			\|a Nguyễn, Văn Toàn
245		0	\|a Phân tích dư luận xã hội liên quan đến trường Đại học Cần Thơ dựa trên Comments Facebook :
245		0	\|b Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin. Chuyên ngành Khoa học máy tính
245		0	\|c Nguyễn Văn Toàn ; Trần Thanh Điện (Cán bộ hướng dẫn)
260			\|a Cần Thơ
260			\|b Trường Đại học Cần Thơ
260			\|c 2020
520			\|a Dư luận xã hội là vấn đề đang được quan tâm hiện nay, nhất là dư luận được thể hiện trên các trang mạng xã hội. Mục tiêu của nghiên cứu này là đánh giá dư luận xã hội thông qua phân tích thông tin các bình luận trên các trang mạng xã hội (Facebook) có liên quan đến Trường Đại học Cần Thơ; từ đó giúp nhà trường đưa ra các chính sách điều chỉnh cho phù hợp. Trước tiên, dư luận (bình luận) được thu thập và phân loại dựa theo mô hình máy học để nhận diện được các ý kiến đồng thuận (cùng chiều) hoặc không đồng thuận (trái chiều) có liên quan đến các hoạt động của nhà trường. Sau đó hai mô hình máy học là SVM và Neural Network được cài đặt đề huấn luyện, chạy thực nghiệm và so sánh kết quả nhằm lựa chọn được mô hình phù hợp nhất cho việc xác định số bình luận của công chúng đối với một sự kiện cụ thể. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình máy học Neural Network với bộ giải pháp (slover=’adam’)và chỉ số lớp ẩn (hidden_layer_size=512) có kết quả đánh giá khá cao trên 85% để xây dựng ứng dụng phân tích tỷ lệ đồng thuận, không đồng thuận hay ý kiến khác về nội dung một bài viết cụ thể được đăng trên các trang Facebook của Trường. Nghiên cứu tiếp theo cần cải tiến thêm bằng việc phân loại các bài viết theo chủ đề và xây dựng giao diện website đẹp để giúp người quản trị có thể lựa chọn chủ đề và bài viết phù hợp để phân tích dư luận.
650			\|a Data structures (Computer science),Cấu trúc dữ liệu (Khoa học mày tính)
904			\|i Hải
910			\|c tvtrong,tvtrong
980			\|a Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ

Phân tích dư luận xã hội liên quan đến trường Đại học Cần Thơ dựa trên Comments Facebook : Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin. Chuyên ngành Khoa học máy tính

Những quyển sách tương tự