Bài giảng Khai phá Web: Hướng dẫn thực hiện BTL - TS. Nguyễn Kiêm Hiếu

Bài giảng Khai phá Web: Hướng dẫn thực hiện BTL đã hướng dẫn cho người học một số chủ đề BTL như SNA - Twitter; SNA - Wikipedia, SA - News comments, SA - Product reviews, RecSys. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Khai phá Web: Hướng dẫn thực hiện BTL - TS. Nguyễn Kiêm Hiếu Danh sách chủ đề BTL [IT4868] Khai phá Web Hướng dẫn thực hiện BTL ● Social network analysis on Twitter ● Social network analysis on Wikipedia ● Sentiment analysis on Twitter ● Sentiment analysis on news comments ● Sentiment analysis on product reviews ● Recommendation systems 1 2 SNA - Twitter ● 1 - Thu thập dữ liệu: ● 1 - Thu thập dữ liệu: – Twitter API – https://dumps.wikimedia.org/ – Xuất phát từ một tài khoản ban đ ầu, m ở r ộng ra các tài kho ản khác thông qua quan hệ reply và retweet – Xuất phát từ một bài viết ban đ ầu, m ở r ộng ra các bài vi ết liên quan thông qua quan hệ wiki-link ● 2 - Nhận diện cộng đồng trên đồ th ị thu đ ược (delphi) ● 3 - Trực quan hóa và nh ận xét k ết qu ả thu đ ược ● SNA - Wikipedia ● 4 - Trực quan hóa nội dung đ ược th ảo lu ận s ử d ụng word cloud: Coi mỗi văn bản là các t ập h ợp các tweet c ủa m ột tài khoản; mỗi cộng đồng sẽ tương ứng v ới m ột t ập văn b ản 3 ● ● 2 - Nhận diện cộng đồng trên đ ồ th ị thu đ ược (delphi) 3 - Trực quan hóa và nhận xét k ết qu ả thu đ ược 4 - Trực quan hóa nội dung sử d ụng word cloud: Coi mỗi văn bản là nội dung bài vi ết 4 SA - Twitter ● ● ● SA - News comments 1 - Thu thập dữ liệu – Twitter API – Thu thập các tweet theo keyword trong m ột kho ảng thời gian ● ● 2 - Tiến hành nhận diện khía cạnh & phân tích cảm xúc theo khía cạnh trên các tweet thu đ ược ● 3 - Trực quan hóa kết quả dạng biểu đ ồ, timeline 1 - Thu thập dữ liệu: Comments from online news 2 - Tiến hành nhận diện khía c ạnh & phân tích cảm xúc theo khía cạnh trên các comment thu được 3 - Trực quan hóa kết quả dạng bi ểu đ ồ, timeline 5 6 SA - Product reviews ● ● ● RecSys 1 - Thu thập dữ liệu: Product reviews (food, hotels….) ● 1 - Chuẩn bị dữ liệu – 2 - Tiến hành nhận diện khía c ạnh & phân tích cảm xúc theo khía cạnh trên các comment thu được ● ● 3 - Trực quan hóa kết quả dạng bi ểu đ ồ, timeline 7 Sử dụng các tập dữ liệu chuẩn có s ẵn (movielens…) 2 - Đánh giá các phương pháp g ợi ý trên các t ập d ữ liệu chuẩn (train/dev/test, RSE, precision/recall…) 3 - Xây dựng một hệ gợi ý hướng ng ười dùng d ựa trên tập dữ liệu đã có – Có chức năng gợi ý sản phẩm, đăng nh ập, đăng xu ất, xem lịch sử đánh giá – Sản phẩm: phim, nhạc, sách, nhà hàng, khách s ạn, ... 8 Q&A mail to: hieunk@soict.hust.edu.vn 9