การจำลองเครือข่ายซับซ้อนและการทำนายผลวิดีโอออนไลน์ ด้วยเทคนิคเหมืองข้อมูล

Main Article Content

นราธิป ทองปาน
สุรีวรรณ แจ้งจิตร

บทคัดย่อ

ในการใช้งานผ่านระบบอินเทอร์เน็ต มีรูปแบบการให้บริการที่หลากหลายช่องทาง ในการติดต่อสื่อสารข้อมูลถึงกัน โดยใช้สื่อสังคมออนไลน์ที่เข้าถึงผู้คนทุกระดับ  ทำให้เกิดเครือข่ายทางสังคม (social Network)       ในลักษณะของการแบ่งปัน เช่น  รูปภาพ วิดีโอออนไลน์ผ่านทางเฟสบุ๊ค (facebook) ทวิตเตอร์ (twitter) และยูทูบ (youtube) ซึ่งเป็นสื่อสังคมที่นิยมในปัจจุบัน ในงานวิจัยนี้ผู้วิจัยมีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) แสดงความสัมพันธ์ของสื่อสังคมนำเสนอในรูปแบบเครือข่ายซับซ้อน (complex network) 2) นำเสนอจัดกลุ่มผู้ใช้สื่อสังคม (social Media) โดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูลแบบ SOM  และ 3) หาเทคนิคต้นไม้ตัดสินใจที่ให้ค่าการพยากรณ์ในระดับการศึกษาถูกต้องสูงสุด แล้วนำผลที่ได้ไปแปลงเป็นกฎการตัดสินใจเพื่อประยุกต์ใช้ในการทำตลาดเฉพาะกลุ่ม ข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์ได้แก่ ข้อมูลของผู้ใช้สื่อวิดีโอออนไลน์จาก pewinternet.org จำนวน 1,003 คน เครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ โปรแกรม Weka, Orange Canvas และ Pajek  ผลการวิจัยพบว่า ความสัมพันธ์ของผู้ใช้สื่อสังคมด้านวิดีโอออนไลน์ เป็นรูปแบบเครือข่ายซับซ้อนมีลักษณะการเชื่อมโยงแบบ Small World  การจัดกลุ่มผู้ใช้สื่อสังคม โดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูลแบบ SOM แสดงให้เห็นว่าผู้ใช้ที่มีระดับการศึกษาสูงและมีการจ้างงานแบบเต็มเวลา จะมีการดูวิดีโอออนไลน์ผ่านทางสังคมออนไลน์มากที่สุด และต้นไม้ตัดสินใจเทคนิคแบบ ID3 มีค่าความถูกต้องในการพยากรณ์ระดับการศึกษาสูงสุดเท่ากับ 98.7179 % และทำการแปลงต้นไม้ตัดสินใจ ID3 จะได้กฎจำนวน  12 กฎ 

Article Details

บท
บทความวิจัย

References

[1] Christensen, C and Albert, R. (2007). "Using graph concepts to understand the organization of complex systems," International Journal of Bifurcation and Chaos, vol. 17, pp. 2201-2214.
[2] Jiawei Han, M. K. (2006). "Data Mining: Concepts and Technique," ed: San Francisco, Morgan Kaufmann
[3] Purcell, K. Online Video Available: http://pewinternet.org/Reports/2013/Online-Video.aspx, 2013.
[4] Hoppe, B. and Reinelt, C. "Social network analysis and the evaluation of leadership networks," The Leadership Quarterly, vol. 21, pp. 600-619,8//2010.
[5] Ferrara, E. "A large-scale community structure analysis in Facebook," EPJ Data Science, vol. 1, pp. 1-30, 2012.
[6] Lewis, K. Kaufman, J. Gonzalez, M. Wimmer, A. and Christakis. N. "Tastes, ties, and time: A new social network dataset using Facebook.com," Social Networks, vol. 30, pp. 330-342, 10//2008.
[7] Kwak, H. Lee, C. Park, H. and Moon. S. "What is Twitter, a social network or a news media?," presented at the Proceedings of the 19th international conference on World wide web, Raleigh, North Carolina, USA, 2010.
[8] Xu, C. Dale, C. and Jiangchuan, L. "Statistics and Social Network of YouTube Videos," in Quality of Service, 2008. IWQoS 2008. 16th International Workshop on, 2008, pp. 229-238.
[9] Ruohonen, K. GRAPH THEORY, 2013.
[10] Batagelj, V. M. Andrej. "Pajek " Version 2.05, 2011.
[11] Perer, A.and Shneiderman, B. "Balancing Systematic and Flexible Exploration of Social Networks," Visualization and Computer Graphics, IEEE Transactions on, vol. 12, pp. 693-700, 2006.
[12] Rui, X. and Wunsch, D. II, "Survey of clustering algorithms," Neural Networks, IEEE Transactions on, vol. 16, pp. 645-678, 2005.
[13] Govindaraju, R. and Mahardhika, D. "Web-based Decision Support System using C4.5 decision tree algorithm," in Advanced Computer Science and Information System (ICACSIS), International Conference on, 2011, pp. 395-400, 2011.
[14] จิโรจน์ ภาคคีรี, "การวิเคราะห์รูปแบบการบุกรุกข้อมูลบนเครือข่าย โดยใช้เทคนิคดาต้าไมน์นิง. (2550). " วารสารเทคโนโลยีสารสนเทศ. ปีที่ 3 ฉบับที่ 6 (ก.ค.- ธ.ค. 2550), vol. 3, 40-46, 2550
[15] Cufoglu, A. Lohi, M. and Madani. K. "A comparative study of selected classifiers with classification accuracy in user profiling," in Computer Science and Information Engineering, 2009 WRI World Congress on, 2009, pp. 708-712.
[16] Demšar, J. Zupan, B. Leban, G. and Curk. T. "Orange: From Experimental Machine Learning to Interactive Data Mining," in Knowledge Discovery in Databases: PKDD 2004. vol. 3202, J.-F. Boulicaut, F. Esposito, F. Giannotti, and D. Pedreschi, Eds., ed:
Springer Berlin Heidelberg, 2004, pp. 537-539.
[17] Purcell, K. Online Video 2013. Available: http://pewinternet.org/Reports/2013/Online-Video.aspx
[18] Xu, C. Haitao, L. and Jiangchuan, L. "Video sharing propagation in social networks: Measurement, modeling, and analysis," in INFOCOM, 2013 Proceedings IEEE, 2013, pp. 45-49.
[19] online. Niche Market. Available: http://www.doothaithai.com/read.php?tid-159.html, 2014