Tên đề tài luận án tiến sĩ: Nghiên cứu phát triển mô hình tin cậy người dùng dựa vào tương tác và ngữ nghĩa của thông điệp trên mạng xã hội
Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
Mã số: 9.48.01.04
Họ và tên nghiên cứu sinh: Phạm Phương Thanh
Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Trần Đình Quế
Cơ sở đào tạo: Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
NHỮNG KẾT QUẢ MỚI CỦA LUẬN ÁN:
1) Đóng góp đầu tiên của luận án là đưa ra các phương pháp tính khác nhau cho độ tin cậy trực tiếp giữa hai người dùng dựa vào lịch sử tương tác và sở thích quan tâm của họ về một chủ đề nào đó.
2) Đóng góp thứ hai là đề xuất phương pháp ước lượng mức độ tương tự người dùng bằng việc kết hợp giữa tương tự dựa trên bài viết và tương tự dựa trên sở thích, quan tâm của người dùng đó sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên và biểu diễn vector các chủ đề, bài viết.
3) Đóng góp cuối cùng của luận án là đề xuất một họ các mô hình tin cậy dựa trên cộng đồng bao gồm tin cậy cộng đồng dựa trên đại số đường và tin cậy cộng đồng dựa trên tương tự. Từ đó, luận án xây dựng độ tin cậy tổng thể bằng cách tổng hợp độ tin cậy dựa trên lịch sử tương tác và tin cậy dựa trên cộng đồng.
CÁC ỨNG DỤNG, KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG TRONG THỰC TIỄN HOẶC NHỮNG VẤN ĐỀ CÒN BỎ NGỎ CẦN TIẾP TỤC NGHIÊN CỨU:
Luận án nghiên cứu và phát triển các mô hình tin cậy người dùng trên mạng xã hội, do đó các kết quả nghiên cứu của luận án có thể được sử dụng để phát triển các kết nối, mối quan hệ và giao dịch giữa những người dùng trong cộng đồng trực tuyến, mạng xã hội và các cổng thương mại điện tử; góp phần giảm thiểu rủi ro cho người dùng khi tương tác trên mạng xã hội. Các phân tích và kết quả này cũng có thể được sử dụng trong giảng dạy và nghiên cứu tại các trường đại học.
Các hướng phát triển tiếp theo từ luận án này bao gồm: Hướng tới việc nghiên cứu mô hình tin cậy có thêm tham số về thời gian để đánh giá xu hướng thay đổi quan tâm của người dùng; Xem xét mở rộng mô hình để giải quyết những vấn đề liên quan đến người dùng “độc hại”, và các yếu tố gây nhiễu đến việc tính toán độ tin cậy; và tích hợp các mô hình tin cậy vào trong các hệ thống như hệ gợi ý. Đây là ứng dụng rất tiềm năng của mô hình tin cậy nhằm hỗ trợ các hệ thống đưa ra những gợi ý có tính chính xác cao cho người dùng.
Thông tin Luận án tiến sĩ (Tiếng Việt)
Thông tin Luận án tiến sĩ (Tiếng Anh)
Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ
