Khóa luận tốt nghiệp: Một số kỹ thuật tư vấn xã hội hướng địa điểm và ứng dụng

Trong bối cảnh bùng nổ mạnh mẽ của các phương tiện xã hội và mạng xã hội định vị (LBSNs) những năm gần đây, lượng dữ liệu khổng lồ mà chúng tạo ra đã trở thành nguồn tài nguyên quý giá cho các hệ tư vấn. Tuy nhiên, sự đa dạng và phong phú của thông tin này đặt ra thách thức lớn cho các hệ tư vấn truyền thống, vốn thường chỉ tập trung vào các lĩnh vực hẹp. Nắm bắt tiềm năng này, nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển hệ tư vấn có khả năng khai thác hiệu quả ngữ cảnh xã hội từ dữ liệu mạng xã hội để cung cấp tư vấn địa điểm chính xác và cá nhân hóa, góp phần giải quyết vấn đề quá tải thông tin và nâng cao trải nghiệm người dùng.

Các nhà nghiên cứu, sinh viên và chuyên gia trong lĩnh vực Công nghệ thông tin, Khoa học Máy tính quan tâm đến hệ thống gợi ý, phân tích mạng xã hội và dịch vụ định vị.

Khóa luận này đề xuất một giải pháp toàn diện cho bài toán tư vấn địa điểm bằng cách tận dụng ngữ cảnh xã hội phong phú từ các phương tiện xã hội. Nhận thấy sự phát triển vượt bậc của mạng xã hội và hệ tư vấn dựa trên đó, nghiên cứu này xây dựng một mô hình hệ tư vấn địa điểm hiệu quả, khắc phục hạn chế của các phương pháp truyền thống. Phương pháp tiếp cận chính dựa trên kỹ thuật lọc cộng tác (collaborative filtering), trong đó tập trung vào lọc cộng tác dựa trên người dùng. Mô hình khai thác dữ liệu từ mạng xã hội Brightkite để xây dựng các mối quan hệ tin cậy giữa người dùng và tính toán độ tương đồng Cosin giữa họ. Sau đó, thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN) được áp dụng để đưa ra các gợi ý địa điểm cá nhân hóa. Giá trị ứng dụng của nghiên cứu nằm ở khả năng cung cấp các đề xuất địa điểm phù hợp, chẳng hạn như cho du khách hoặc người dùng tìm kiếm địa điểm mới, thông qua việc phân tích hành vi và mối quan hệ xã hội. Kết quả thực nghiệm và đánh giá mô hình đã được trình bày, khẳng định tính khả thi và hiệu quả của phương pháp đề xuất, đồng thời mở ra hướng phát triển cho các hệ tư vấn xã hội hướng địa điểm trong tương lai.