รายละเอียดโครงงาน
หลักสูตร/ปี พ.ศ. วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ ปี พ.ศ. 2562
ภาคและปีการศึกษาที่สำเร็จการศึกษา ภาคฤดูร้อน ปีการศึกษา 2561
ประเภทโครงงาน
โครงงานวิศวกรรม
ชื่อโครงงานภาษาไทย
ระบบแนะนำเพื่อนไปร่วมชมคอนเสิร์ต
ชื่อโครงงานภาษาอังกฤษ
Buddy Matching System for Concerts and Live Shows
ผู้พัฒนา
5910503910 อนงค์นาถ รัตนแก้วประเสริฐ
อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก
สิทธิชัย ศรีอ่อน
อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม
-
บทคัดย่อ
ในปัจจุบันระบบแนะนำได้ถูกนำมาประยุกต์ใช้กับธุรกิจต่าง ๆ ซึ่งได้สร้างมูลค่าต่อธุรกิจและสร้างประโยชน์ต่อลูกค้า อีกหนึ่งการนำระบบแนะนำมาประยุกต์ใช้ที่น่าสนใจคือระบบแนะนำเพื่อนไปร่วมชมคอนเสิร์ต โดยจะสนใจการแนะนำชื่อเพื่อนสำหรับผู้ใช้แต่ละคนเพื่อตอบสนองต่อความต้องการรับชมคอนเสิร์ต แต่ไม่สามารถหาเพื่อนหรือผู้ติดตามไปรับชมด้วยได้ สังคมออนไลน์ในปัจจุบันที่มีผู้ใช้งานมากมายมาพร้อมกับความหลากหลาย ก่อให้เกิดเป็นสังคมของผู้ใช้โซเชียลมีเดียโดย ทวิตเตอร์ (Twitter) เป็นหนึ่งในโซเชียลมีเดียที่มีผู้ใช้งานที่มีการเคลื่อนไหวของบัญชีเฉลี่ยมากถึง 328 ล้านบัญชีต่อเดือน จึงมีการส่งข้อมูลไหลเวียนจำนวนมากในทวิตเตอร์ โดยเฉลี่ยข้อมูลการทวีต (Tweet) 500 ล้านทวีตต่อวัน จุดมุ่งหมายในโครงงานนี้คือการค้นหาบุคคลที่มีคุณลักษณะของสังคมทวิตเตอร์ด้วยความคล้ายกันของผู้ใช้แต่ละคน โดยขั้นตอนแรกจะพยายามหาผู้ใช้ที่มีความเกี่ยงข้องกับคอนเสิร์ตนั้นๆด้วยคำที่เกี่ยวข้องกับคอนเสิร์ต หรือศิลปิน จากนั้นทำการรวบรวมข้อมูลของผู้แต่ละคนเพื่อนำมาเปรียบเทียบหาความคล้ายคลึงกันของผู้ใช้ ซึ่งในที่นี้เราเลือกใช้แฮชแท็กมาทำหน้าที่ในเปรียบเทียบ โดยคำนวณจากการหาจำนวนแฮชแท็กที่ผู้ใช้มีความซ้ำกันมาก เพื่อนำข้อมูลคะแนนที่ได้เหล่านั้นมาทำเป็นอันดับแนะนำ
Abstract
Decision making recommendation has been applied to many businesses that give value for those businesses that deem to be useful for their customers. The application of our interest is a buddy matching system for concerts and live shows. It will be focused on introducing username for each user who wants to go to a concert but there are no people or followers to watch together. Nowadays, there are many online users coming with various activities, so this creates several large online social media. Twitter is an example of an online social application that serves over active user 328 million accounts per month on average, associated with data flows over 500 million tweets per day. The main focus of this project is searching for people on Twitter with similarities. The first step is to try to find users who are related to the concert with words related to concerts or artists and then collect information of each person to compare the similarities of such users. We choose to use hashtags to perform the comparison. The calculation is done by finding the number of hashtags that the users use in order to use to rank data for the recommendations.
คำสำคัญ (Keywords)
ระบบแนะนำ, เว็บแอพพลิเคชัน, Twitter
เว็บไซต์โครงงาน
-
วีดีโอคลิปของโครงงาน
ที่เก็บเวอร์ชันซอร์สโค้ด
https://github.com/nongharunana/BUDDY-MATCHING-SYSTEM-FOR-CONCERTS-AND-LIVE-SHOWS
สถานะการนำเข้าข้อมูล
ผู้นำเข้าข้อมูลครั้งแรก
อนงค์นาถ
รัตนแก้วประเสริฐ
(b5910503910)
แก้ไขครั้งสุดท้าย
เมื่อ May 29, 2019, 12:28 p.m. โดย
อนงค์นาถ
รัตนแก้วประเสริฐ
(b5910503910)
สถานะการอนุมัติ
อนุมัติแล้ว โดย
สิทธิชัย
ศรีอ่อน
(fengsis)
เมื่อ June 6, 2019, 6:54 a.m.