รายละเอียดโครงงาน
หลักสูตร/ปี พ.ศ. วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ ปี พ.ศ. 2566
ภาคและปีการศึกษาที่สำเร็จการศึกษา ภาคปลาย ปีการศึกษา 2565
ประเภทโครงงาน
โครงงานวิศวกรรม
ชื่อโครงงานภาษาไทย
การศึกษาเชิงประจักษ์เพื่อติดตามวิวัฒนาการของเหตุการณ์จากข้อมูลทวิตเตอร์.
ชื่อโครงงานภาษาอังกฤษ
An empirical study to Track event evolution from Twitter data.
ผู้พัฒนา
6210503829 นายศิลา เลิศบรรจงงาม
อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก
อานนท์ รุ่งสว่าง
อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม
บัณฑิต มนัสเกษมศักดิ์
บทคัดย่อ
บทคัดย่อ
ในปัจจุบันเรานั้น สังคมโลกออนไลน์ของเรามีความเจริญเติบโตก้าวหน้าไปเยอะขึ้นมาก มีข้อมูลข่าวสารไหลเวียนผ่านอยู่บนโลกออนไลน์เป็นจำนวนมาก ซึ่งการที่มีข้อมูลไหลเวียนที่มากนั้นอาจส่งผลเสียกับผู้ใช้งานบางกลุ่มที่ไม่สามารถเข้าถึงเนื้อความได้อย่างถูกต้องเนื่องจากข้อมูลข่าวสารมีการไหลเข้าอยู่ตลอดเวลามากๆทำให้มีเหตุการณ์เกิดขึ้นใหม่ๆเข้ามาอยู่ตลอดทำให้อาจมีข่าวสารที่มากเกินจะอ่านและรับทัน จึงทำให้ได้ข้อมูลข่าวสารที่ไม่ครบถ้วนบ้าง หรือ อาจจะได้รับข้อมูลข่าวสารที่ผิดพลาด แต่อย่างไรก็ตามการที่เหตุการณ์ข้อมูลสารมีการไหลเวียนเข้ามา ส่วนมากมันมักจะมีเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกันเกิดขึ้นก่อนจึงได้มีเหตุการณ์ใหม่เกิดขึ้นตาม เราเรียกว่าการ “วิวัฒนาการของเหตุการณ์” ซึ่งเหตุการณ์ส่วนมากมักจะมีวิวัฒนาการของเหตุการณ์ที่เชื่อมถึงกัน ที่เมื่อติดตามแล้วจะเห็นถึงเส้นทางการเกิดของเหตุกาณ์หนึ่งๆได้และสามารถทำให้เข้าใจถึงตัวเนื้อความข่าวของเหตุการณ์หนึ่งๆได้อย่างมากขึ้น
ในโครงงานนี้จะวิเคราะห์ศึกษาเกี่ยวกับวิวัฒนาการของเหตุการณ์บนข้อมูลทวิตเตอร์ โดยในที่นี้เราจะมองถึงข้อความแต่ละข้อความของแต่ละผู้ใช้ที่โพสต์ลงบนแพลตฟอร์มโดยจะแบ่งเวลาเป็นช่วงๆเพื่อตรวจจับหาว่าแต่ละวันมีอะไรเกิดขึ้นบ้าง จากนั้นจะสกัดคำสำคัญออกมาจากข้อความนั้นๆและสร้างเครือข่ายความสัมพันธ์แบบไม่มีทิศทาง ที่เส้นเชื่อมระหว่างแต่ละข้อความจะเป็นค่าความเหมือนกันของคำสำคัญนั้นๆ และจากนั้นจะทำการตรวจจับหากลุ่มชุมชนของข้อความบนทวิตเตอร์เพื่อให้ได้เป็นกลุ่มก้อนที่หมายถึงเหตุการณ์หนึ่งๆที่เกิดขึ้นบนโลกเราจริงๆ จากนั้นเมื่อได้กลุ่มก้อนของเหตุการณ์ในแต่ละวัน ก็จะต้องไปพิจารณาถึงกลุ่มก้อนอีกช่วงเวลาหนึ่งในวันถัดไปและ ทำการหาเส้นเชื่อมความสัมพันธ์ระหว่าง กลุ่มก้อนของเหตุการณ์ที่เวลาหนึ่งไปอีกเวลาหนึ่ง โดยเราจะเรียกเส้นเชื่อนนี้ว่าวิวัฒนาการของเหตุการณ์ โดยงานวิจัยนี้เราเชื่อว่าจะศึกษาและตรวจจับถึงรูปแบบการเกิดวิวัฒนาการของเหตุการณ์บนทวิตเตอร์ได้ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้จะทำให้เราสามารถรู้ถึงสาเหตุการเส้นทางการเกิดของเหตุการณ์หนึ่งๆได้ รวมถึงหากเราสามารถรูปแบบการเกิดบางเหตุการณ์ที่บางทีอาจจะตายตัวเราอาจจะสามารถนำไปทำนายการเกิด วิวัฒนานการเหตุการณ์ต่อไปได้อีกด้วย
Abstract
circulating through the online world. In which there is a lot of data that may affect some users who are unable to access the news correctly because the information has flowed in a lot, causing the new incident event come in all the time to online social media. Therefore there may be too much news to read and catch up on. As a result, some incomplete information may be obtained, or you may receive erroneous information. However, the flow of information and events Most of the time, there are related events that occur before new events follow. We call it the "Evolution of events" in which most events tend to be the evolution of linked events. that when followed, can see the path of an event and make the news content of an event more understandable
In this project, we will analyze the evolution of events based on Twitter data. We look at the individual tweets each user posts on the platform at intervals to detect what's going on each day. We extract keywords from the tweet posts and create a non-directional network of relationships. The link connecting each node will be the similarity of that keyword. And then we used the community clustering to group tweet post each group we called an event that represents a real-world event. Then, when it comes to the cluster of events for each day. will have to consider another group of times the next day and find a link connecting the relationship between a group of events that move from one time to another. We will call this link the evolution of events. In this research, we believe that by studying and detecting patterns in the evolution of Twitter events, the results will allow us to understand the pathogenesis of an event. Including, if we can model the birth of certain events that may be fixed, we may be able to predict the birth. Evolve further events as well.
คำสำคัญ (Keywords)
Event Evolution, Event detection, Cluster analysis, Social Network
เว็บไซต์โครงงาน
-
วีดีโอคลิปของโครงงาน
ที่เก็บเวอร์ชันซอร์สโค้ด
-
สถานะการนำเข้าข้อมูล
ผู้นำเข้าข้อมูลครั้งแรก
นายศิลา
เลิศบรรจงงาม
(b6210503829)
แก้ไขครั้งสุดท้าย
เมื่อ April 10, 2023, 8:43 p.m. โดย
นายศิลา
เลิศบรรจงงาม
(b6210503829)
สถานะการอนุมัติ
รออนุมัติ