Xây dựng công cụ tìm kiếm và so khớp hồ sơ người dùng trên các mạng xã hội

MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU KÝ HIỆU CÁC CỤM TỪ VIẾT TẮT LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TÌM HIỂU VỀ BÀI TOÁN 1 1.1 Mạng xã hội là gì? 1.2 Nhu cầu thực tế 1.3 Một số phương pháp đã được thực hiện CHƯƠNG 2: CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 2.1 Tổng quan về so khớp chuỗi, văn bản 2.1.1 Khái niệm 2.1.2 Xử lý dữ liệu 2.1.2.1 TFIDF là gì ? 2.1.2.2. Token và biểu diễn văn bản trong Text Mining 2.2 Tìm hiểu về các phương pháp tính toán độ đo tương tự 2.2.1 Độ đo Jaro (Jaro 1995 , 1989 , Winkler 1999) : 2.2.2 Độ do SoftTFIDF 2.2.3 Độ đo Edit Distance(ED) 2.2.4 Độ đo ESA(Explicit Semantic Analysis) 2.2.4.1 Giới thiệu 2.2.4.2 Xây dựng phương pháp ESA 2.2.5 Độ đo Jaccard 2.2.6 Độ đo dựa trên từ điển WordNet 2.2.6.1 Từ điển Wordnet 2.2.6.2 Xây dựng thuật toán 2.3 Quyết định nhóm và một số thuật toán 2.3.1 Bayes Naive 2.3.1.1 Công thức Bayes 2.3.1.2 Bayes Naive 2.3.2 Kỹ thuật trộn theo lý thuyết DempsterShafer (DS) 2.3.2.1 Thuyết DempsterShafer 2.3.2.2 Quy tắc trộn của DempsterShafer 29 2.3.3 Cây quyết định mờ 2.3.3.1 Cây quyết định 2.3.3.2 Logic mờ và ứng dụng vào cây quyết định CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG CÔNG CỤ VÀ ĐÁNH GIÁ THỰC NGHIỆM 3.1 Xây dựng công cụ so khớp hồ sơ giữa các mạng xã hội 3.1.1 Xác định các thuộc tính hồ sơ người dùng 3.1.2 Chuẩn hóa dữ liệu hồ sơ người dùng về dạng FOAF 3.1.3 Sử dụng độ đo tương tự để xác định độ tương tự giữa thuộc tính của hồ sơ 3.1.4 Gán trọng số độ quan trọng cho các thuộc tính 3.1.5 Sử dụng các phương pháp để tính độ tương tự chung 3.1.6 Tính toán xây dựng ngưỡng và so sánh để đưa ra kết luận. 3.2 Thực nghiệm và đánh giá kết quả 3.2.1 Các bước tiến hành thực nghiệm 3.2.2 Kết quả và đánh giá CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO…………………………………………………. .