Một số phương pháp nâng cao hiệu quả dự báo lan truyền thông tin trên mạng xã hội

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (1.84 MB, 117 trang )

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC
VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM

HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
……..….***…………

DƯƠNG NGỌC SƠN

MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ
DỰ BÁO LAN TRUYỀN THÔNG TIN TRÊN MẠNG XÃ HỘI

LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH MÁY TÍNH

Hà Nội - 2022

VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM
HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
……..….***…………

DƯƠNG NGỌC SƠN

MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ
DỰ BÁO LAN TRUYỀN THÔNG TIN TRÊN MẠNG XÃ HỘI

LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH MÁY TÍNH

Chuyên ngành : Hệ thống thông tin
Mã số: 9 48 01 04

Người hướng dẫn khoa học:
1. TS. Nguyễn Như Sơn
2. TS. Nguyễn Ngọc Cương

Hà Nội - 2022

iii

LỜI CAM ĐOAN
Tơi cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của riêng tôi, các sô liệu, tài
liệu đƯợc sư dụng trong Luận án này đƯợc thu thập tư nghiên cứu thực tế; trong
đó, bao gồm một sô kết qua nghiên cứu đa đƯợc đang ơ các tạp chi khoa học
trong và ngoài nƯớc cũng nhƯ thư nghiệm thực tế “Hệ thống phân tich dữ liệu
mạng xa hội” mà tôi co co hội tham gia thực hiện. Các nội dung viết chung vói
các tác gia khác đều đƯợc sư đồng ý của các đồng tác gia tRƯớc khi đƯa vào
Luận án. Ngoài ra, những tài liệu tham khao đều đƯợc trích dẫn nguồn đầy đủ.
Trân trọng,

DƯong Ngọc Son

LỜI CẢM ƠN
Để co kết qua hôm nay, tôi xin cam on Học viện Khoa học và công nghệ,
Viện Hàn lâm Khoa học và công nghệ Việt Nam đa tổ chức, đào tạo và hƯớng
dẫn tơi hồn thành các thủ tục hồn thiện Luận án. Tơi xin bày tỏ lịng biết ơn
sâu sắc đến TS. Nguyễn Ngọc CƯong - Pho Cục tRƯơng Cục An ninh mạng và
phịng chớng tội phạm sư dụng công nghệ cao, Bọ Công an và TS.Nguyễn
NhƯ Son - TRƯơng Phịng Các hệ thớng phần mềm tich họp, Viện Công nghệ

thông tin, Viện Hàn lâm Khoa học và cơng nghệ Việt Nam đa tận tình hƯớng
dẫn, chỉ bảo và giúp đỡ tơi trong śt quá trình thực hiện Luận án.
Xin chân thành cam on sư giúp đỡ của PGS.TS.Nguyễn Long
Giang, TS.Nguyễn Việt Anh - Viện Công nghệ thông tin, PGS.TS.Nguyễn
Ngọc Hoa - TRƯờng Đại học Quốc gia Hà Nội đa truyền đạt cho tôi những kiến
thức quý báu làm tiền đề cho tơi tư quá trình bắt đầu nghiên cứu đến khi xây
dựng và hoàn thiện Luận án này.
Tôi cũng xin cam on lanh đạo đon vị cơng tác Phịng Kỹ thuật và Viện
Nghiên cứu KTNV, Cục Kỹ thuật nghiệp vụ, Bọ Công an đa tạo điều kiện cho
tôi để tôi vưa làm việc, vưa học tập và thưc hiện nghiên cứu. Trong quá trình
làm việc đa cho tôi co điều kiện tiếp xúc với các hệ thông kỹ thuật, tham dư các
họi thao liên quan đến nọi dung trình bày trong Luận án.
Ći cùng, tơi xin gửi lời cam on sâu sắc và chân thành đến Gia đình,
những

NGƯời

đa ln ơ bên ủng hộ, động viên để tơi co đƯợc ngày hơm nay.

Trong quá trình thực hiện Luận án, tôi cũng nhận đƯợc sư giúp đỡ của rất
nhiều ngƯời mà không tiện liệt kê ơ đây, tôi xin cam on và kính chúc tất ca mọi
ngƯời sức khỏe, hạnh phúc và thành công.
Dương Ngọc Sơn

MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN.......................................................................................................... i
LỜI CẢM ƠN............................................................................................................... ii
MỤC LỤC................................................................................................................... iii
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT.............................................................................. v

DANH MỤC CÁC BẢNG........................................................................................... vi
DANH MỤC CÁC HÌNH........................................................................................... vii
MỞ ĐẦU....................................................................................................................... 1
1. Phát biểu vấn đề..................................................................................................... 1
2. Lý do chọn đề tài....................................................................................................3
3. Mục tiêu của luận án..............................................................................................3
4. Các đong gop của luận án......................................................................................4
5. Bô cục Luận án......................................................................................................5
Chương I. TỔNG QUAN VỀ LAN TRUYỀN THÔNG TIN TRÊN MẠNG XÃ HỘI
6
1.1. Mạng xa họi và lan truyền thông tin trên mạng xa họi........................................6
1.1.1. Mạng xa họi..................................................................................................6
1.1.2. Lan truyền thông tin trên mạng xa họi..........................................................8
1.2. Các lĩnh vưc nghiên cứu trong phân tich mạng xa họi........................................9
1.2.1. Khai phá dữ liệu mạng xa họi.......................................................................9
1.2.2. Phân tich mơ hình dữ liệu đô thị.................................................................10
1.2.3. Phát hiện cọng đông...................................................................................10
1.2.4. Dư báo lan truyền thơng tin........................................................................11
1.2.5. An tồn thơng tin........................................................................................ 12
1.3. Phát biểu bài toán phát triển mọt sô pHƯong pháp nâng cao hiệu qua dư báo lan
truyền thông tin trên mạng xa họi......................................................................13
1.4. Các HƯớng nghiên cứu liên quan.......................................................................16
1.4.1. Nâng cao tôc đọ dư báo lan truyền thông tin..............................................16
1.4.2. Nâng cao đọ chinh xác dư báo lan truyền thông tin....................................18
1.5. PHƯong pháp đề xuất........................................................................................20
1.6. Mọt sô định nghĩa co ban..................................................................................21
1.6.1. Đô thị..........................................................................................................21
1.6.2. Tinh toán song song.................................................................................... 26
1.6.3. Mơ hình lan truyền thơng tin...................................................................... 27
1.7. Kết luận CHƯong I............................................................................................28

Chương II. NÂNG CAO TỐC ĐỘ DỰ BÁO LAN TRUYỀN THƠNG TIN...........30
2.1. Đặt vấn đề......................................................................................................... 30
2.2. Mọt sơ khái niệm liên quan...............................................................................33
2.2.1. Các phép toán trên đô thị............................................................................33
2.2.2. Đọ trung tâm...............................................................................................37
2.2.3. Tinh toán song song.................................................................................... 39
2.3. Nâng cao tôc đọ dư báo lan truyền thông tin.....................................................43
2.3.1. Rút gọn đô thị.............................................................................................43
2.3.2. Song song hoa quá trình tinh toán đọ trung tâm trung gian........................47
2.3.3. PHƯong pháp kết hợp hai kỹ thuật..............................................................50
2.4. Thưc nghiệm và kết qua....................................................................................53
2.4.1. Dữ liệu thưc nghiệm...................................................................................53
2.4.2. Cài đặt thưc nghiệm....................................................................................53
2.4.3. Kết qua thưc nghiệm...................................................................................54
2.5. Kết luận CHƯong II...........................................................................................58
Chương III. NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC DỰ BÁO LAN TRUYỀN THƠNG
TIN59
3.1. Đặt vấn đề......................................................................................................... 59
3.2. Mọt sơ khái niệm liên quan...............................................................................61
3.2.1. Mơ hình lan truyền thơng tin rời rạc...........................................................61
3.2.2. Mơ hình NGƯỡng tún tinh (LT)...............................................................62
3.2.3. Mơ hình bậc đọc lập (IC)............................................................................64
3.2.4. Mơ hình cạnh trưc tún (live-edge)...........................................................65
3.3. Nâng cao đọ chinh xác dư báo lan truyền thông tin..........................................68
3.3.1. Ảnh HƯơng của quan hệ NGƯời dùng..........................................................69
3.3.2. Ảnh HƯơng sơ thich của NGƯời dùng..........................................................71
3.3.3. Đo LƯờng anh HƯơng bên ngoài.................................................................73
3.3.4. Xây dưng cây lan truyền.............................................................................74

3.4. Thưc nghiệm và kết qua....................................................................................76
3.4.1. Dữ liệu thưc nghiệm...................................................................................76
3.4.2. PHƯong pháp thưc nghiệm..........................................................................77
3.4.3. Kết qua thưc nghiệm...................................................................................78
3.5. Kết luận CHƯong III..........................................................................................81
KẾT LUẬN CHUNG.................................................................................................. 83
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ.................................................. 86

TÀI LIỆU THAM KHẢO.......................................................................................... 87

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
STT

Từ viết

Viết đầy đủ

tắt

Dịch nghĩa
ĐƯờng đi ngắn nhất giữa cặp đỉnh

1

APSP

All-Pairs Shortest Path

2

bBFS

bi-directional BFS

Duyệt theo chiều rọng ca 2 chiều

3

BC

Betweenness Centrality

Đọ trung tâm trung gian

4

BFS

Breadth-First Search

Duyệt theo chiều rọng TRƯỚc

5

CC

Closeness Centrality

Đọ trung tâm gần

6

CPU

Central Processing Unit

Bọ xư lý trung tâm

7

DC

Degree Centrality

Đọ trung tâm bậc

8

DFS

Depth-First Search

Duyệt theo chiều sâu tRƯớc

9

DS

Dataset

Bọ dữ liệu

10

EC

Eigenvector Centrality

Đọ trung tâm vector riêng

11

GPU

12

IC

Independent Cascade

Bậc đọc lập

13

LT

Linear Threshold

NgƯỡng tún tinh

14

RM

Regression Model

Mơ hình hơi quy

15

SDSP

Single-Destination

ĐƯờng đi ngắn nhất đến 1 đỉnh

Shortest Path

đich

16

SSSP

17

UI

bất kỳ

Graphic Processing Unit Bọ xư lý đô họa

Single-Source Shortest ĐƯờng đi ngắn nhất tư 1 đỉnh
Path

nguôn

User Interaction

TƯong tác ngƯời dùng

DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 2.1. So sánh thời gian lan truyền (s)...................................................................47
Bảng 2.2. Kết quả tính BC và CC trước khi rút gọn....................................................51
Bảng 2.3. Kết quả tính BC và CC sau khi rút gọn.......................................................52
Bảng 2.4. Thông tin các bộ dữ liệu thử nghiệm...........................................................53
Bảng 2.5. So sánh thời gian tính tốn BC trước và sau khi rút gọn.............................55
Bảng 2.6. Thời gian tính tốn BC của giải thuật Red-Bet khi số luồng thay đổi (giây)
55
Bảng 2.7. Hệ số tăng tốc của giải thuật Red-Bet khi số luồng thay đổi.......................56
Bảng 2.8. Thời gian tính tốn BC với 5 bộ dữ liệu của ba giải pháp (giây)................57
Bảng 2.9. Hệ số tăng tốc của Red-Bet so với TeexGraph và NetworKit khi tính tốn BC
58 Bảng 3.1. Ví dụ về nhật ký hoạt động
.....................................................................................................................................
69
Bảng 3.2. So sánh hiệu suất của các phương pháp chưa xét ảnh hưởng bên ngoài.....79
Bảng 3 3. So sánh hiệu suất của các phương pháp khi xuất hiện ảnh hưởng bên ngoài

80

DANH MỤC CÁC HÌNH
Hình 1. Thống kê số liệu người dùng năm 2020............................................................1
Hình 2. Ứng dụng phân tích thơng tin trên mạng xã hội................................................3
Hình 1.1. Lan truyền thơng tin.......................................................................................8
Hình 1.2. Bài toán phát hiện cấu trúc cộng đồng học viên của trường đại học...........11
Hình 1.3. Cấu trúc đồ thị.............................................................................................21
Hình 1.4. Một số kiểu đồ thị cơ bản.............................................................................22
Hình 2.1. Ví dụ về duyệt theo chiều rộng trước...........................................................34
Hình 2.2. Ví dụ về duyệt theo chiều sâu trước.............................................................35
Hình 2.3. Mơ hình xử lý song song trong CilkPlus......................................................43
Hình 2.4. Đồ thị ngẫu nhiên 500 đỉnh..........................................................................46
Hình 2.5. Đồ thị ngẫu nhiên 400 đỉnh..........................................................................46
Hình 2.6. Sơ đồ khối q trình tính tốn Độ trung tâm trung gian theo giải thuật kết hợp
.49 Hình 2.7. Đồ thị trước rút gọn
.....................................................................................................................................
51
Hình 2.8. Đồ thị sau rút gọn........................................................................................52
Hình 2.9. Đồ thị hóa thời gian tính tốn BC của giải thuật Red-Bet khi số luồng thay đổi
.56 Hình 2.10. Biểu diễn thời gian tính tốn BC với 5 bộ dữ liệu của ba giải pháp
.....................................................................................................................................
57
Hình 3.1. Ví dụ cho mơ hình LT...................................................................................63
Hình 3.2. Ví dụ cho mơ hình IC...................................................................................64
Hình 3.3. Hình dạng của hàm logistic.........................................................................74
Hình 3.4. Sơ đồ khối quá trình xây dựng cây lan truyền..............................................75
Hình 3.5. Hình dạng cây lan truyền.............................................................................76
Hình 3.6. Biểu diễn chi tiết hiệu suất của các phương pháp chưa xét ảnh hưởng bên

ngồi
.....................................................................................................................................
80
Hình 3.7. Biểu diễn chi tiết hiệu suất của các phương pháp khi xuất hiện ảnh hưởng
bên ngoài
.....................................................................................................................................
81

11

MỞ ĐẦU
1. Phát biểu vấn đề
Trong thời đại công nghệ thông tin phát triển hiện nay, việc sư dụng
Internet trơ nên phổ cập. Thống kê của Hootsuite và We Are Social cho thấy,
tinh đến tháng 1/2020, tổng lƯợng ngƯời dùng Internet trên tồn thế giói đạt
4,54 tỷ1. Sơ

LƯợng

ngƯời dùng Internet ngày càng tăng nhanh, cụ thể, so với

tháng 1/2019, sô NGƯời dùng mới đa tăng thêm 298 triệu ngƯời dùng. Ngày càng
co nhiều ngƯời sư dụng Internet đồng nghĩa với việc gia tăng nhu cầu sư dụng
mạng xa hội. Các con sô thống kê cho thấy lƯợng ngƯời dùng mạng xa hội noi
chung trên toàn thế giói đa chạm ngƯỡng xấp xỉ 3,8 tỷ chiếm 49% dân sớ.

Hình 1. Thống kê số liệu người dùng năm 2020
Con ngƯời dành nhiều thời gian trong ngày cho việc sư dụng Internet noi
chung và mạng xa hội nói riêng. Cũng theo thống kê trên đối vói những ngƯời

trong đọ tuổi tư 16 đến 64 tuổi, trung bình một ngày, mỗi ngƯời sư dụng 6h43p
cho việc truy cập Internet và trong thời gian đo là 2h24p để sư dụng các tiện ich
liên quan đến mạng xa hội.

1

/>

Với sư quan tâm và nhu cầu sư dụng mạng xa hội lón nhƯ Vậy, lƯợng
thông tin trên mạng xa hội là rất lớn. Trong những nam vừa qua, co nhiều nhà
khoa học cũng nhƯ nhiều cơng trình nghiên cứu về phân tich thông tin trên mạng
xa hội để co thể khai thác nguồn dữ liệu lón này. Một sô

HƯóng

chinh trong

nghiên cứu phân tich trên thông tin trên mạng xa hội co thể kể đến khai phá dữ
liệu mạng xa hội (phân tich hành vi, phát hiện điểm nong, tƯ Vấn xa hội...); phân
tich mơ hình dữ liệu đơ thị (nghiên cứu lý thuyết đô thị, các phép đo, tinh toán
trên đô thị,...); phát hiện cộng đồng (phân tich cấu trúc cộng đồng trong mạng
xa hội, mối quan hệ tƯơng tác trong cộng đờng); an tồn thơng tin (bảo mật
thơng tin, phát hiện thông tin sai lệch...) và phân tich, dư báo lan truyền thơng
tin.
Ngồi việc nghiên cứu, phân tich thơng tin trên mạng xa hội cịn co những
ý nghĩa thực tiễn. Hiện nay, rất nhiều co quan, doanh nghiệp co nhu cầu sư dụng
các hệ thống phân tich thông tin trên mạng xa hội để phục vụ cho các mục đich
khác nhau. Vi dụ các doanh nghiệp kinh doanh cần phân tích xu hƯớng lựa chọn
hàng hoa của ngƯời tiêu dùng, sơ thich của ngƯời dùng đối vói những san phẩm
trên thị tRƯờng. Các co quan báo chi quan tâm đến những chủ đề nong đang

đƯợc quan tâm hiện nay để tập trung khai thác. Các doanh nghiệp cung cấp
dịch vụ quan tâm đến thái độ, mức đọ hài lịng của ngƯời dùng đới với những
dịch vụ cụ thể. Bọ Thông tin và Truyền thông co nhu cầu đối vói việc đam bảo
an ninh thông tin và quản lý các luồng thông tin lan truyền trên mạng xa hội. Bọ
Công an cũng co nhu cầu đối với việc phân tich thông tin, phát hiện những
thông tin sai sư thật, tìm kiếm ng̀n phát tán thơng tin, dư báo thơng tin lan
truyền để co phƯong án đấu tranh, xư lý.
Xuất phát tư nhu cầu thực tế công tác, Nghiên cứu sinh đa co điều kiện
tiếp xúc vói một sô hệ thống phân tich thông tin trên mạng xa hội của một sơ
đơn vị, nhà cung cấp trong và ngồi nƯớc. Hình 2 là một vi dụ một ứng dụng
phân tich thông tin mà Nghiên cứu sinh đa đƯọc vận hành thư nghiệm. Qua đo,
nổi bật lên hai vấn đề cần phải nghiên cứu, xư lý: (1) là phải giam thời gian tinh
toán, phân tich dư báo lan truyền thông tin và (2) là nâng cao đƯợc đọ chinh
xác trong việc dư báo lan truyền thông tin trên mạng xa hội.

Hình 2. Ứng dụng phân tích thơng tin trên mạng xã hội
2. Lý do chọn đề tài
Trong quá trình nghiên cứu, tìm hiểu, đa co một sơ cơng trình nghiên cứu
ĐƯợc

đề xuất để giải quyết hai vấn đề trên. Tuy nhiên, lan truyền thông tin trên

mạng xa hội là một lĩnh vực rộng lón, không co nghiên cứu nào là hồn tồn tới
Ưu

và mỗi nghiên cứu mới sẽ là một hƯớng bổ sung mới trong việc nâng cao

hiệu qua phân tich lan truyền thông tin.
Đề tài “Một số phương pháp nâng cao hiệu quả dự báo lan truyền

thông tin trên mạng xã hội”

ĐƯợc

thực hiện trong khuôn khổ Luận án tiến sỹ

chuyên ngành Hệ thống thông tin gop phần đƯa ra phƯơng án xư lý hai vấn đề
ĐƯợc

nêu trên vừa để phục vụ công tác nghiên cứu khoa học, vừa co kha nang

ứng dụng trong thực tế.
3. Mục tiêu của luận án
NhƯ đa trình bày, mục tiêu của Luận án này là nghiên cứu, phát triển, cai
tiến một sô phƯong pháp nâng cao hiệu qua trong việc dư báo lan truyền thông
tin trên mạng xa hội, nằm trong chủ đề lón là nâng cao hiệu qua phân tich mạng
xa

hội phục vụ công tác nghiên cứu và kha năng ứng dụng vào thực tế. Kết qua của
Luận án sẽ giải quyết đƯợc 02 vấn đề đo là nâng cao tốc đọ (hay giam thời gian)
tinh toán, phân tich thông tin phục vụ dư báo lan truyền thông tin và tang đọ
chinh xác (hay giam thiểu sai số) trong dư báo lan truyền thơng tin trên mạng xa
hội.
4. Các đóng góp của luận án
Đóng góp thứ nhất của luận án là đề xuất phương pháp nâng cao tốc độ
tính tốn, phân tích phục vụ dự báo lan truyền thơng tin trên mạng xã hội [C1],
[C2], [C3], [C4]. Cụ thể:
- Đề xuất kỹ thuật rút gọn đô thị dưa trên thay thế các đỉnh t Ưong đƯong bậc 1.
Kỹ thuật rút gọn này loại bỏ những đỉnh “không quan trọng”, giúp việc tinh toán

trên đô thị đon gian và hiệu qua hon. Thưc nghiệm cũng cho thấy đô thị sau khi
rút gọn co kết qua tinh toán kich thƯớc lan truyền nhanh hon đơ thị chƯa rút gọn.
Ngồi ra, việc rút gọn sẽ giam quy mô của đô thị, do đo chắc chắn sẽ thay đổi
kết qua tinh toán các phép đo. Tuy nhiên, phƯong pháp chỉ loại bỏ những đỉnh
bậc 1, không quan trọng, không làm anh h Ương quá lớn đến đô thị và vẫn đam
bao giữ nguyên tinh chất “quan trọng” của những đỉnh trung tâm.
- Đề xuất kỹ thuật song song hoa quá trình tinh toán Đọ trung tâm trung gian
(Betweenness Centrality), là mọt giá trị quan trọng đa đ Ược chứng minh co anh
hƯơng lớn đến kết qua của việc lan truyền thông tin trên mạng xa họi. Ban chất
của phƯong pháp là việc song song hoa các phép tinh SSSP trong thuật toán của
Brandes với mơ hình lập trình lng song song trên CPU và sư dụng bọ th Ư viện
CilkPlus. Co thể noi tinh toán trên đô thị với sô

LƯợng

đỉnh và cạnh lớn, trong

đo co việc tinh Đọ trung tâm trung gian BC là bài toán t Ưong đôi kho trong việc
song song. Tuy nhiên, bằng mọt sô kỹ thuật xư lý, Luận án đa giai quyết đ Ược
việc song song hoa giúp giam thời gian tinh toán mọt cách hiệu qua.
- Kết qua thưc nghiệm và đánh giá trên mọt sô bọ dữ liệu thưc tế cho thấy ph Ưong
pháp đề xuất giúp nâng cao đáng kể tơc đọ tinh toán.
Đóng góp thứ hai của luận án là đề xuất phương pháp nâng cao độ chính
xác dự báo lan truyền thơng tin [C5]. Cụ thể:
- Đề xuất phƯong pháp tinh xác suất chấp nhận thông tin của ngƯời dùng

(hay xác suất lan truyền) trên mạng xa hội theo mơ hình Bậc độc lập IC
(Independent Cascade) dựa trên 03 thông số: quan hệ ngƯời dùng, sơ thich vói
nội dung và anh hƯỏng tư bên ngoài. Việc kết họp các thông sô giúp nâng cao

đáng kể đọ chinh xác dư báo.
- Đông thời, dưa trên các xác suất đa tinh, xây dưng Cây lan truyền “co kha nang
nhất” cho mọt nọi dung cụ thể để Ước tinh kich thƯớc lan truyền thông tin.
- Kết qua thưc nghiệm và đánh giá trên mọt sô bọ dữ liệu mô phỏng và thưc tế
cho thấy phƯong pháp đề xuất giúp nâng cao đọ chinh xác (hay giam sai sô) Ước
tinh kich thƯớc lan truyền trong dư báo lan truyền thông tin.
5. Bố cục Luận án
Bô cục của Luận án đƯợc phân chia thành 03 chƯơng bao gồm:
Chương I. Tổng quan về lan truyền thông tin trên mạng xã hội
Nội dung chinh của ChƯong này giới thiệu chung về mạng xa hội, phân
tich thông tin trên mạng xa hội và bài toán lan truyền thông tin trên mạng xa
hội, các nghiên cứu liên quan và phƯơng pháp đề xuất của Luận án. Một sô lý
thuyết co bản phục vụ cho Luận án sẽ ĐƯợc trình bày ơ ći CHƯong.
Chương II. Nâng cao tốc độ dự báo lan truyền thơng tin
Trình bày phƯơng pháp nâng cao tốc đọ phân tich, tinh toán phục vụ dư
báo lan truyền thông tin bằng kỹ thuật rút gọn đô thị và song song hoa quá trình
tinh toán Đọ trung tâm trung gian. Nội dung trình bày trong chƯong đƯợc tổng
hợp tư kết qua nghiên cứu đa ĐƯợc công bô trong [C1], [C2], [C3], [C4].
Chương III. Nâng cao độ chính xác dự báo lan truyền thơng tin
Trình bày phƯơng pháp nâng cao đọ chinh xác trong dư báo lan truyền
bằng cách tinh xác suất lan truyền thông tin dựa trên một sô yếu tô ảnh hƯỏng
và xây dựng cây lan truyền. Nội dung trình bày trong chƯong đƯọc tổng họp tư
kết qua nghiên cứu đa ĐƯợc công bô trong [C5].

Chương I. TỔNG QUAN VỀ LAN TRUYỀN THÔNG TIN
TRÊN MẠNG XÃ HỘI

Mục tiêu chinh của chƯong này là trình bày những vấn đề tổng quan về
mạng xa hội, các lĩnh vực phân tich thông tin trên mạng xa hội, bài toán lan

truyền thông tin trên mạng xa hội, một sô nghiên cứu, cách tiếp cận liên quan,
phân tich rõ những hạn chế, tồn tại của mỗi phƯơng pháp. Trên co sơ đo, đƯa
ra hƯớng nghiên cứu cụ thể của Luận án. Những kết qua nghiên cứu của Luận
án sẽ ĐƯọc trình bày ơ các chƯơng tiếp theo.
1.1. Mạng xã hội và lan truyền thông tin trên mạng xã hội
1.1.1. Mạng xã hội
Co nhiều khái niệm khác nhau về mạng xa họi:
- Về co ban, mạng xã hội là một tập hợp các tác nhân có yếu tố xã hội được kết
nối với nhau bởi một hoặc nhiều các quan hệ xã hội.
- Về mặt dịch vụ, mạng xã hội trực tuyến (online social network) là dịch vụ kết
nối các thành viên trên Internet với nhiều mục đích khác nhau khơng phân biệt
không gian và thời gian.
- Trong phân tich (lý thuyết đô thị), mạng xã hội là một cấu trúc xã hội
bao gồm các cá nhân hay tổ chức, thường được biểu diễn bằng các nút, cùng
với các quan hệ xã hội, tương ứng với các cạnh/liên kết giữa các nút.
Mạng xa hội xuất hiện lần đầu tiên nam 1995 với sư ra đời của
trang Classmate [1], [2] nhằm mục đich kết nối bạn học tại Mỹ và Canada vói
50 triệu

NGƯời

dùng, tiếp theo là sư xuất hiện của SixDegrees [1], [2] vào nam

1997 nhằm mục đich giao lƯu kết bạn dựa theo sơ thich vói 3,5 triệu ngƯời
dùng. Đến nay, trên thế giới co hàng tram mạng mạng xa hội khác nhau, trong
đo, phổ biến nhất co thể kể đến Facebook (2,45 tỷ
(2 tỷ

NGƯời

NGƯời

dùng), Youtube

dùng), Whatsapp, Instagram, Twitter. Ngoài ra, tại mỗi nƯóc hoặc

mỗi khu vực cũng co

những mạng xa hội đƯợc sư dụng riêng nhƯ Weibo2 (Trung Quốc),
CyWorld3 (Hàn Quốc), Mixi4 (Nhật Bản) hay Zalo5 (Việt Nam)...
Mạng xa hội đóng vai trò quan trọng trong việc truyền bá thông tin ơ quy
mô lớn. Đến nay, nhiều nghiên cứu đa đƯọc thực hiện để tìm hiểu quá trình này,
tư bài toán khai phá dữ liệu để phát hiện chủ đề ĐƯợc quan tâm, phát hiện điểm
nong, nhận diện ngƯời dùng co anh HUo
̛ ̉ng trong mạng xa hội đến việc phân tich,
nghiên cứu mơ hình lan truyền thông tin.
Mạng xa hội cho phép hàng tỷ NGƯời dùng Internet trên tồn thế giới kết
nới, đang và truyền tải nội dung. NgƯời dùng đƯợc tiếp xúc và là một thành
phần tạo ra nguồn thông tin rất lón. Việc truyền bá thông tin tạo ra những tác
động mạnh mẽ, vi dụ nhƯ trong việc tạo ra làn song cách mạng trên Facebook
trong vụ việc mùa xuân Ả Rập nam 2010 [3] hay gây ra những tác động trên
Twitter trong cuộc bầu cư tổng thống Hoa Kỳ năm 2008 [4],... Do tác động của
các mạng xa hội đối vói đời sống thực, trọng tâm nghiên cứu gần đây tập trung
vào việc phát hiện cộng đồng và khai thác thông tin co giá trị tư

LƯọng

dữ liệu

khổng lô này. Các sư kiện diễn ra và phát triển rất nhanh trong các mạng xa hội,
do đo việc nắm bắt, tìm hiểu và dư đoán các sư kiện là vấn đề quan tâm của
nhiều đối tƯọng khác nhau tư các tổ chức, doanh nghiệp đến các nhà nghiên cứu.
Thực tế cũng cho thấy việc nắm bắt đƯợc mối quan hệ trong cộng đồng
mạng xa hội và sư phát triển của các mạng xa hội co thể giúp điều chỉnh hành vi
và dư báo các sư kiện tiếp theo tốt hơn nhƯ việc phân tich tối Uư hoa hiệu qua
kinh doanh bằng cách tạo ra các chiến dịch tiếp thị xa hội; điều chỉnh hành vi
của cộng đồng ngƯời dùng thông qua những cá nhân co sức ảnh hƯỏng trong xa
hội; hay việc phân tich các cuộc biểu tình tư đo giai quyết các vấn đề an ninh
nhƯ ngan chặn các cuộc tấn công khủng bố, dư báo các nguồn thông tin co tác
động xấu đến xa hội... Do đo, phát triển các kỹ thuật và mơ hình để phát hiện
cộng đờng, nắm

2

/> />4
/>5
/>3

bắt sư phát triển của mạng xa họi và lan truyền thông tin trong các mạng xa họi
cũng là những chủ đề mà các nhà nghiên cứu quan tâm trong những nam gần
đây.
1.1.2. Lan truyền thông tin trên mạng xã hội
Theo [5], lan truyền là một quá trình mà một sư cập nhật thông tin

ĐƯợc

truyền đạt qua các kênh nhất định theo thời gian giữa các ngƯời dùng của một
mạng xa hội. Co ba yếu tô quan trọng trong quá trình này là: thành viên trong

mạng xa hội, sư tƯong tác lẫn nhau và các kênh truyền tai. Việc nghiên cứu các
quá trình lan truyền trong mỗi hồn cảnh cụ thể là nền tảng giúp con ngƯời co
thể giải quyết các vấn đề liên quan đến sư lan truyền trong thực tế nhƯ: sư lan
truyền của dịch bệnh (trong y học, dịch tễ học), sư lan truyền các ý kiến, tƯ
tƯỏng giữa các cá nhân trong một xa hội, sư phát tán của virus trên một mạng
máy tinh, sư lan truyền thơng tin trên mạng xa hội...

Hình 1.1. Lan truyền thông tin
Trong mạng xa hội, thông tin đƯợc lan truyền tư

NGƯời

dùng này đến

ngƯời dùng khác thông qua nhiều hoạt động tƯơng tác giữa các ngƯời dùng
nhƯ: đăng bài, chia sẻ, bình luận... Quá trình này diễn ra tƯong đới nhanh và co
những đặc điểm khác vói sư lan truyền thông tin truyền thớng. Việc hiểu rõ
quá trình này

trên các mạng xa hội giúp con ngƯời co thể quan trị, điều khiển các thông tin
nhằm đam bao tinh hữu ich của các mạng xa hội. Với mục đich đo, các nhà khoa
học đa mô ta một cách ngắn gọn lại quá trình lan truyền thơng tin bằng các mơ
hình lan truyền thơng tin.
1.2. Các lĩnh vực nghiên cứu trong phân tích mạng xã hội
1.2.1. Khai phá dữ liệu mạng xã hội
Sự phát triển nhanh chóng của các mạng xa hội cung cấp mọt lƯợng lón
dữ liệu tạo ra bỏi chinh ngƯời dùng. Theo thông kê tư trang statista nam 2020,
co khoảng 250 triệu bức anh đƯọc đăng tai lên Facebook mỗi ngày, 500 giờ
video đƯợc đăng tải mỗi phút trên YouTube, hơn 500 triệu tweet mỗi ngày trên

Twitter. Do vậy, cần phai co những kỹ thuật khai phá dữ liệu phù hợp để co thể
trich xuất đƯợc những thông tin hữu ích tư lƯợng lón dữ liệu phức tạp và thƯờng
xuyên thay đổi trong thời gian ngắn.
Khai phá dữ liệu trên mạng xa hội co nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực
nhƯ: phân tich hành vi, phát hiện điểm nóng và tƯ Vấn xa họi,... Trong bài toán
phân tich hành vi ngƯời dùng trên mạng xa hội, khai phá dữ liệu mạng xa hội
giúp các công ty hiểu hơn về khách hàng của họ, tư đo, cải thiện chiến dịch
tiếp thị, bán hàng và đƯa ra dịch vụ tốt hơn, nắm đƯợc dư định mua san phẩm
của khách hàng để tìm kiếm san phẩm khách hàng co kha nang mua nhất.
Trong bài toán phát hiện điểm nong, khai phá dữ liệu mạng xa họi giúp giám sát
các sư kiện nóng trên mạng xa họi phục vụ cho công tác theo dõi của co quan
an ninh, báo chi, truyền thông,... Trong bài toán tƯ Vấn xa hội, đây là hệ tƯ
Vấn

nhằm gợi ý cho ngƯời dùng trên mạng xa hội, vi dụ tƯ

VẤn

những ngƯời

bạn mới, nhom mới hữu ich cho ngƯời dùng. Ngoài ra, trong bài toán quản lý
thƯơng hiệu, khai phá dữ liệu mạng xa hội cũng giúp các doanh nghiệp, công ty
theo dõi, giám sát mức đọ thâm nhập, sức lan tỏa, anh hƯỏng của thƯong hiệu
trên mạng xa họi...
Một sô nghiên cứu liên quan nhƯ nghiên cứu [6] về việc phân tích hành vi
trên mạng xa hội và nghiên cứu [7] về vấn đề phát hiện điểm nong dựa trên
phân tich cam xúc và khai thác văn ban.

1.2.2. Phân tích mơ hình dữ liệu đồ thị

Trong thời đại sô hoa, dữ liệu ngày càng trơ nên quan trọng, cung
cấp những giá trị to lón cho các tổ chức, doanh nghiệp và cá nhân co thể khai
thác. NhƯ đa thống kê ơ trên, lƯọng dữ liệu rõ ràng ngày càng đƯợc sinh ra
nhiều hơn, đô sọ hơn về ca quy mô, tốc đọ và sư đa dạng của dữ liệu. Điều
này dẫn đến những mơ hình dữ liệu truyền thớng nhƯ mơ hình quan hệ gặp
kho khăn khi xư lý. Trong hồn cảnh đo, một sơ mơ hình quan lý dữ liệu mới
đa đƯợc đề xuất, trong đo, mơ hình dữ liệu hƯóng tài liệu (document-based
model) và mơ hình dữ liệu đơ thị (graph data model) [8] là hai mơ hình

ĐƯọc

xem là hiệu qua khi quan lý dữ liệu quy mô lớn nhƯ dữ liệu mạng xa hội.
Để phân tich mơ hình dữ liệu đơ thị, lý th́t đô thị là một khái niệm kinh
điển và vẫn đang đƯợc ứng dụng rộng rai hiện nay, đặc biệt khi lƯọng dữ liệu
chúng ta cần phải phân tich, xư lý co quy mô lón và biến đổi liên tục. Việc áp
dụng lý thuyết đô thị vào các bài toán thực tiễn đa đƯợc tiến hành tư lâu, nhất là
đối với nguồn dữ liệu lớn nhƯ tư các mạng xa hội Facebook, Youtube,... thì việc
sư dụng mơ hình hoá dữ liệu bằng lý thuyết đô thị lại ĐƯợc quan tâm và đa minh
chứng ĐƯợc hiệu năng nổi bật khi áp dụng vào thực tế [9].
Trong lý thuyết đô thị, khi mô hình hoá dữ liệu bằng đơ thị, thơng thƯờng
các thực thể (nhƯ ngƯời dùng trên mạng xa hội) sẽ ĐƯợc biểu diễn thơng qua các
đỉnh cịn các quan hệ giữa các thực thể (nhƯ quan hệ bạn bè giữa các ngƯời
dùng)

ĐƯợc

quy về các cạnh liên kết các đỉnh trong đô thị. Tư đo, thông qua

các phép toán trên đô thị nhƯ duyệt đô thị, xác định khoảng cách ngắn nhất giữa
các đỉnh, các đọ đo trung tâm trên đô thị,... ta sẽ khai thác đƯợc những thơng

tin nhƯ tìm kiếm ngƯời dùng co sức anh hƯỏng trong mạng xa hội, phát hiện
điểm nong, hay trong bài toán tìm kiếm tâm dịch bệnh trong sinh học, bài toán
quy hoạch mạng LƯới giao thông, lan truyền thông tin,...
1.2.3. Phát hiện cộng đồng
Một vấn đề quan trọng trong phân tich mạng xa hội đo là bài toán phát
hiện cấu trúc cộng đồng. Mục tiêu của bài toán là tư các mạng xa hội cho tRUớ
̛ c,
phát hiện đƯọc các cấu trúc cộng đồng trong đo và tìm hiểu mới quan hệ giữa
các cá

nhân bên trong các cộng đồng cũng nhƯ giữa các cộng đồng vói nhau, tư đo giải
quyết bài toán cá nhân/hay mối quan hệ nào đo anh hƯỏng thế nào đến cấu trúc
của tồn mạng xa hội.

Hình 1.2. Bài tốn phát hiện cấu trúc cộng đồng học viên của trường đại học
Phát hiện cộng đông cũng giúp chúng ta hiểu đƯọc quan điểm của ngƯời
dùng và sư TƯƠNg tác của ngƯời dùng trong mạng xa hội. Việc phát hiện cấu trúc
cộng đồng co nhiều ứng dụng cụ thể, vi dụ

NHƯ Việc

xác định các cụm khách

hàng co chung sơ thich trong mạng lƯới khách hàng và sản phẩm giúp xây
dựng hệ thống tƯ Vấn bán hàng hiệu qua; hay việc phân cụm các web client dựa
trên các cụm khách hàng gần nhau về mặt địa lý và co cùng sơ thich, thoi quen
sẽ đƯọc phục vụ bỏi mọt máy chủ chuyên dụng đôi vói khu vực đo giúp cai
thiện hiệu suất cung cấp dịch vụ trên Internet,...
Các nghiên cứu về phát hiện cấu trúc cọng đông co thể kể đến nghiên cứu

[10], [11.] trình bày họ thuật toán phân tách Girvan-Newman theo đọ trung gian,
nghiên cứu [12] trình bày thuật toán chia đỉnh CONGA, CONGO và gán nhan
COPRA.
1.2.4. Dự báo lan truyền thơng tin
Lan truyền là một quá trình mà một sư đổi mới thông tin

ĐƯọc

truyền đạt

qua các kênh nhất định theo thời gian giữa các thành viên của một mạng xa hội.
Co ba ́u tơ quan trọng trong quá trình này là: thành viên trong mạng xa hội, sư

tƯong tác lẫn nhau và các kênh truyền thông. Việc nghiên cứu các quá trình lan
truyền trong mỗi hồn cảnh cụ thể là nền tang giúp con ngƯời co thể giải quyết
các vấn đề liên quan đến sư lan truyền trong thực tế nhƯ: sư lan truyền của dịch
bệnh (trong y học, dịch tễ học), sư lan truyền các ý kiến, tƯ tƯơng giữa các cá
nhân trong một xa hội, sư phát tán của virus trên một mạng máy tinh, sư lan
truyền thông tin trên mạng xa hội...
Lan truyền thông tin là một bài toán phân tich mạng xa hội điển hình vói
nhiều ứng dụng tiềm năng đới vói thế giới thực. Vi dụ: no co thể ĐƯợc sư dụng
để dư đoán các sư kiện xa hội lón nhƯ Mùa xuân Ả Rập; để tăng hiệu suất phan
hồi của các sản phẩm, dịch vụ; để tối đa hoa hiệu qua quang cáo tới ngƯời dùng.
Một sô nghiên cứu về lan truyền thơng tin nhƯ nghiên cứu [13], [14] về
mơ hình lan truyền, hay nghiên cứu [15], [16], [17] trong việc Uớ
̛ c tính kich
thƯớc lan truyền thông qua lấy mẫu,...
1.2.5. An tồn thơng tin
Một nguy co đơi vói ngƯời dùng khi sư dụng mạng xa hội là sư rị rỉ

thơng tin. Thơng tin bị rị rỉ ơ đây co thể là các thông tin cá nhân của ngƯời
dùng nhƯ: tên tuổi, ngày sinh, địa chỉ, e-mail, co quan, sơ thich, bạn bè, bình
luận, tin nhắn,... Đây là những thơng tin mà kẻ xấu co thể lợi dụng để phục vụ
cho các mục đich của chúng nhƯ lừa đảo, gửi thông tin spam, quảng cáo, phát
tán virus...
Ngồi những thơng tin cá nhân, ngƯời dùng cịn bị lọ lọt những thơng tin
nhƯ nội dung bài đăng, nội dung chia sẻ, vị tri ngƯời dùng, các thông tin của tổ
chức mà ngƯời dùng đang tham gia đến những đối tƯợng không mong muôn
chia sẻ. Do vậy, bao vệ an tồn thơng tin của ngƯời dùng trên mạng xa hội đang
là mọt vấn đề mới và nhận đƯợc sư quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu trong
thời gian gần đây, nhƯ mọt số nghiên cứu [18], [19],...
Trên thực tế, trên mạng xa họi luôn tôn tại những thông tin lệch lạc, sai sư
thật gây ra ảnh hƯỏng tiêu cực đến ngƯời dùng. Hơn nữa vói sự lan truyền thông
tin nhanh chóng, nếu những thông tin sai lệch này đến đƯợc nhiều ngƯời dùng
thì hậu qua sẽ nghiêm trọng. Năm 2009, tin đôn về dịch cúm lợn trên mạng
Twitter

gây ra hoang mang trong xa hội6. Năm 2013, tin đồn tổng thông Obama bị
thƯơng sau vụ nổ nhà trắng làm chao đao thị tRƯờng tài chinh7. Năm 2016, nhiều
tin đồn trên mạng xa họi nhằm hạ uy tin của bà Hillary Clinton trong cuọc tranh
cư tổng thống Mỹ [20]. Đầu năm 2020, nhiều tin đồn về sư lây lan của dịch
Covid-19 trên mạng xa họi Facebook tại Việt Nam làm ngƯời dân hoang mang,
lo lắng8,...
Đôi vói những vấn đề mang tính xa họi, những thông tin sai lệch ảnh
hƯỏng tiêu cực đến tâm lý, đời sống tinh thần của ngƯời dùng khi chúng đƯợc
phát tán trên mạng. Vi dụ, những thông tin không đúng về sư phát tán mọt dịch
bệnh nguy hiểm anh hƯỏng tiêu cực đến tinh thần của ngƯời dân và thậm chi
kinh tế của ca quôc gia, khu vực. Trong hoạt động kinh doanh, những thông tin
sai lệch mang tinh tiêu cực về san phẩm của mọt doanh nghiệp anh hƯơng xấu

đến tài chính, doanh thu và ca thƯơng hiệu của doanh nghiệp. Cũng nhƯ trên
thế giới, tại Việt Nam, Chinh phủ đa đƯa ra những Nghị định, quy định về việc
cấm và xư phạt đối vói việc đƯa thông tin sai lệch trên mạng xa hội. Tư Nghị
định 174 nă m 2013, Nghị định 49 nam 2017 và mới đây nhất là Nghị định 15
ban hành ngày 03/2/2020 đa quy định vói những mức phạt mạnh mẽ, quyết liệt
với việc đăng tải, chia sẻ thông tin sai lệch, nhất là những thông tin gây anh
HƯỞng

đến an ninh quôc gia.
Các nghiên cứu liên quan nhằm phát hiện, hạn chế, hoặc khư nhiễm

những thông tin sai lệnh, co thể kể đến mọt sơ nghiên cứu điển hình [21], [22],
[23].
1.3. Phát biểu bài toán phát triển một số phương pháp nâng cao hiệu
quả dự báo lan truyền thông tin trên mạng xã hội
Xuất phát tư thực tế quá trình làm việc, Nghiên cứu sinh đƯợc tiếp xúc và
sư dụng trực tiếp một sô hệ thống phân tich thông tin trên mạng xa hội của các
đơn vị, tổ chức, doanh nghiệp trong và ngồi nƯớc. Mỗi hệ thớng đều co những
tính nang, đặc điểm riêng, tuy nhiên, đều co bản thực hiện một sô nhiệm vụ
chinh nhƯ: thu thập thông tin công khai trên các mạng xa hội nhƯ Facebook,
Youtube, Twitter,... bao gồm các thông tin cá nhân (họ tên, ngày sinh, sơ thich),
danh sách

6

flufrenzydemonstratest-witters achillesheel.html
/>8
/>7

bạn bè, các bài viết, chia sẻ, sư quan tâm với chủ đề, thái độ, cảm xúc vói các
nội dung, thông tin của các hội nhom mà ngƯời dùng tham gia. Tư đo, tổng hợp
thông tin, đƯa ra các phân tích về các chủ đề nong, các nội dung ĐƯọc quan tâm
với thái đọ tich cực/tiêu cực, xác định ngƯời dùng co sức anh hƯơng, xây dựng
so đô mối quan hệ giữa những ngƯời dùng và quan trọng nhất là dư báo về sư
lan truyền của thông tin. Qua quá trình sư dụng, vẫn co rất nhiều yêu cầu đặt ra
để phát triển, cải tiến hệ thống trong đo nổi bật hai nội dung đáng quan tâm, đo
là làm sao để tăng tốc đọ phân tich, tinh toán dư báo lan truyền thông tin do việc
phân tich thông tin trên mạng xa hội mất rất nhiều thời gian thi hành dù đa cài
đặt trên các máy tinh hiệu năng cao và tăng đƯợc đọ chinh xác trong việc dư
báo lan truyền của thông tin trên mạng xa hội.
Qua thời gian nghiên cứu, tìm hiểu, Nghiên cứu sinh đa xác định đƯợc các
vấn đề trọng tâm để giai quyết đƯợc hai nội dung nêu trên. Thứ nhất, mạng xa
hội THƯờng đƯợc mơ hình hoa thành các đơ thị vói các đỉnh và cạnh, việc phân
tich, dư báo lan truyền thông tin trên mạng xa hội phụ thuộc nhiều vào việc tinh
toán các phép đo trên đô thị. Với đặc điểm của mạng xa hội là sô

LƯợng

ngƯời

dùng ngày càng nhiều, mối quan hệ phức tạp, tƯong ứng vói sô đỉnh và sô cạnh
trong đô thị lớn, việc tinh toán trên đô thị mất rất nhiều thời gian. Việc tang tốc
đọ phân tich, dư báo lan truyền thông tin co thể thực hiện ơ nhiều tiến trình,
trong đo co việc tăng tớc đọ tinh toán các tham sô phục vụ việc dư báo lan
truyền. Đây là vấn đề

ĐƯọc

nhiều nhà khoa học quan tâm và thực tế, đa co

nhiều nghiên cứu nhằm cai thiện việc tinh toán này, trong đo nổi bật một sô
phƯong pháp nhƯ: rút gọn đô thị, tinh xấp xỉ các đọ đo, song song hoa các phép
đo hoặc sư dụng các công cụ phân tich trên các siêu máy tinh. Trong quá trình
nghiên cứu, Nghiên cứu sinh co co hội làm việc cùng vói nhom nghiên cứu của
tRƯờng Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội và phƯơng án mà
Nghiên cứu sinh đƯa ra trong phạm vi Luận án là kết hợp hai trong sô các
phƯơng pháp trên bao gồm rút gọn đô thị và song song hoa quá trình tinh toán
một phép đo là Đọ trung tâm trung gian. Đọ trung tâm trung gian là một đọ đo
quan trọng trong việc xác định đọ quan trọng của một ngƯời trong mạng xa
hội, [24] đa sư dụng Đọ trung tâm trung gian để

Một số phương pháp nâng cao hiệu quả dự báo lan truyền thông tin trên mạng xã hội

Tài liệu liên quan

Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về