Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/22024
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorสุกรี สินธุภิญโญ-
dc.contributor.authorเอกภูมิ ภูมิพันธ์-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์-
dc.date.accessioned2012-09-07T11:38:39Z-
dc.date.available2012-09-07T11:38:39Z-
dc.date.issued2554-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/22024-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2554en
dc.description.abstractการสื่อสารปากต่อปากแบบอิเล็กทรอนิกส์เป็นสารสนเทศที่มีประโยชน์อย่างมากในการวางแผนการตลาด เพราะข้อความที่ปรากฏอยู่ในการสื่อสารปากต่อปากแบบอิเล็กทรอนิกส์นั้น จัดเป็นข้อมูลที่เป็นความเห็นที่แท้จริงของผู้บริโภค ซึ่งหากเราสามารถนำคำสำคัญที่เกิดขึ้นในการสื่อสารแบบนี้มาใช้จะเป็นประโยชน์อย่างสูงต่อการสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ใหม่ งานวิจัยชิ้นนี้นำเสนอการสกัดกลุ่มคำสำคัญจากข้อมูลที่เป็นการสื่อสารแบบปากต่อปากแบบอิเล็กทรอนิกส์ในแต่ละสายโยงใยของข้อมูล ด้วยวิธีการแบ่งการสื่อสารปากต่อปากแบบอิเล็กทรอนิกส์ออกเป็นสายโยงใยของข้อความที่แตกต่างกันโดยใช้วิธีการตัดแบ่งเนื้อหา แล้วจึงค้นหากลุ่มสำคัญในแต่ละสายโยงใยนั้น โดยให้น้ำหนักคำสำคัญแต่ละคำด้วยวิธีการทีเอฟไอดีเอฟแบบปรับปรุงเพื่อสายโยงใย Modified for Thread - TFIDF: MT-TFIDF) ซึ่งเป็นวิธีการที่ผู้วิจัยได้นำเสนอ จากผลการทดลองพบว่า ในคำค้นทั้งหมดที่นำมาทดลองในงานวิจัยนี้ วิธีการ MT-TFIDF ให้ผลการค้นหาคำสำคัญที่ดีกว่าวิธีการ TFIDF แบบปกติทั้งสามคำค้น โดยมีระดับความมั่นใจที่ 90% และในการค้นหาคำสำคัญจากคำค้นสองคำจากสามคำนั้น วิธีการที่นำเสนอให้ผลการค้นหาคำสำคัญที่ดีกว่าที่ระดับความมั่นใจที่ 95%en
dc.description.abstractalternativeElectronics Word of Mouth (E-WOM) is very useful information for drawing a marketing plan, because text in E-WOM comes from actual opinion of consumers. Keywords hidden in E-WOM could be highly valuable in New Product Development process. Hence, we propose a novel method which can extract such keywords from threads in E-WOM. The proposed method divides the original text from the web site into several threads using a general Text Tiling algorithm. Then weights of each word in each thread are calculated using the Modified for Thread – TFIDF (MT-TFIDF) which is our main contribution. The experimental results show that the keywords sorted by MT-TFIDF are in better order than the original TFIDF. We ran experiments with three words and found that the results obtained from MT-TFIDF are better than the original TFIDF at 90% confidence level. Moreover, the results from two words in all three words are better at 95% confidence level.en
dc.format.extent1392598 bytes-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isothes
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.relation.urihttp://doi.org/10.14457/CU.the.2011.547-
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.subjectการประมวลผลข้อความen
dc.subjectการสื่อสารระหว่างบุคคลen
dc.subjectกระดานข่าว (คอมพิวเตอร์)en
dc.titleการสกัดคำสำคัญจากการสื่อสารปากต่อปากแบบอิเล็กทรอนิกส์บนเว็บบอร์ดen
dc.title.alternativeExtracting keywords from electronics word of mouth in webboard communicationen
dc.typeThesises
dc.degree.nameวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตes
dc.degree.levelปริญญาโทes
dc.degree.disciplineวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์es
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.email.advisorsukree@cp.eng.chula.ac.th-
dc.identifier.DOI10.14457/CU.the.2011.547-
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ekkaphum_ph.pdf1.36 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.