Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/74244
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorสุกรี สินธุภิญโญ-
dc.contributor.authorวิรวัฒน์ สุนทรชื่น-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์-
dc.date.accessioned2021-07-01T03:51:42Z-
dc.date.available2021-07-01T03:51:42Z-
dc.date.issued2561-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/74244-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2561en_US
dc.description.abstractเฟซบุ๊กเพจในประเทศไทยมีอัตราการเติบโตและเป็นสื่อที่ได้รับความนิยมเป็นอย่างมาก ทั้งด้านธุรกิจ การกระจายข่าวสาร และด้านอื่น ๆ ซึ่งผู้วิจัยได้เล็งเห็นถึงความสำคัญในเรื่องนี้จึงได้นำเสนอวิธีการที่ช่วยในการวิเคราะห์กระแสของคำเพื่อหาแนวโน้มการกระจายตัวและการเลือกคำที่เป็นกระแส โดยผู้วิจัยได้เลือกข้อมูลทางด้าน เทเลคอมเพื่อใช้ในงานวิจัยนี้ โดยแบ่งออกเป็น 3 โดเมนคือ อุปกรณ์มือถือเป็นโดเมนอุปกรณ์สื่อสาร เครือข่ายมือถือ งานแสดงสินค้าทางอุปกรณ์สื่อสารเป็นโดเมนผู้ให้บริการ และ เฟซบุ๊กเพจที่มีการประชาสัมพันธ์เกี่ยวกับอุปกรณ์สื่อสาร เป็นโดเมนอื่น ๆ ผู้วิจัยได้ทำการเปรียบเทียบระหว่างการหาค่าคำสำคัญ กับ การหาค่าคำสำคัญร่วมกับค่าความถี่สัมพัทธ์เพื่อดูการกระจายตัวของคำ ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้พบว่าการหาค่าคำสำคัญร่วมกับค่าความถี่สัมพัทธ์ให้ผลลัพธ์การกระจายตัวของคำได้ดีกว่าการหาค่าคำสำคัญเพียงอย่างเดียว นอกจากนี้ผู้วิจัยยังพบว่าการเกิดกระแสของคำสามารถเกิดได้จากกลุ่มใดก็ได้ ไม่ว่าจะเป็นกลุ่มโดเมนอุปกรณ์สื่อสาร กลุ่มโดเมนผู้ให้บริการหรือกลุ่มโดเมนอื่นๆ แต่แนวโน้มของคำมีโอกาสเกิดจากกลุ่มโดเมนอุปกรณ์สื่อสารก่อนแพร่กระจายไปยังกลุ่มโดเมนอื่นๆหรือกลุ่มโดเมนผู้ให้บริการen_US
dc.description.abstractalternativeGrowth rate of Facebook pages in Thailand has been increasing. It is the most popular platform in business, news distribution, information sharing, etc. We have recognized the importance of information diffusion and presented a new method to analyze words trend to find distribution. Data were selected from telecommunication domain. Hence, in our work we selected three groups from such domain; 1) mobile devices; 2) mobile network provider and event organizer; and 3) facebook page relating to communication devices. We compared keywords to other words by relative frequency to find the distribution of words. The results show that finding keywords by the relative frequency give the better result than keyword density. In addition, we also found that the global trends can be generated from any domain. However, the global trend is likely to be started from main group more than other groups.en_US
dc.language.isothen_US
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.relation.urihttp://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2018.1143-
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.subjectเฟซบุ๊ก-
dc.subjectโทรคมนาคม-
dc.subjectการสื่อสารด้วยระบบดิจิทัล-
dc.subjectFacebook (Electronic resource)-
dc.subjectTelecommunication-
dc.subjectDigital communications-
dc.titleการแพร่กระจายคำระหว่างเฟซบุ๊กเพจในประเทศไทยen_US
dc.title.alternativeAn Analysis of words diffusion across facebook pages in Thailanden_US
dc.typeThesisen_US
dc.degree.nameวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตen_US
dc.degree.levelปริญญาโทen_US
dc.degree.disciplineวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์en_US
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.email.advisorSukree.S@Chula.ac.th-
dc.identifier.DOI10.58837/CHULA.THE.2018.1143-
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
En_5970960121_Wirawat Su.pdf3.48 MBAdobe PDFView/Open


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