การจำแนกปัญหาของเทคโนโลยีฐานข้อมูลในชุมชนถามตอบออนไลน์

ณัฐนัย สุวรรณชูชิต

dc.contributor.advisor	ทวิตีย์ เสนีวงศ์ ณ อยุธยา
dc.contributor.author	ณัฐนัย สุวรรณชูชิต
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
dc.date.accessioned	2022-07-23T05:18:00Z
dc.date.available	2022-07-23T05:18:00Z
dc.date.issued	2564
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/80127
dc.description	วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2564
dc.description.abstract	วิทยานิพนธ์นี้นำเสนอแนวทางการสร้างเครื่องมือการทำงานอัตโนมัติเพื่อจำแนกคำถามบนเว็บไซต์สแต็กโอเวอร์โฟลว์ โดยเฉพาะที่เกี่ยวกับชนิดของผลิตภัณฑ์ฐานข้อมูล ซึ่งถือเป็นข้อมูลที่มีค่าสำหรับเจ้าของผลิตภัณฑ์ฐานข้อมูลในการนำไปปรับปรุงผลิตภัณฑ์ หมวดหมู่ของคำถามกำหนดไว้เป็นสองระดับได้แก่ ระดับปัญหา และ ปัญหาย่อย โดยที่ระดับปัญหาประกอบด้วย การพัฒนา การติดตั้ง และ การปรับปรุงประสิทธิภาพ ในขณะที่ ปัญหาย่อย ประกอบด้วย การออกแบบ ข้อจำกัด และการอภิปรายปัญหา ด้วยการรวมทั้งสองระดับเข้าด้วยกัน คำถามจะถูกจำแนกออกเป็นเก้าหมวดของปัญหา-ปัญหาย่อย การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการจำแนกข้อความถูกนำมาใช้ โดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลาย โมเดลการจำแนกประเภทที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดจะถูกนำมาใช้ในเว็บแอปพลิเคชัน เพื่อจำแนกแต่ละคำถามโดยใช้แท็กปัญหา-ปัญหาย่อย นอกจากนี้คำถามที่ถูกจำแนกออกตามหมวดแล้ว สามารถนำมาวิเคราะห์เพิ่มเติมโดยใช้อัลกอริทึมการสร้างแบบจำลองหัวข้อ เพื่อให้ทราบว่าคำถามในแต่ละหมวดนั้นกล่าวถึงหัวข้อใดบ้าง ซึ่งจะเป็นข้อมูลเพิ่มเติมให้กับเจ้าของผลิตภัณฑ์ฐานข้อมูลในการทำความเข้าใจถึงปัญหาของผลิตภัณฑ์เพื่อจะได้ทำการปรับปรุงต่อไป
dc.description.abstractalternative	This thesis proposes an automated approach to classifying questions that are posted on Stack Overflow website with regard to a certain kind of database products in particular. Such information is valuable to database product owners for improving their products. The categories of questions are defined at two levels, i.e. problem and subproblem. The problem level includes development, installation, and performance tuning, while the subproblem level consists of design, limitation, and discussion. By cross-combining the two levels, questions can be classified into nine problem-subproblem classes. Natural language processing and text classification are used with several machine learning algorithms. The best classifier for all classes is used in a web application that can classify each question by a problem-subproblem tag. In addition, all classified questions are further analyzed by using a topic modeling algorithm to identify the topics that are addressed in those questions. This will be additional information for a database product owner to understand the issues of the database product for further improvement.
dc.language.iso	th
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
dc.relation.uri	http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2021.960
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
dc.subject.classification	Computer Science
dc.subject.classification	Computer Science
dc.subject.classification	Computer Science
dc.subject.classification	Computer Science
dc.subject.classification	Computer Science
dc.subject.classification	Computer Science
dc.title	การจำแนกปัญหาของเทคโนโลยีฐานข้อมูลในชุมชนถามตอบออนไลน์
dc.title.alternative	Classification of database technology problems in online question and answer community
dc.type	Thesis
dc.degree.name	วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต
dc.degree.level	ปริญญาโท
dc.degree.discipline	วิศวกรรมซอฟต์แวร์
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
dc.identifier.DOI	10.58837/CHULA.THE.2021.960