KHAI PHÁ QUAN ĐIỂM VÀ KHAI PHÁ PHƯƠNG TIỆN XÃ HỘI GIỚI THIỆU MÔN HỌC – K19 - 2013

1. KHAI PHÁ QUAN ĐIỂM VÀ KHAI PHÁ PHƯƠNG TIỆN XÃ HỘIGIỚI THIỆU MÔN HỌC – K19 - 2013 PGS. TS. HÀ QUANG THỤY HÀ NỘI 09-2013 TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

2. Giới thiệu chung về môn học Tên môn học: Khai phá quan điểm và phương tiện xã hội (Opinion Mining and Social Media Mining) Số tín chỉ: 3 Tài liệu dạy - học: [Liu12] Bing Liu (2012). Sentiment Analysis and Opinion Mining, Claypool Publishers. Giới thiệu thêm tại trang sau [Rus11] Matthew A. Russell (2011). Mining the social web, O'Reilly. Đã tái bản với phiên bản 2013. http://www.oreillynet.com/pub/au/2054 Bài giảng: http://uet.vnu.edu.vn/~thuyhq/courses.html 2

3. Tài liệu học tập và Bing Liu Bing Liu có h-index là 45. http://www.cs.ucla.edu/~palsberg/h-number.html (tháng 9/2013) http://www.cs.uic.edu/~liub/ http://www.cs.uic.edu/~liub/FBS/SentimentAnalysis-and-OpinionMining.html 3

4. Tài liệu tham khảo [PL07] Bo Pang, Lillian Lee (2007). Opinion Mining and Sentiment Analysis. Foundations and Trends in Information Retrieval 2(1-2): 1-135. [HKP11] J. Han, M. Kamber, and Jian Pei (2011). Data Mining: Concepts and Techniques (3rd edition), Morgan Kaufmann. [AZ12] Charu C. Aggarwal, ChengXiangZhai (editors, 2012). Mining Text Data, Springer. [EK10] David Easley, Jon Kleinberg (2010). Networks, Crowds, and Markets: Reasoning about a Highly Connected World, Cambridge University Press. [HSTTTT09] PhanXuânHiếu, ĐoànSơn, NguyễnTríThành, HàQuangThụy, Nguyễn Thu Trang, NguyễnCẩmTú (2009). Giáotrìnhkhaiphádữliệu Web, NXBGD. Mộtsốkhóaluậntốtnghiệpđạihọcvềnội dung liênquantại: http://uet.vnu.edu.vn/~thuyhq/BSc_Thesis.html 4

5. Tài liệu tham khảo [Huong12] Vũ Thị Thu Hương (2012). Phát hiện cộng đồng sử dụng thuật toán GONGA và khai phá quan điểm cộng đồng trên mạng xã hội, Khóa luận tốt nghiệp đại học, Trường Đại học Công nghệ. [Phuong12] Nguyễn Thị Minh Phương (2012). Dự báo liên kết mạng xã hội dựa trên độ đo tương đồng, Khóa luận tốt nghiệp đại học, Trường Đại học Công nghệ. [Quan12] Nguyen Sy Quan (2012). Dự đoán liên kết âm liên kết dương trong mạng xã hội, Khóa luận tốt nghiệp đại học, Trường Đại học Công nghệ. [Trang11] Phạm Huyền Trang (2011). Giải pháp gom nhóm đặc trưng đồng nghĩa Tiếng Việt trong đánh giá sản phẩm dựa trên phân lớp bán giám sát SVM - KNN và phân cụm HAC, Khóa luận tốt nghiệp đại học, Trường Đại học Công nghệ. [To11] Lưu Công Tố (2011). Mở rộng VietSentiWordNet dựa trên mô hình học bán giám sát SVMlight và áp dụng vào bài toán khai phá quan điểm, Khóa luận tốt nghiệp đại học, Trường Đại học Công nghệ. [Son11] Vũ Xuân Sơn (2011). Tổng hợp quan điểm dựa trên mô hình thống kê và ứng dụng vào khai phá quan điểm trong văn bản tin tức tiếng Việt, Khóa luận tốt nghiệp đại học, Trường Đại học Công nghệ. [Hieu11] Trần Trung Hiếu (2011). Họ thuật toán Ginvan - Newman trong phát hiện cộng đồng và cài đặt thử nghiệm trên mạng xã hội trực tuyến Twitter, Khóa luận tốt nghiệp đại học, Trường Đại học Công nghệ. 5

6. Mục tiêu môn học • Môn học này cung cấp kiến thức và kỹ năng để học viên: • Tiếp nhận các kiến thức cơ bản về hai chủ đề nghiên cứu khai phá dữ liệu hấp dẫn hiện nay là khai phá quan điểm và khai phá phương tiện xã hội. • Tìm kiếm và phân tích một cách khoa học các công trình nghiên cứu cập nhật về khai phá quan điểm và khai phá phương tiện xã hội. • Tăng cường tiềm năng phát hiện, lựa chọn / đề xuất được mô hình và thuật toán giải quyết được các bài toán liên quan tới khai phá quan điểm và khai phá phương tiện xã hội trong thực tiễn công tác tại cơ quan. • Tham chiếu tới • http://www.cs.uic.edu/~liub/teach/cs583-fall-13/cs583.html 6

7. Nội dung môn học • Điểm lại nội dung cơ bản của khai phá dữ liệu • Một số nội dung cơ bản trong khai phá dữ liệu • Khai phá quan điểm • Khái niệm cơ bản trong khai phá quan điểm • Các bài toán khai phá quan điểm và giải pháp phổ biến • Một số khuynh hướng • Khai phá phương tiện xã hội • Khái niệm mạng xã hội và phương tiện xã hội • Một số bài toán khai phá phương tiện xã hội điển hình • Một số khuynh hướng 7

8. Tổ chức dạy - học Hìnhthứcdạy-học: - Giáoviêntrìnhbày: 7-9 buổi - Sinhviêntrìnhbàytiểuluận: 7-9 buổi Các bài báo cập nhật về một số bài toán và giải pháp liên quan Hìnhthứcđánhgiávàkhungđiểm - Đánhgiáthườngxuyên: 4 điểm + Tiểuluậnvàlàmbàitậptheotiểuluận: 2.5 + Chuyêncầnvàđónggópxâydựngbài: 1.5 (nếuvượtquá 1.5 đượcchuyển sang điểmtiểuluận song tổng 4.0) + Mỗi ý kiếnđónggóp: 0.1, lớptrưởng: 0.2-0.3 TrinhThanhIT@gmail.com (Trịnh Văn Thành) + Mộtsốđiểmcộng, trừkhác - Thicuốikỳ: 6 điểm (luận giải và trắcnghiệm) Thờigiandựkiến: 16 tuần(09/9/2013- 26/12/2013) 8

9. Làm tiểu luận Nhóm tiểu luận - Mỗi nhóm có 2 sinh viên - Chịu trách nhiệm một nội dung trong các tài liệu Công việc cần hoàn thành - Đọc nắm bắt được các nội dung cơ bản - Làm (nộp) bài thuyết trình nội dung được phân công - Trình bày bài thuyết trình và trả lời câu hỏi - Khuyến khích tìm tài liệu tham khảo mở rộng nội dung được Trình bày thuyết trình - Mọi sinh viên trong nhóm đều trình bày một phần nội dung - Thời gian: 15 phút cho trình bày + 10 phút cho trả lời - Mọi sinh viên khác đặt câu hỏi: Đặt câu hỏi được tính điểm chuyên cần 9