Mạṇg xã hội Socialife ̣ Thuật toán phân tích, gợi ý người dùng quan trong ̣

49 6 0
Mạṇg xã hội Socialife ̣  Thuật toán phân tích, gợi ý người dùng quan trong ̣

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

MU ̣ C LU C̣ I. Tổng quan ..............................................................................................................2 1. Đăt v ̣ ấn đề ...............................................................................................................2 2. Tiến trình nghiên cứ u ..............................................................................................2 3. Ý nghia nghiên c ̃ ứ u .................................................................................................2 II. GĐ1: Thiết kế website mang x ̣ ã hôi Socialife ̣ .....................................................3 1. Use Case – Sơ đồ hoat đ ̣ ông ̣ ...................................................................................3 1.1. Sơ đồ Use Case........................................................................................3 1.2. Danh sách Use Case ................................................................................4 1.3. Sơ đồ hoat đ ̣ ông ̣ .......................................................................................5 2. Thiết kế Database..................................................................................................15 2.1. Mô hình quan hê................................ ̣ ....................................................15 2.2. Mô tả các kiểu dữ liêụ ...........................................................................16 3. Yêu cầu phi chứ c năng..........................................................................................18 3.1. Yêu cầu giao diêṇ ..................................................................................18 3.2. Yêu cầu chất lương ̣ ................................................................................19 4. Giao diên th ̣ ưc c ̣ ủa Website ..................................................................................19 4.1. Màn hình đăng nhâp̣ ..............................................................................19 4.2. Màn hình trang chủ ................................................................................20 4.3. Màn hình bài viết...................................................................................21 4.4. Màn hình đăng bài viết..........................................................................22 4.5. Màn hình thông báo...............................................................................22 4.6. Màn hình Bookmark..............................................................................23 4.7. Màn hình thanh tìm kiếm ngườ i dùng...................................................24 4.8. Màn hình tin nhắn..................................................................................24

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN  Ma ̣ng xã hơ ̣i Socialife & Thuâ ̣t toán phân tích, gơ ̣i ý người dùng quan tro ̣ng Nhóm 18 – IS353.K11 GVHD: Thái Bảo Trân STT Họ tên Bùi Nhâ ̣t Minh Lê Hoàng Đức Huy Huỳnh Mỹ Phụng Lê Quố c Tiến MSSV 16520726 16520511 15520655 15520883 TP HỒ CHÍ MINH – 12/2019 LỜI CẢM ƠN Kin ́ h gửi cô Thái Bảo Trân, Nhóm 18 xin chân thành cảm ơn cô đã đồng hành cùng chúng em với môn ho ̣c Ma ̣ng Xã Hô ̣i học kì vừa qua cả viê ̣c giảng da ̣y và chỉ dẫn báo cáo cuố i ki.̀ Chúng em rấ t biế t ơn và trân tro ̣ng sự tận tiǹ h và chu đáo của cô; nhờ đó, chúng em mới đủ kiế n thức và kinh nghiê ̣m để thực hiện đươ ̣c bản báo cáo môn ho ̣c này Những gì ho ̣c được ngoài viê ̣c giúp chúng em không những có thể hoàn thành môn ho ̣c mô ̣t cách tố t nhấ t, mà còn cung cấp rấ t nhiề u kiế n thức mà chúng em nghi ̃ sẽ giúp ích rấ t nhiề u cho mình công viê ̣c tương lai Cuố i cùng, nhóm 18 chúng em xin đươ ̣c chúc cô sức khỏe, niề m vui và thành công nữa sự nghiệp của mình Trân tro ̣ng, Nhóm 18 NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN MỤC LỤC I Tổ ng quan Đă ̣t vấ n đề .2 Tiế n trình nghiên cứu Ý nghiã nghiên cứu II GĐ1: Thiế t kế website ma ̣ng xã hô ̣i Socialife .3 Use Case – Sơ đồ hoa ̣t đô ̣ng 1.1 Sơ đồ Use Case 1.2 Danh sách Use Case 1.3 Sơ đồ hoa ̣t đô ̣ng .5 Thiế t kế Database 15 2.1 Mô hiǹ h quan 15 ̣ 2.2 Mô tả các kiể u dữ liê ̣u 16 Yêu cầ u phi chức 18 3.1 Yêu cầ u giao diê ̣n 18 3.2 Yêu cầ u chấ t lươ ̣ng 19 Giao diê ̣n thực của Website 19 4.1 Màn hình đăng nhâ ̣p 19 4.2 Màn hiǹ h trang chủ 20 4.3 Màn hiǹ h bài viế t 21 4.4 Màn hiǹ h đăng bài viế t 22 4.5 Màn hiǹ h thông báo .22 4.6 Màn hình Bookmark 23 4.7 Màn hình tìm kiế m người dùng 24 4.8 Màn hình tin nhắ n 24 4.9 Màn hiǹ h Profile 25 III GĐ2: Phân tích cấ u trúc cô ̣ng đồ ng website mxh Socialife để tim ̀ người dùng quan tro ̣ng ma ̣ng 26 Degree Centrality (Độ trung tâm cấp bậc) 26 1.1 Khái niệm 26 1.2 Công thức 27 1.3 Áp dụng degree centrality vào mạng xã hội Socialife 28 Betweenness Centrality (Độ đo trung tâm trung gian) 28 2.1 Khái niệm 28 2.2 Công thức 29 2.3 Áp dụng betweeness centrality vào mạng xã hội Socialife 29 Closeness Centrality (Đô ̣ đo trung tâm lân câ ̣n) 30 3.1 Khái niê ̣m 30 3.2 Công thức 30 3.3 Áp dụng closeness centrality vào mạng xã hội Socialife 31 Eigenvector Centrality (Vector đặc trưng trung tâm) 31 4.1 Khái niệm 31 4.2 Công thức 31 4.3 Áp dụng eigenvector centrality vào mạng xã hội Socialife 32 Pagerank 32 5.1 Random Walks 32 5.2 Lazy Random Walks .34 5.3 Personalized Pagerank 36 5.4 Áp du ̣ng vào ma ̣ng xã hô ̣i Socialife 39 IV Triể n khai ̣ thố ng và DEMO 41 Cấ u hình máy tính, Mã nguồ n và Database 41 Hướng dẫn cài đă ̣t và cha ̣y 41 2.1 Back-end 41 2.2 Front-end 42 TÀ I LIỆU THAM KHẢO 43 PHỤ LỤC CHỨC VỤ & CÔNG VIỆC .44 Báo cáo đồ án môn ho ̣c Ma ̣ng xã hô ̣i - Socialife I Tổ ng quan Đă ̣t vấ n đề Ngày nay, phát triển nhanh chóng internet nhu cầu giải trí, chia sẻ thơng tin giữa người với người ngày tăng cao, mạng xã hội đã trở thành tảng mạnh mẽ để hàng triệu người kết nối với Với đời Facebook, Twitter, Youtube, Instagram,… mạng xã hội ngày lớn mạnh, đa dạng phong phú nội dung lẫn hình thức, ngày có sức ảnh hưởng đến những cá nhân, cộng đờng sử dụng Để tiếp cận có nhìn xác thực tảng này, nhóm chúng em quyết định nghiên cứu đề tài đồ án thiết kế mạng xã hội: “Mạng xã hội Socialife & Thuâ ̣t toán tìm kiế m người dùng quan tro ̣ng” Tiế n trin ̀ h nghiên cứu Bao gồ m giai đoa ̣n:  GĐ1: Thiế t kế website ma ̣ng xã hô ̣i Socialife  GĐ2: Phân tích cấ u trúc cô ̣ng đồ ng website ma ̣ng xã hô ̣i Socialife để tìm người dùng quan tro ̣ng ma ̣ng Ý nghiã nghiên cứu Trong giai đoa ̣n 1: Chúng em xây dựng ma ̣ng xã hô ̣i với mô ̣t cô ̣ng đồ ng nhỏ các nodes có tương tác với để dùng cho viê ̣c phân tić h cấ u trúc giai đoa ̣n sau Trong giai đoa ̣n 2: Chúng em sẽ dựa cô ̣ng đồ ng này để tìm các nhân tố quan tro ̣ng ma ̣ng, và áp du ̣ng mô ̣t số kiế n thức đã ho ̣c và nghiên cứu đươ ̣c bên ngoài vào Nhóm 18 – IS353K11 Trang Báo cáo đồ án môn ho ̣c Ma ̣ng xã hô ̣i - Socialife II GĐ1: Thiế t kế website ma ̣ng xã hô ̣i Socialife Use Case – Sơ đồ hoa ̣t đô ̣ng 1.1 Sơ đồ Use Case User h n tin Bookmark Đăng Đăng bài viết Tìm iếm Th ch bài viết User Bình luận Quên mật h u Đăng nhập Thêm/Sửa thông tin cá nhân Theo d i/hủy theo d i User Nhóm 18 – IS353K11 Trang Báo cáo đồ án môn ho ̣c Ma ̣ng xã hô ̣i - Socialife 1.2 Danh sách Use Case STT Đăng ý Đăng nhâ ̣p gười dùng đăng ý tài khoản MXH gười dùng đăng nhâ ̣p sau hi đã có tài khoản MXH Thêm/Sửa thông tin Với tài khoản đươ ̣c cấ p, người dùng bắ t đầ u cá nhân Quên mâ ̣t khẩ u Bookmark Tìm kiế m Ý nghiã Use Case Theo dõi/hủy theo dõi Nhắ n tin Đăng bài viế t 10 Thích bài viế t 11 Biǹ h luâ ̣n bài viế t Nhóm 18 – IS353K11 thêm các thông tin cá nhân của miǹ h gười dùng yêu cầ u cấ p la ̣i mâ ̣t khẩ u cho tài khoản của miǹ h gười dùng đánh dấ u các bài viế t và lưu vào dánh sách của ̀ h để có thể xem la ̣i Cho phép người dùng tim ̀ kiế m thông tin các tài khoản MXH, bài viế t,… gười dùng MXH có thể theo dõi và hủy theo dõi để tương tác gười dùng Socialife có thể nhắ n tin trực tiế p với gười dùng có thể đăng bài viế t lên tường cá nhân của mình Cho phép người dùng thích bài viế t của tài khoản MXH khác Tương tự thić h bài viế t, người dùng có thể bin ̀ h luâ ̣n bài viế t đấ y Trang Báo cáo đồ án môn ho ̣c Ma ̣ng xã hô ̣i - Socialife 1.3 Sơ đồ hoa ̣t đô ̣ng 1.3.1 Đăng ý Đăng ý gười d ng Hệ thống hập thông tin cá nhân iểm tra trường b t buộc Database Hợp lệ iểm tra thông tin Không hợp lệ Thông báo: hập sai, thiếu trường b t buộc Thông báo: Không hợp lệ Không hợp lệ Hợp lệ Gửi thông báo xác nhận tới người d ng Lưu lại thông tin Thông báo thành công Nhóm 18 – IS353K11 Trang Báo cáo đồ án môn ho ̣c Ma ̣ng xã hô ̣i - Socialife Closeness Centrality (Đô ̣ đo trung tâm lân câ ̣n) 3.1 Khái niêm ̣ Closenness Centrality d ng để xác định node có khả truyền đạt, tiếp nhận thông tin t node khác mạng cách nhanh nhất, tốn thời gian nhất (node có nhiều đường ng n nhất đến tất cả node khác) Một cá thể có giá trị Closeness Centrality cao nhất:  Có thể truy xuất nhanh chóng đến thực thể khác mạng Minh hoạ độ Closeness Centrality  Có đường ng n nhất đến nhiều Màu đỏ: Cao Màu xanh dương: Thấp thực thể khác 3.2 Cơng thức Closeness Centrality tính khoảng cách t đỉnh đến các đỉnh lại mạng  Cho đồ thị G = (V, E) có n đỉnh, với V tập đỉnh, E tập cạnh:  Trong đó: d(y,x) là đường ng n nhất t y đến x  Closeness centrality được tính trị nghịch đảo t ng số khoảng cách ng n nhất t đỉnh đến tất cả các đỉnh lại Nhóm 18 – IS353K11 Trang 30 Báo cáo đồ án môn ho ̣c Ma ̣ng xã hô ̣i - Socialife 3.3 Áp dụng closeness centrality vào mạng xã hội Socialife Độ Closeness Centrality mạng Socialife Eigenvector Centrality (Vector đặc trưng trung tâm) 4.1 Khái niệm Eigenvector Centrality có tác dụng tương tự Degree Centrality, d ng để xác định node có tầm ảnh hưởng mạng Điểm khác biệt Eigenvector Centrality phân tích dựa bậc node liên kết đến node cần quan tâm Do đó hi gặp hai node có bậc Eigenvector giúp xác định node có vai trị quan trọng mạng 4.2 Công thức  Cho đồ thị G = (V, E) có n đỉnh, với V tập đỉnh, E tập cạnh Eigenvector Centrality tính ma trận kề theo công thức sau:  Trong đó: A = (av,t): ma trận kề M(v): tập node mà được kết nối tới node thứ v λ: số Nhóm 18 – IS353K11 Trang 31 Báo cáo đồ án môn ho ̣c Ma ̣ng xã hô ̣i - Socialife 4.3 Áp dụng eigenvector centrality vào mạng xã hội Socialife Độ Eigenvector Centrality mạng Socialife Pagerank 5.1 Random Walks Hãy xem xét biểu đồ Và giả sử thả phần thông tin lên đỉnh đ Sau đó tìm hiể u vài điều:  Nó lây lan đâu đầu tiên?  Nó lan rộng bao xa?  Các đỉnh, gần với đỉnh đ thu được nhiều thông tin sau đó những đỉnh xa?  Thông tin tiếp tục qua lại mãi hay cuối đạt được phân phối n định? Nhóm 18 – IS353K11 Trang 32 Báo cáo đồ án môn ho ̣c Ma ̣ng xã hô ̣i - Socialife Tuy thí nghiê ̣m này đươ ̣c bắ t đầ u với mô ̣t tiế n triǹ h nhỏ đờ thi ̣trên tính ngẫu nhiên trở nên chiń h xác hi được áp dụng số lầ n vô ̣n, ví du ̣:  Nếu bạn tung đờng xu, khơng dự đoán được bên lên hưng nếu bạn tung đồng xu số lần vô hạn, sẽ có đươ ̣c xác suấ t 50% mă ̣t hình xuấ t hiê ̣n - với điều kiện là đồng tiền công  Trong trường hợp đồ thị, ném tiền hưng chúng ta có thể dọc theo cạnh đồ thị Chúng ta làm vậy cách ngẫu nhiên với random walker Đầ u tiên đồ thi ̣ sẽ b t đầu đỉnh đ , chọn cạnh ngẫu nhiên và đến đỉnh phía bên cạnh và sẽ lặp lại thí nghiệm đó vô số lần Tuy nhiên, vào lúc bắ t đầ u random walkers chỉ có thể dọc theo cạnh nhất nên không cầ n lựa cho ̣n sẽ đế n đin ̉ h nào tiế p theo hưng nếu chúng được ph p dọc theo hai ba bốn cạnh liên tiếp thì sẽ trở nên hó hăn ̣n đỉnh tiế p theo Trong thực tế, ta có thể tiń h các bước nhảy:  Bước nhảy đầ u với công thức: x ' = A*x  Trong đó: Nhóm 18 – IS353K11 Trang 33 Báo cáo đồ án môn ho ̣c Ma ̣ng xã hô ̣i - Socialife o A là ma trận xác suất chuyển tiếp o x vectơ chứa phân phối ban đầu các bước ngẫu nhiên  Bước nhảy thứ hai trở được tính với xv = A*x ' Dưới đây, chúng ta sẽ thấy phân bố người ngẫu nhiên sau các bước ngẫu nhiên khác Random walkers sẽ qua lại thực tế tiếp tục làm vậy mãi Điều này là đồ thị là lưỡng cực - có nghĩa là các đỉnh được nhóm theo cách mà cạnh không kết nối bất kỳ hai đỉnh t nhóm Bất ỳ huếch tán thông tin nào biểu đồ có thể được mô hình hóa random walks Tham số thú vị nhất thuật toán này là độ dài bước ngẫu nhiên: để lâu, thông tin lan rộng Đối với biểu đồ vậy, việc phân phối random walkers không trở nên n định Có giải pháp là: lazy random walks 5.2 Lazy Random Walks Ý tưởng việc lazy random walks cho phép random walkers la ̣i đỉnh với xác suất 1/2 Do đó, chúng ta có công thức x '= 1/2 *(A + I) * x Trong công thức này:  I ma trận đơn vi ̣ Nhóm 18 – IS353K11 Trang 34 Báo cáo đồ án môn ho ̣c Ma ̣ng xã hô ̣i - Socialife  A ma trận ban đầu xác suất chuyển tiếp Trong hình ảnh bên dưới, độ dày cạnh tương ứng với giá trị trung bình hình học lượng thơng tin các đỉnh liền kề Nhóm 18 – IS353K11 Trang 35 Báo cáo đồ án môn ho ̣c Ma ̣ng xã hô ̣i - Socialife Cạnh được xác định thông tin hiện tại: Sự khác biệt lượng thông tin giữa các đỉnh liền kề là màu sắ c của đin ̉ h và về lươ ̣ng thông tin giữa các ca ̣nh là cạnh dày, có nhiều thơng tin chảy dọc theo cạnh Các cạnh có đỉnh liền kề là high-degree có xu hướng được tô màu đ Đây là các đỉnh chứa phần thông tin lớn đáng ể so với phần lại mạng hư chúng ta có thể thấy, là phân phối hội tụ nên ngày trở nên rõ ràng nơi thơng tin b t nguồn t đó Trong thực tế, các đỉnh được kết nối tốt, việc phân phối thông tin (random walkers) gần đúng với phân phối mức độ chúng Điều có nghĩa high-degree chứa nhiều thông tin tương ứng low-degree 5.3 Personalized Pagerank Nếu thực muốn đỉnh chứa thông tin ban đầu đóng vai trị quan trọng và khơng bị kẹt bất kỳ đỉnh nào, random walkers vẫn có thể nhảy trở lại đỉnh cụ thể với xác suất nhất định (ví dụ xác suất dịch chuyển tức thời, alpha) Nó là mơ hình phân phối thứ hạng, với điều kiện khoảng cách random walkers (còn go ̣i là random surfers) t nguồn họ (nguồn thường được gọi “hạt giống”) được xác định alpha Trong thực tế, chiều dài (walk length) dự kiến / alpha Công thức trở thành x'= (1-alpha) * A*x + alpha * E Ở đây:  alpha số nằm khoảng t đến  E vectơ chứa nguồn thông tin - tức là trường hợp tất cả 0, ngoại tr đỉnh đ nơi thông tin b t đầu lan truyền Nhóm 18 – IS353K11 Trang 36 Báo cáo đồ án môn ho ̣c Ma ̣ng xã hơ ̣i - Socialife Trong hình ảnh này, alpha được cố định mức 1/2 để so sánh với lazy random walks, alpha ở trường hơ ̣p này là há cao vẫn cho kết quả thông tin gần với đỉnh hạt giống Trong trường hợp muốn random walkers xa chúng ta cho alpha = 0,1 Nhóm 18 – IS353K11 Trang 37 Báo cáo đồ án môn ho ̣c Ma ̣ng xã hô ̣i - Socialife Chúng ta muốn nguồn thơng tin ban đầu đóng vai trị quan trọng Gơ ̣i ý theo dõi cho người dùng là v dụ vậy: ếu bạn thường xuyên theo dõi mô ̣t nhóm người, công cụ tìm iếm sẽ có xác suấ t đưa gơ ̣i ý các người dùng gần với các người dùng Nhóm 18 – IS353K11 Trang 38 Báo cáo đồ án môn ho ̣c Ma ̣ng xã hô ̣i - Socialife bạn thường xuyên theo dõi cao so với các người dùng khác, thuật toán Personalized PageRank 5.4 Áp du ̣ng vào ma ̣ng xã hơ ̣i Socialife Thu t tốn gợi ý theo i cho người dùng: Phạm vi: Gọi A là người d ng cần gợi ý theo dõi Tập người d ng được xét bao gồm: A, danh sách các người dùng mà A theo d i ( tập C), danh sách người d ng được các người dùng thuộc tập C theo dõi (tâ ̣p F) Ví dụ: Vì là thuật toán để đưa cho người dùng gợi theo d i người dùng khác, ta không phải xét mối quan hệ “A theo d i C”, mà cịn phải xem xét khía cạnh khác mối quan hệ A đến C Vì vậy, tăng độ phức tạp thuật toán lên cách thêm vào số weight cho cạnh (edge) Weight cạnh A  C được xác định các tương tác A dành cho C dựa vào số theo dõi cả hai Nhóm 18 – IS353K11 Trang 39 Báo cáo đồ án môn ho ̣c Ma ̣ng xã hô ̣i - Socialife Weight cạnh được xác định hàm số, bao gồm các tương tác t A đến C: A thích (like) viết C; A bình luận (comment) vào viết C Một tương tác hác là A đánh dấu (bookmark) viết C vì là hành động có A nhìn thấy, nên hông x t đến goài ra, chúng ta x t đến số theo dõi:  Nếu tỉ lệ theo d i/được theo dõi A thấp, điều khiến việc A theo dõi C trở nên “giá trị”  gười có follower nhiều hi theo d i người có follower thấp có giá trị là ngược lại Chúng ta có hàm số sau: W A  C = + 0.1*L + 0.25*C + 0.5*(Ratio * FA / FC) Trong đó:  L: Số lượt like viết C đến t A  C: Số lượt bình luận viết C đến t A  Ratio: Tỉ lệ được theo dõi/theo dõi A  FA: Số lượng người theo dõi A  FC: Số lượng người theo dõi C Weight m i cạnh b t đầu với Các số 0.1, 0.25, 0.5 em tự đề dựa vào việc nhận xét tầm quan trọng số Sau chu n bị dữ liệu, em áp dụng thuật toán Personalized Pageran để tìm gợi ý theo dõi thích hợp cho m i người dùng mxh Socialife Hình khu vực “Who to follow” là danh sách người dùng mà ̣ thố ng Socialife đề xuấ t cho người dùng để theo dõi Nhóm 18 – IS353K11 Trang 40 Báo cáo đồ án môn ho ̣c Ma ̣ng xã hô ̣i - Socialife IV Triể n khai ̣thố ng và DEMO Cấ u hin ̀ h máy tính, Mã nguồ n và Database Hê ̣ điề u hành: Microsoft Windows 8.1 Ngôn ngữ lâ ̣p trình:  Backend: Django Framework  Frontend: ReactJS Thư viê ̣n phân tić h dữ liê ̣u ma ̣ng xã hô ̣i:  Thư viê ̣n phân tích: Networkx  Thư viê ̣n vẽ hình: Matplotlib Web Server: Daphne Môi trường phát triể n IDE: Visual Studio Code Hê ̣ quản tri ̣cơ sở dữ liê ̣u: SQLite Link Source code Website:  Backend: https://github.com/16520511/LIFE?fbclid=IwAR3VEAsT5_WXghqjMAU hNvlZfsDpk5-eWXqrkifnRgCNyeN_3k6uiqGGDUY  Frontend: https://github.com/16520511/socialife?fbclid=IwAR0Ohj9C7grY01b0PEnf qRf3U9shXRgfdnBInQeQU-kSiXVw1_6wE8tUM70 Link Demo Website online:  https://www.youtube.com/watch?v=JZMGJgUmde8&feature=youtu.be Link Demo Phân tić h cô ̣ng đồ ng ma ̣ng & Gơ ̣i ý theo dõi người dùng:  https://www.youtube.com/watch?v=W-SyXAKQF0Y&feature=youtu.be Hướng dẫn cài đă ̣t và cha ̣y Sau tải Source Code từ link backend và frontend bên trên, thì ta làm theo hướng dẫn bên dưới: 2.1 Back-end Môi trường cài đặt: Python Vào thư mục gốc back-end (LIFE), chạy command: pip install -r requirements.txt Nhóm 18 – IS353K11 Trang 41 Báo cáo đồ án môn ho ̣c Ma ̣ng xã hô ̣i - Socialife Sau tất cả các pac age đã được cài đặt, chạy command sau để chạy back-end: python manage.py runserver 2.2 Front-end Môi trường cài đặt: "npm": "6.9.0", "node": "10.16.0", "yarn": "1.16.0" Vào thư mục gốc front-end (socialife), chạy command: yarn install Sau tất cả các pac age đã được cài đặt, chạy command sau để chạy front-end: npm start * Lưu ý: Back-end Front-end phải chạy để website hoạt động Nhóm 18 – IS353K11 Trang 42 Báo cáo đồ án môn ho ̣c Ma ̣ng xã hô ̣i - Socialife TÀ I LIỆU THAM KHẢO [1] https://en.wikipedia.org/wiki/Centrality?fbclid=IwAR2B7Sru9lJMj9u WS_sRprUMRshTW4VTzbbjxZRtpCy9owmAr-f6c7185rI [2] https://www.r-bloggers.com/from-random-walks-to-personalizedpagerank/ [3] Nhóm 18 – IS353K11 Trang 43 Báo cáo đồ án môn ho ̣c Ma ̣ng xã hô ̣i - Socialife PHỤ LỤC CHỨC VỤ & CÔNG VIỆC STT Thành viên Chức vu ̣ & Công viêc̣ Bùi Nhâ ̣t Minh Trưởng nhóm - Đinh ̣ hướng pha ̣m vi dự án & phân chia công 16520726 viê ̣c Đảm bảo công viê ̣c hoàn thành đúng tiế n đô ̣ Lê Hoàng Đức Huy Developer - Chiụ trách nhiê ̣m chin ́ h cho coding và testing 16520511 Đảm bảo chấ t lươ ̣ng đầ u cho sản phẩ m Lê Quố c Tiế n Researcher - Nghiên cứu tiń h gơ ̣i ý theo dõi người dùng 15520655 Thực hiê ̣n Sildes thuyế t trin ̀ h Huỳnh Mỹ Phu ̣ng Researcher - Nghiên cứu thuâ ̣t toán tiń h phân tić h cô ̣ng 15520883 đồ ng ma ̣ng xã hô ̣i Thực hiê ̣n Slides thuyế t trình * Th.viên Lê Hoàng Đức Huy đóng góp tích cực cho dự án Socialife, cả nhóm nhấ t trí đề nghi ̣ cô giáo thưởng thêm điể m riêng cho bạn Xin chân thành cảm ơn cô, Nhóm 18 Nhóm 18 – IS353K11 Trang 44

Ngày đăng: 13/06/2023, 16:58

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan