fieldid E-Thesis & Research สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น
สืบค้น:

เขตข้อมูล ข้อมูล
บทคัดย่อ
ระบบแนะนำบทความอัตโนมัติบนเว็บไซต์ของบริษัทธุรกิจสื่อโฆษณา : ในปี 2563 สำนักงานพัฒนำธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA) ได้เผยแพร่รายงานพฤติกรรมของผู้ใช้อินเทอร์เน็ตในประเทศไทย ผลสำรวจระบุว่่า 48.3% ชอบอ่านหนังสือหรือบทความออนไลน์ แม้ว่าจะมีหลายเว็บไซต์ให้เลือก แต่ปัญหำที่ผู้อ่านอาจพบคือมีเว็บไซต์มากเกินไปและมีบทความให้เลือกมากเกินไป เป็นการยากและไม่สะดวกสำหรับผู้อ่านที่จะค้นหาบทความที่อาจสนใจ ผู้วิจัยทราบปัญหาจึงเริ่มศึกษาค้นคว้าปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการนำข้อมูลจากเว็บไซต์ของบริษัท เพื่อพัฒนำระบบแนะนำบทความอัตโนมัติบนเว็บไซต์ ผู้วิจัยได้เสนอระบบแนะนำบทความอัตโนมัติ 2 ระบบ ได้แก่ ระบบแนะนำหมวดหมู่บทความบนเว็บไซต์สำหรับผู้เขียน และระบบแนะนำบทความสำหรับผู้อ่านบทความ ระบบแนะนำบทความที่นำเสนอได้รับการพัฒนำโดยใช้ 2 เทคนิค ได้แก่ Content Based Filtering และ Collaborative Filtering โดยทั้งสองเทคนิคใช้อัลกอริทึม Cosine Similarity ผลการวิจัยพบว่า ระบบแนะนำหมวดหมู่บทความบนเว็บไซต์สำหรับผู้เขียน ด้วยเทคนิค Content based filtering และผลการคำนวณหาความคล้ายคลึงของเอกสารโดยใช้สูตร Cosine similarity พบว่ามีประสิทธิภาพความคล้ายคลึงกัน 46% ในขณะที่ระบบแนะนำบทความบนเว็บไซต์สำหรับผู้อ่านบทความ โดยใช้เทคนิค Collaborative Filtering เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ของแต่ละรายการหรือบทความเพื่อเปรียบเทียบกัน มีประสิทธิภาพ 86% ซึ่งจากผลลัพธ์ดังกล่าวจะเป็นได้ว่าระบบที่พัฒนำขึ้นสามารถเป็นประโยชน์ต่อการวิจัยและพัฒนำเพื่อประยุกต์ใช้งานระบบแนะนำบทความอัตโนมัติบนเว็บไซต์ของบริษัทธุรกิจสื่อโฆษณาได้เป็นอย่างมาก
ผู้แต่ง
นิติรุจน์ อติไชยพิทักษ์
ประเภทสิ่งพิมพ์
วิทยานิพนธ์ (MIT) 2020
เลขหน้า
101
หัวเรื่อง
สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น.สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ--วิทยานิพนธ์
หัวเรื่อง
เทคโนโลยีสารสนเทศ--วิทยานิพนธ์
เอกสารฉบับเต็ม
Download full text