Bài giảng Khai phá Web - Chương 1: Tổng quan

1[IT4868] Khai phá Web
Ch ng 1: T ng quanươ ổ
2
N i dungộ
CH NG 1 T ng quanƯƠ ổ
1.1 M t s ng d ngộ ố ứ ụ
1.2 Các khái ni mệ
1.3 Các lĩnh v c ch y uự ủ ế
1.4 Các kĩ thu tậ
3
Ch ng 1 T ng quanươ ổ
1.1 M t s ng d ngộ ố ứ ụ
ng d ng vào t t c các lĩnh v c c a đ i s ng Ứ ụ ấ ả ự ủ ờ ố
nh kinh t , chính tr , xã h i, quân sư ế ị ộ ự
M t s ng d ng:ộ ố ứ ụ
Qu ng cáo tr c tuy nả ự ế
V n đ ng tranh cậ ộ ử
Qu n lý th ng hi uả ươ ệ
Đánh giá tín d ngụ
4
Ch ng 1 T ng quanươ ổ
1.1 M t s ng d ngộ ố ứ ụ
Qu ng cáo tr c tuy nả ự ế
5Ch ng 1 T ng quanươ ổ
1.1 M t s ng d ngộ ố ứ ụ
V n đ ng tranh cậ ộ ử
“The Trump campaign, meanwhile, delved into 
message tailoring, sentiment manipulation and 
machine learning.” – The Forbes
6
Ch ng 1 T ng quanươ ổ
1.1 M t s ng d ngộ ố ứ ụ
Qu n lý th ng hi uả ươ ệ
7
Ch ng 1 T ng quanươ ổ
1.1 M t s ng d ngộ ố ứ ụ
Đánh giá tín d ngụ
8
Ch ng 1 T ng quanươ ổ
1.2 Các khái ni mệ
Web
Khai phá d li uữ ệ
Khai phá web
9Ch ng 1 T ng quanươ ổ
1.2 Các khái ni mệ
Web
“a collection of interlinked multimedia 
documents that are stored on the Internet and 
accessed using a common protocol (HTTP)”
10
L ch s phát tri n wwwị ử ể
11
Các th h wwwế ệ
12
Ch ng 1 T ng quanươ ổ
1.2 Các khái ni mệ
Khai phá d li uữ ệ
“extract information from a data set and 
transform it into an understandable structure for 
further use” - Wikipedia
13
Các bài toán chính trong khai phá d li u:ữ ệ
Phân c mụ
Phân lo iạ
X p h ngế ạ
Tóm t tắ
Phát hi n b t th ngệ ấ ườ
14
Ch ng 1 T ng quanươ ổ
1.2 Các khái ni mệ
Khai phá web
Áp d ng các kĩ thu t khai phá d li u trên các ụ ậ ữ ệ
đ i t ng web:ố ượ
C u trúcấ
N i dungộ
Hành vi ng i dùngườ
15
Ch ng 1 T ng quanươ ổ
1.2 Các lĩnh v c ch y uự ủ ế
Phân tích m ng xã h iạ ộ
Khai phá quan đi mể
H g i ý ệ ợ
16
Ch ng 1 T ng quanươ ổ
1.2 Các lĩnh v c ch y uự ủ ế
Phân tích m ng xã h iạ ộ
17
Ch ng 1 T ng quanươ ổ
1.2 Các lĩnh v c ch y uự ủ ế
Khai phá quan đi mể
18
Ch ng 1 T ng quanươ ổ
1.2 Các lĩnh v c ch y uự ủ ế
H g i ýệ ợ
19
Ch ng 1 T ng quanươ ổ
1.2 Các kĩ thu tậ
Thu t toán trên đ thậ ồ ị
Phân lo i đ i t ngạ ố ượ
Kĩ thu t l c c ng tácậ ọ ộ
20
Ch ng 1 T ng quanươ ổ
1.2 Các kĩ thu tậ
Thu t toán trên đ thậ ồ ị
Thu t toán x p h ng PageRankậ ế ạ
21
Ch ng 1 T ng quanươ ổ
1.2 Các kĩ thu tậ
Phân lo i đ i t ngạ ố ượ
Thu t toán phân lo i Naive Bayesậ ạ
22
Ch ng 1 T ng quanươ ổ
1.2 Các kĩ thu tậ
L c c ng tácọ ộ
Ph ng pháp l c c ng tácươ ọ ộ
23
Tài nguyên
Github
D li uữ ệ
M ng xã h iạ ộ
Ti ng Anhế
Ti ng Vi tế ệ
Hành vi ng i dùngườ
24
Cách ti p c nế ậ
BÀI TOÁN
PH NG PHÁPƯƠ
bi t dùng công cế ụ
bi t cài đ t mô hìnhế ặ
- bi t c i thi n mô hìnhế ả ệ
- bi t áp d ng vào th c tế ụ ự ế
- bi t tích h p vào các HTTTế ợ
25
Bonus: C h i ngh nghi pơ ộ ề ệ
29
Web so sánh, Data Section, NextSmarty, Al+, VNPay and so on
30
C h i ngh nghi pơ ộ ề ệ
International corporations
Your own start-ups that 
Leverage web data mining
Promote sharing economy
SE, IS engineers: Integrating web mining 
technology (and AI in general) into your 
information systems to make them smarter
31
Q&A
hieunk@soict.hust.edu.vn