เอกสารประชุมวิชาการระดับขาติมหาวิทยาลัยทักษิณ ครั้งที่ 28 2561

1143 งานวิจัยและนวัตกรรมเพื่อสังคมที่มั่นคง มั่งคั่ง และยั่งยืน (Research and Innovation for Social Stability, Prosperity and Sustainability) บทนา เนื่องจากในปŦจจุบันเวชศาสตร์ชะลอวัยมีความนิยม ซึ่งเปŨนศาสตร์แนวใหม่ในการดูแลสุขภาพภายในเพราะศาสตร์ ชะลอวัยนันเปŨนส่วนหนึ่งของการดูแลสุขภาพของมนุษย์แบบองค์รวมโดยมีหลักการในการดูแลร่างกายแบบผสมผสาน เพื่อให้เกิดความสมดุลของระบบต่าง ė ในร่างกายโดยอาศัยทฤษฎีของการแก่ชรา ความรู้ และเทคโนโลยีสมัยใหม่มา ผสมผสานกันอย่างลงตัว หนึ่งในการชะลอความชราอยู่ในเรื่องของความสวยความงามบนใบหน้า ด้วยเทคโนโลยีสมัยใหม่ที่ เข้าถึงผู้บริโภคได้ง่าย จึงท้าให้ได้รับความสนใจจากผู้บริโภคมาก [1] การชะลอวัย Anti-aging) ศาสตร์ด้านการชะลอวัย และôŚŪนôูสุขภาพ ที่มีหลักอยู่ที่การพยายามค้นหา , ปŜองกัน , รักษา และôŚŪนôูสุขภาพตังแต่คน ė นันยังมีสุขภาพแข็งแรง หรือเริ่มมีปŦญหาสุขภาพ ก่อนที่จะเปŨนโรค โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้คนเรามีคุณภาพชีวิตที่ดีให้ยาวนานที่สุดไม่ใช่เพียงแค่ อายุยืนยาวเท่านัน เพราะคงไม่มีประโยชน์อะไรถ้าคนเราอายุยืนยาวแต่ต้องนอนอยู่บนเตียง หรือถูกจ้ากัดการใช้ชีวิตโดย ปŦญหาสุขภาพจุดเริ่มต้นของศาสตร์ด้านนีเริ่มจากค้าถามที่ว่า อะไรที่ท้าให้คนเรามีอายุยืนยาว คนที่อายุยืนที่สุดในปŦจจุบัน อายุ 122 ปŘ ในขณะที่อายุเฉลี่ยของคนอยู่แค่ประมาณ ปŘ ค้าตอบที่ได้ก็คือ การแสดงออกของพันธุกรรมของแต่ละคน ไม่เหมือนกัน นอกจากพลังของพันธุกรรมแล้ว ยังมีปŦจจัยอื่นที่ส่งผลร่วมด้วย ไม่เช่นนัน บางคนท้าไมถึงดูหนุ่มสาวกว่าอีก หลายคนทังที่อายุเท่ากัน ดังนันจึงมีการศึกษาถึงปŦจจัยต่างėที่ส่งผลให้เราแก่ก่อนวัย ซึ่งได้แก่ อาหารลักษณะการด้าเนิน ชีวิต และสิ่งแวดล้อมที่ไม่เหมือนกันนั่นเอง [2] อย่างไรก็ตามการพัçนาของเทคโนโลยีที่มีมาอย่างต่อเนื่องท้าให้มีสินค้าเวชศาสตร์ชะลอวัยเกิดขึนอยู่ตลอดเวลา เพื่อตอบสนองต่อความต้องการของผู้บริโภค การซือขายผ่านเครือข่ายสังคม Social Network นับวันยิ่งมีการเจริญเติบโต ของข้อมูลมากยิ่งขึน จึงส่งผลให้ผู้บริโภคประสบปŦญหาในการเลือกซือสินค้าที่เหมาะสมกับตนเอง [3] โดยผู้บริโภคส่วนใหญ่ จะยินยอมใช้สินค้าก็ต่อเมื่อสินค้าชินนันได้รับความนิยมและมียอดการรีวิวสูง ซึ่งการรีวิวทางเครือข่ายสังคมที่เปŨนที่นิยม อย่างเช่น ทวิตเตอร์ Twitter) เôซบุŢก (Facebook) ไลน์ (Line) เปŨนต้น ซึ่งเปŨนอีกทางเลือกหนึ่งที่ช่วยให้ผู้บริโภคตัดสินใจ เลือกใช้สินค้า ดังนันจึงจ้าเปŨนต้องมีระบบแนะน้าแบบผสมผสานส้าหรับสินค้าเวชศาสตร์ชะลอวัยจากข้อมูลบนเครือข่าย สังคม เพื่อช่วยให้ผู้บริโภคตัดสินใจเลือกใช้สินค้าที่เหมาะสมกับผิวหน้ามากที่สุด อีกทังยังสามารถแนะน้าสินค้าให้ตรงตาม ความต้องการของผู้บริโภค ดังนันทางผู้จัดท้าจึงมีแนวทางที่จะพัçนาระบบแนะน้าแบบผสมผสานส้าหรับสินค้าเวชศาสตร์ชะลอวัยจากข้อมูล เครือข่ายสังคม เพื่อช่วยในการตัดสินใจเลือกใช้สินค้าดูแลรักษาผิวหน้าอีกทังระบบสามารถแนะน้าสินค้ารักษาผิวหน้าให้ ตรงตามความต้องการของผู้ใช้มากที่สุด โดยใช้ข้อมูลพืนåานในการวิเคราะห์ข้อมูลจากการรีวิวสินค้าของผู้ใช้สินค้าจาก เครือข่ายสังคมจากทวิต โดยการสกัดคุณสมบัติการใช้ประโยชน์ Utility) ของผลิตภัณฑ์ การวิเคราะห์ค่าความนิยม (Rating) ของสินค้า การวิเคราะห์ค่าความคล้ายคลึงระหว่างผู้ใช้สินค้า เพื่อแนะน้าสินค้าให้ผู้บริโภคโดยวิธีการพึ่งพาผู้ใช้ ร่วม Collaborative Filtering) ร่วมกับการกรองเนือหา (Content Based) ทùþãĊแúะงานวĉÝัยทĊ่เกĊ่ยว×้อง ระบบแนะน้า Recommender Systems) เปŨนระบบแนะน้าข้อมูลสินค้าหรือผู้คน ซึ่งเรียกว่าวัตถุ Item) ให้กับ ผู้ใช้โดยอ้างอิงจากความชอบ หรือความต้องการของผู้ใช้ จึงท้าให้ระบบแนะน้ามีความส้าคัญมากขึน โดยช่วงแรก ė ระบบ แนะน้าเกิดการเจริญเติบโตทางด้าง E-commerce โดยตัวอย่างของ Applications ที่ใช้ระบบแนะน้าในการเลือกซือ หนังสือ ซีดีเพลง หรือสินค้าอื่น ė ได้แก่ เว็บ Amazon.com และเว็บ CDNow.com เปŨนต้น นอกจากนียังเปŨนการเพิ่ม โอกาสทางธุรกิจให้มากขึน ระบบแนะน้าจึงจ้าเปŨนจะต้องพัçนาให้มีข้อมูลทีครบถ้วนตรงตามความต้องการของผู้ใช้ [5] ซึ่ง ระบบแนะน้าแบ่งเปŨน 3 ประเภทดังนี 1. เทคนิคการแนะน้าแบบกรองเนือหา Content based) มีรากåานมาจากการวิจัยการกรองข้อมูล โดยส่วนมาก การวิเคราะห์เนือหาจะเจาะจงไปที่สิ่งของที่แนะน้าซึ่งมีข้อมูลความชอบของผู้ใช้ การรวบรวมข้อมูลความสามารถจะเปŨ น แนวทางที่บ่งบอกความชอบของผู้ใช้อย่างชัดเจน ดังนันการกรองเนือหาเปŨนเทคนิคหนึ่งในการน้าเสนอระบบการให้ ค้าแนะน้า ที่ใช้พืนåานจากข้อมูลจากคุณลักษณะของเนือหาของข้อมูลนัน ė ขันตอนวิธีการเรียนรู้ของเครื่องจักรเรียนรู้ Machine Learning) ในการแนะน้าความชอบของผู้ใช้ ซึ่งจากลักษณะต่าง ė ที่เปŨนรายละเอียดของข้อมูลนัน ė สามารถ บ่งชีได้ว่าผู้ที่มีพฤติกรรมความชื่นชอบของผู้ใช้เนือหาก็อาจจะมีความชอบในเนือหาของข้อมูลที่มีลักษณะที่คล้ายคลึงกัน