เอกสารประชุมวิชาการระดับขาติมหาวิทยาลัยทักษิณ ครั้งที่ 28 2561

1146 การประชุมวิชาการระดับชาติมหาวิทยาลัยทักษิณ ครั้งที่ 28 ประจ�าปี 2561 จากภาพที่ 1 ส่วนที่ 1: การพัçนาโมเดลการแนะน้าแบบผสมผสาน โดยเก็บรวบรวมข้อมูลจากผู้ใช้กลุ่มเปŜาหมาย คือ กลุ่มผู้ใช้ที่รีทวิตข้อความเกี่ยวกับสินค้าเวชศาสตร์ชะลอวัยบนทวิตเตอร์โดยในการเก็บรวบรวมข้อมูลการรีทวิตจะใช้ ซอôต์แวร์ Tweet Archivist ท้าหน้าที่ดึงข้อมูลผู้รีทวิตข้อความ [11] ดังภาพที่ 2 õาพทĊ่ǰ 2 การค้นหาข้อความเกี่ยวกับสินค้าเวชศาสตร์ชะลอวัยด้วยซอôต์แวร์ Tweet Archivist จากภาพที่ 2 เมื่อต้องการค้นหาข้อความรีทวิต สามารถค้นหาจากค้าส้าคัญเพื่อค้นหาข้อมูลจะแสดงผลการค้นหา และกดปุśม Export To Excel เพื่อส่งออกข้อความจัดเก็บในรูปแบบไôล์ .(txt) ส่วนที่ 2: ǰ การสกัดคุณสมบัติการใช้ประโยชน์และค้านวณค่าความนิยมสินค้าการสกัดคุณสมบัติการใช้ประโยชน์จาก ข้อความบนเครือข่ายสังคม โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลจากข้อความ (Content Based) และการวิเคราะห์ข้อมูล คุณสมบัติการใช้ประโยชน์จะไม่รองรับข้อความจากค้าพ้องค้าก้ากวมและเนือหาของข้อความส่วนใหญ่เปŨนภาษาไทย ǰ โดย น้าเข้าข้อมูลการรีวิวสินค้าเวชศาสตร์ชะลอวัยที่เปŨนข้อความจากซอôต์แวร์ Tweet Archivist ประมาณ 3 000 ข้อความ เพื่อสร้างเมทริกซ์ (Matrix) เพื่อสกัดคุณสมบัติการใช้ประโยชน์จากข้อความโดยคุณสมบัติการใช้ประโยชน์แบ่งเปŨน 9 ประเภท คือ ผิวขาวใส (Whitening) ไม่ระคายเคือง (Bland) ให้ความชุ่มชื่น (Hydrating) กระชับรูขุมขน (Poreless) ลดริวรอย (Wrinkle) ยกกระชับผิว (Lifting) กลิ่นหอม (Fragrance) อ่อนโยน (Gentle) และôŚŪนôู (Rejuvenation) เพื่อ ค้านวณค่าความนิยมของสินค้าและค่าความนิยมของคุณสมบัติการใช้ประโยชน์ ดังภาพที่ 3 õาพทĊ่ǰ 3 การสกัดคุณสมบัติการใช้ประโยชน์จากข้อความบนเครือข่ายสังคม การค้านวณค่าความนิยมของสินค้าและค่าความนิยมของคุณสมบัติการใช้ประโยชน์ มีขันตอนดังนี 1. การค้านวณค่าความนิยมของสินค้าระดับ 0 – ดัง สมการที่ 1 สมการที่ 1