ทบทวนวิธีการสร้างแบบจำลองผู้ใช้และการใช้ประโยชน์จากเครือข่ายสังคม An Overview of User Modeling Approaches and Their Social Network Information Exploration for Tourism Recommendation Systems

Abstract

ระบบแนะนำข้อมูลการท่องเที่ยวเป็นประโยชน์ต่อทั้งนักท่องเที่ยวและผู้ประกอบการ ซึ่งจะช่วยทำให้นักท่องเที่ยวเสียเวลาน้อยลงในการค้นหาข้อมูลการท่องเที่ยวที่ต้องการ สำหรับผู้ประกอบการ ระบบจะช่วยสร้างแรงจูงใจให้นักท่องเที่ยวเข้ามาใช้บริการของตนเองมากขึ้นหากมีเครื่องมือเพื่อแนะนำข้อมูลที่เป็นประโยชน์ การแนะนำข้อมูลให้นักท่องเที่ยวได้อย่างมีประสิทธิภาพนั้น แบบจำลองผู้ใช้ (User Model) ถือเป็นส่วนสำคัญของระบบแนะนำข้อมูลที่มีหน้าที่ในการหาข้อสรุปความสนใจของผู้ใช้ อย่างไรก็ตามการสร้างแบบจำลองผู้ใช้มีความท้าทายอย่างยิ่งสำหรับระบบแนะนำข้อมูลการท่องเที่ยวกล่าวคือมีข้อมูลไม่เพียงพอในการสรุปความสนใจสำหรับผู้ใช้ที่เริ่มต้นใช้งานระบบหรือเรียกว่า “Cold Start Problem” ด้วยความสำคัญของปัญหาดังกล่าวจึงมีหลายแนวคิดที่จะพัฒนาแบบจำลองผู้ใช้ที่สามารถแก้ปัญหาและได้ข้อสรุปความสนใจของผู้ใช้ได้อย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ ปัจจุบันการใช้เครือข่ายสังคมที่มีข้อมูลของผู้ใช้ที่หลากหลาย ข้อมูลเหล่านี้ถูกนำมาสกัดเพื่อใช้เป็นตัวแทนของความสนใจของผู้ใช้ได้ ในบทความนี้ได้รวบรวมแนวคิดต่างๆ ในการใช้ประโยชน์จากเครือข่ายสังคมและการสกัดความสนใจจากผู้ใช้เครือข่ายสังคมสำหรับระบบแนะนำข้อมูล (Recommendation System) รวมถึงวิเคราะห์และชี้ให้เห็นถึงความท้าทายด้านต่างๆ ที่มีสำหรับการสร้างแบบจำลองผู้ใช้ในระบบแนะนำข้อมูลโดยใช้ข้อมูลจากเครือข่ายสังคมเป็นหลัก   The Tourism Recommendation System (TRS) is useful for tourists in itinerary planning and for tourism stakeholders in advertising. TRS allows tourists to spend less time searching for information and enables easier decision making to buy services from tourism providers. The key for TRS is a user model to store user preference information in such a way that it is easily retrievable for analysis. However, constructing a user model is very challenging. For example, there is inadequate information for a new user; this is called the “cold start problem". Therefore, several researchers are trying to overcome such problems by exploiting useful information from social networks freely available on the Internet. In this paper, we have surveyed and summarized the ideas for user interest extraction from various social networks. In addition, several challenges for constructing a user model for TRS are addressed.