Phát triển hệ thống search engine cho các mạng xã hội

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA THÁI MINH TÂM PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG SEARCH ENGINE CHO CÁC MẠNG XÃ HỘI Chuyên ngành : Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 11 năm 2012 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA –ĐHQG –HCM Cán hướng dẫn khoa học : PGS TS Quản Thành Thơ Cán chấm nhận xét : TS Nguyễn Đức Cường Cán chấm nhận xét : TS Nguyễn Chánh Thành Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 25 tháng 12 năm 2012 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: PGS TS Dương Tuấn Anh (CT) TS Nguyễn Đức Cường (PB1) TS Nguyễn Chánh Thành (PB2) PGS TS Quản Thành Thơ (UV) TS Võ Thị Ngọc Châu (TK) Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA………… ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Thái Minh Tâm Ngày, tháng, năm sinh: Chuyên ngành: I TÊN ĐỀ TÀI: MSHV: 10070495 Nơi sinh: Bình Dương 24/05/1984 Khoa học máy tính Mã số : 60.48.01 Phát triển hệ thống search engine cho mạng xã hội II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Phát triển hệ thống search engine cho mạng xã hội III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : (Ghi theo QĐ giao đề tài) 06/02/2012 IV.NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 23/11/2012 V CÁN BỘ HƢỚNG DẪN (Ghi rõ học hàm, học vị, họ, tên): PGS TS Quản Thành Thơ Tp HCM, ngày 08 tháng 03 năm 2013 CÁN BỘ HƢỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO TRƢỞNG KHOA i LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, em xin cảm ơn Thầy Quản Thành Thơ tận tình hướng dẫn em suốt thời gian làm đề cương luận văn thực luận văn thạc sĩ vừa qua Em cảm ơn Thầy, Cơ khoa Khoa học Kỹ thuật Máy tính, trường đại học Bách khoa hướng dẫn, giúp đỡ em thực tốt luận văn Cuối cùng, em cảm ơn anh, chị, bạn học lớp, gia đình tận tình giúp đỡ, bảo kinh nghiệm để em thực tốt luận văn Tháng 11 năm 2012 Học viên ii TÓM TẮT LUẬN VĂN Đề tài “Phát triển hệ thống search engine cho mạng xã hội” có chất động tìm kiếm thực mạng xã hội khác Để hoàn thiện việc xây dựng động tìm kiếm có phương pháp tiếp cận như: Tìm kiếm theo từ khóa, tìm kiếm theo ngữ nghĩa…Đối với luận văn học viên sử dụng cách tìm kiếm theo từ khóa cho phần thực chương trình Phương pháp tìm kiếm theo từ khóa hệ thống tìm kiếm gồm bước sau: Thu thập phân tích thơng tin, tạo mục truy vấn kết Tuy nhiên luận văn thực có điểm việc thu thập thơng tin tồn văn có webpage tiến hành tạo mục cho tất dịng text Bên cạnh việc truy vấn từ sở liệu trực tuyến sẵn có phương pháp tìm kiếm mà luận văn học viên hiên thực riêng cho mạng xã hội Facebook Twitter Kết mà luận văn đạt xây dựng xong hệ thống tìm kiếm thơng tin liên quan đến user mạng xã hội với phương pháp tổng qt tìm kiếm theo từ khóa phương pháp chuyên biệt truy vấn từ sở liệu sẵn có dành riêng cho mạng xã hội Facebook Twitter iii ABSTRACT The main objective of this master project is to develop a search engine to search for information on different social networks To develop such a search engine completely, there are various methods such as keyword-based search or semantic search etc For this thesis, I have used the keyword-based approach for program implementation It consists of the following steps: Collecting and analysising of documents, indexing documents and query results However, the work is implemented with the new feature, which is collection of document is all text on a webpage and proceeding to index for all text rows For the real dataset, I have implemented for Facebook and Twitter social networks Results that the thesis has achieved is development of a complete search system which is able to search the information related to a social network user In the system, there is general search method which can be applied for general social networks and some specific search methods which are only applied for Facebook and Twitter social networks iv LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố công trình khác HỌC VIÊN CAO HỌC v MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i TÓM TẮT LUẬN VĂN ii ABSTRACT iii LỜI CAM ĐOAN iv Chƣơng 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1 Vì ta cần cơng cụ tìm kiếm (Search engine)? Bối cảnh đề tài giới nƣớc Mục tiêu đề tài Giới hạn đề tài Đóng góp đề tài Cấu trúc Luận văn Chƣơng 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Mạng xã hội 4 1.1 Mạng xã hội gì? 1.2 Lịch sử mạng xã hội 1.3 Cấu thành mạng xã hội 1.4 Mục tiêu mạng xã hội vi Phƣơng pháp tìm kiếm 2.1 Tìm theo từ khóa 2.1.1 Lập mục (Index) 2.1.1.1 Khái quát hệ thống lập mục 2.1.1.2 Phƣơng pháp lập mục 2.1.1.2.1 Xác định mục từ quan trọng cho việc lập mục 2.1.1.2.2 Các hàm tính trọng số mục từ 10 2.1.1.2.2.1 Nghịch đảo trọng số tần số tài liệu 10 2.1.1.2.2.2 Độ nhiễu tín hiệu (Signal Noise) 11 2.1.1.2.2.3 Giá trị độ phân biệt mục từ 11 2.1.1.2.2.4 Kết hợp tần số xuất mục từ nghịch đảo tần số tài liệu 2.1.2 Biểu diễn văn thành đồ thi 12 14 2.1.2.a Biểu diễn văn với đồ thị khái niệm (Conceptual Graphs) 14 2.1.2.b Biểu diễn văn với đồ thị hình 15 2.1.2.c Biểu diễn văn với đồ thị vô hƣớng theo tần số xuất 15 vii 2.1.2.d Biểu diễn văn với đồ thị có hƣớng mà cạnh khơng gán nhãn 16 2.1.2.e Biểu diễn văn với đồ thị có hƣớng theo cạnh khơng gán nhãn cạnh khoảng cách k hai từ 17 2.2 Tìm theo ngữ nghĩa 18 2.2.1 Web ngữ nghĩa 18 2.2.2 Ontology 19 2.2.3 Cơ sở cho tìm kiếm ngữ nghĩa tiếng Việt 19 2.2.3.a Đặc điểm ngữ âm 19 2.2.3.b Đặc điểm từ vựng 19 2.2.3.c Đặc điểm ngữ pháp 20 Chƣơng 3: THỰC HIỆN ĐỀ TÀI 21 Phƣơng pháp hệ thống thực 21 1.1 Phƣơng pháp tổng quát (phƣơng pháp tìm theo mục) 21 1.2 Phƣơng pháp chuyên biệt 22 1.3 Hệ thống chƣơng trình 22 Quá trình thực kết đạt đƣợc 23 2.1 Tìm kiếm mạng xã hội Zing me, Facebook, Twitter theo phƣơng pháp tổng quát 23 2.2 Tìm kiếm mạng xã hội Facebook theo phƣơng pháp chuyên biệt 27 82 Thời gian chạy cho thao tác “Get Friends Sorted” tƣơng ứng mốc thời gian Thời điểm Thời gian chạy 12/24/2012 10:18:42 AM 00:00:00.1840488 12/24/2012 10:19:23 AM 00:00:00.1053410 12/24/2012 10:20:53 AM 00:00:00.1034718 12/24/2012 10:22:16 AM 00:00:00.0911065 12/24/2012 10:23:20 AM 00:00:00.0511863 12/24/2012 10:25:48 AM 00:00:00.0508036 12/24/2012 10:27:03 AM 00:00:00.0678695 12/24/2012 10:28:16 AM 00:00:00.0408191 Vậy trung bình thời gian chạy cho thao tác “Get friends Sorted” là: AVG_Time = (0.184+ 0.1053+ 0.1035+ 0.0911+ 0.0512+ 0.0508+ 0.0679 + 0.0408)/ 8= 0.086831 (ms) 83 Thời gian chạy trung bình loại thao tác theo phƣơng pháp tổng quát (Trung bình thời gian chạy theo phƣơng pháp tìm kiếm tổng quát) AVG_Time_Entire = (38.269+ 0.0751+ 0.1134+ 0.0868)/ 4= 9.636102(s) - Phân tích thời gian chạy theo phƣơng pháp chuyên biệt thực mạng xã hội Twitter Thực nghiệm mạng xã hội Twitter có thao tác như: UserInF, User Friends, Friends Sorted, UserFollower, Follower sorted UserTweets có thịi gian chạy tương đối Vì trung bình thời gian chạy thao tác thời gian chạy thao tác Sau thông tin thời gian chạy thao tác trung bình thời gian chạy thao tác Thời điểm Tên thao tác Thời gian chạy 12/24/2012 12:09:17 PM UserInfo button 00:00:04.7864552 12/24/2012 12:09:27 PM User Friends button 00:00:04.3884982 12/24/2012 12:09:38 PM Friends Sorted button 00:00:02.0644593 12/24/2012 12:09:46 PM User Followers button 00:00:04.8614762 12/24/2012 12:10:00 PM Followers Sorted button 00:00:01.8862953 Vậy thời gian chạy trung bình thao tác là: AVG_Time_Entire=(4.7865+4.3885+2.0645+4.8615+1.8863)/5=3.597437(s) 84 - Phân tích thời gian chạy theo phƣơng pháp chuyên biệt thực mạng xã hội Facebook Thực nghiệm mạng xã hội Facebook theo phương pháp chuyên biệt có thao tác như: Truy vấn thông tin user, danh sách người bạn, tín nhắn, hoạt động Thời gian thực thao tác gần Vì trung bình thời gian chạy thao tác thời gian chạy thao tác Sau thông tin thời gian chạy thao tác trung bình thời gian chạy tất thao tác Thời điểm Tên thao tác Thời gian chạy 12/24/2012 12:45:58 PM Query button 00:00:03.7886253 12/24/2012 12:46:46 PM Query button 00:00:00.4806985 12/24/2012 12:46:54 PM Query button 00:00:00.4976950 12/24/2012 12:47:44 PM Query button 00:00:00.4959264 12/24/2012 12:47:53 PM Friends Sorting button 00:00:01.1003443 12/24/2012 12:48:05 PM Friends Sorting button 00:00:00.4738417 Vậy thời gian chạy trung bình thao tác là: AVG_Time_Entire=(3.7886+0.4807+0.4977+0.4959+1.1003+0.4738)/6= 1.139522 (s) 85 Qua thực nghiệm điều kiện máy tính kết nối mạng internet thông thường, học viên rút kết sau: Số lần Số thao tác lần không mạng Số lần trùng Bình bình lặp mục từ thƣờng thao quân Tỉ lệ bình tác qn thành cơng tác thao thành cơng 10 1-2 0.7- 0.75 100 8-9 15-20 70-75 0.7-0.75 Bảng 13 Bảng kết thực nghiệm động tìm kiếm mạng xã hội Điều có nghĩa ứng với 100 thao tác cho chương trình, số thao tác đạt 70-75 Tổng thao tác không đạt đường truyền mạng khoảng 8- 10 lần, số lần trùng lấp thông tin (các mục từ lưu trữ mục) ước khoảng 15-20 lần Vậy kết kiểm tra đạt hiệu suất từ 70% đến 75% yêu cầu tìm kiếm số nguyên nhân sau: + Có tỉ lệ nhỏ trùng lặp từ vựng văn tìm kiếm + Đường truyền mạng internet chưa cao + Hiệu tìm kiếm chưa cao Hƣớng nghiên cứu - Khắc phục nhược điểm đề cập mục - Tìm kiếm theo ngữ nghĩa 86 KẾT LUẬN Đề tài “Phát triển hệ thống search engine cho mạng xã hội”, em thực xong mục tiêu tìm kiếm ba mạng xã hội Facebook, Twitter Zing me Hiệu suất tìm kiếm đạt xấp xỉ 75% Đề tài thực với phương pháp tìm theo từ khóa Trong tương lai đề tài cần phát triển tốt nhằm cải thiện hiệu hiệu suất chương trình 87 TÀI LIỆU THAM KHẢO [0] Đỗ Mỹ Nhung - Lê Thuý Ngọc, Đồ án tốt nghiệp đại học, Tìm hiểu Search Engine xây dựng ứng dụng minh hoạ cho Search Engine tiếng Việt, Giáo viên hướng dẫn: Nguyễn Thị Diễm Tiên, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Tp HCM [1] Huỳnh Thụy Bảo Trân, Luận án thạc sĩ khoa học, Nghiên cứu số mơ hình xây dựng thử nghiệm search engine Tiếng Việt, Người hướng dẫn khoa học : GS.TS.Hoàng Văn Kiếm [2] Đinh Điền, Xử lý Ngôn ngữ tự nhiên, NXB Đại học Quốc gia Tp HCM, (2004) [3] Đỗ Phúc, Nghiên cứu ứng dụng tập phổ biến luật kết hợp vào tốn phân loại văn tiếng Việt có xem xét ngữ nghĩa, Tạp chí Phát triển Khoa học & Công nghệ, Tập9, số 2, pp.23-32, (2006) [4] Christopher D Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press 2008 [5] Ricardo Baeza-Yates, Berthier Ribeiro-Neto, Modern Information Retrieval [6] E Agichtein, E Brill, and S Dumais, Improving web search ranking by incorporating user behavior information, In SIGIR, 2006 [7] Sergey Brin and Lawrence Page, The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine, Computer Science Department, Stanford University, Stanford, CA 94305 88 [8] James Allen, 1995, “Natural Language Processing”, The Benjaming/Cumming Publishing Company, Inc [9] D Roth, Learning to Resolve Natural Language Ambiguities: A Unified Approach, Proceedings of AAAI'98: 806-813, Madison, WI, USA, Jul 1998 [10] Delia Rusu, BlažFortuna, DunjaMladenić, Marko Grobelnik Jožef StefanInstitute, Department of Knowledge Technologies, SEMANTIC GRAPHS DERIVED FROM TRIPLETS WITH APPLICATION IN DOCUMENT SUMMARIZATION, 2008 [11] Aery M., INFOSIFT: adapting graph mining techniques for document classification,University of Texas at Arlington, 12/2004 [12] Adam Schenker et al Classification of Web documents using a graph model, In Proc of the7 th int’l conf of document analysis and Recognition (ICDAR’2003), (2003) [13] Michael Sintek, Stefan Decker, TRIPLE – A Query Language for the Semantic Web, November 2001 [14] Khreisat L., Arabic Text Classification Using N-Gram Frequency Statistics _ a Comparative Study, WORLDCOMP’06 – DMIN’06, (2006) [15] H.Cunningham, D.Maynard, K.Bontcheva and V.Tablan (2002), “GATE: A framework and graphical development environment for robust NLP tools and 89 applications” Proceedings of The 40th Anniversary Meeting of the Association for Computational Linguistics Các trang web [16] Facebook library, available at: http://facebooksdk.codeplex.com/ [17] Information retrieval, available at: http://www.dcs.gla.ac.uk/Keith/Preface.html [18] Modern Information Retrieval, available at: http://people.ischool.berkeley.edu/~hearst/irbook/ [19] Semantic Graphs Derived from Triplets with Application in Document Summarization, available at: http://ailab.ijs.si/delia_rusu/Papers/ij_2009.pdf [20] A PROPOSAL OF INFORMATION RETRIEVAL METHOD BASED ON TPO METADATA, available at: http://inet-lab.naist.jp/publication/ismail0508.pdf [21] Mơ hình hóa văn thành đồ thị, xem tại: http://www.vnulib.edu.vn:8000/dspace/bitstream/123456789/3371/3/sedev07 09-01.pdf [22] Information retrieval model based on graph comparison, available at: http://lexicometrica.univ-paris3.fr/jadt/jadt2008/pdf/truong-dkaki-mothecharrel.pdf 90 [23] Extract all text content from webpage, available at: http://www.consultsarath.com/contents/articles/KB000016-simple-websitescraping-extract-all-text-contents-from-webpage.aspx [24] The Stanford Natural Language Processing Group, available at: http://nlp.stanford.edu/software/lex-parser.shtml [25] A full – lifecycle open source solution for text processing content, available at: http://gate.ac.uk [26] Conception graphs, available at: http://www.jfsowa.com/cg/cgexamp.htm [27] Html agility pack, available at: http://htmlagilitypack.codeplex.com/ [28] Lucene.net, available https://svn.apache.org/repos/asf/lucene/lucene.net/site/download/ at: A PHỤ LỤC HÌNH ẢNH Hình Mạng xã hội Hinh Lƣợc đồ xử lý tổng quát hệ thống lập mục Hình Mơ hình đồ thị khái niệm 14 Hình Mơ hình đồ thị hình 15 Hinh Mơ hình đồ thị vơ hƣớng sử dụng tần số xuất 16 Hình Mơ hình đồ thị đơn giản 17 Hình Mơ hình đồ thị khoảng cách k đơn giản 18 Hình Tìm kiếm theo mục 21 Hình Truy vấn sở liệu mạng xã hội 22 Hình 10 Hệ thống chƣơng trình 22 Hình 11 Quá trình thực tìm kiếm Zing me, Facebook, Twitter 23 Hình 12 Thủ tục lƣu trữ mục 24 Hình 13 Thủ tìm kiếm mục 25 Hình 14 Mơ hình tìm kiếm mạng xã hội Facebook 27 Hình 15 Mơ hình tìm kiếm mạng xã hội Twitter 29 Hình 16 Các phƣơng thức tìm kiếm Twitter 29 Hình 17 Cấu trúc liệu person cho phần tử danh sách liên kết.34 Hình 18 Mơ hình thực tìm kiếm mạng xã hội 35 Hình 19 Giao diện tim kiếm Zing me, Facebook, Twitter theo phƣơng pháp tổng quát 36 Hình 20 Giao diện tìm kiếm faceook 37 B Hình 21 Giao diện tìm kiếm Twitter 37 Hình 22 Lƣu đồ tìm kiếm Zing me 38 Hình 23 Tìm hoạt dộng ngƣời dùng ( phong9phuong2) Zing me 39 Hình 24 Bạn bè ngƣời dùng ( phong9phuong2) Zing me.40 Hình 25 Tìm blog ngƣời dùng ( phong9phuong2) Zing me 41 Hình 26 Danh sách bạn bè đối chứng user phong9phuong2 Zing me 43 Hình 27 Danh sách bạn bè user phong9phuong2 xếp.44 Hình 28 Hoạt dộng ngƣời dùng (phong9phuong03) Zing me 45 Hình 29 Bạn bè ngƣời dùng (phong9phuong03) Zing me 46 Hình 30 Blog user phong9phuong03 Zing me 47 Hình 31 Link bạn bè ngƣời dùng (phong9phuong) Facebook 48 Hình 32 News Feed ngƣời dùng (phong9phuong) Facebook 49 Hình 33 Messages ngƣời dùng (phong9phuong) Facebook 50 Hình 34 Tweets ngƣời dùng (phong9phuong) Twitter 51 Hình 35 Following ngƣời dùng (phong9phuong) Twitter 52 Hình 36 Follower ngƣời dùng (phong9phuong) Twitter.53 Hình 37 Lƣu đồ tìm kiếm Facebook 53 Hình 38 Bạn bè user phong9phuong facebook 54 C Hình 39 Danh sách bạn Facebook user phong9phuong đƣợc xếp 58 Hình 40 Bạn bè facebook user Thaithanhphuong2008.59 Hình 41 Lƣu đồ tìm kiếm Twitter 60 Hình 42 Tìm kiếm thơng tin ngƣời dùng (phong) Twitter 61 Hình 43 Tìm kiếm following ngƣời dùng (phong) Twitter 62 Hình 44 Tìm kiếm follower ngƣời dùng ( phong) Twitter 63 Hình 45 Tìm kiếm tweets ngƣời dùng (phong) Twitter 64 Hình 46 Tim kiếm thông tin ngƣời dùng ( linh) Twitter 69 Hình 47 Tìm kiếm following ngƣời dùng (linh) Twitter 70 Hình 48 Tìm kiếm follower ngƣời dùng (linh) Twitter 71 Hình 49 Tìm kiếm tweets ngƣời dùng (linh) Twitter 72 Hình 50 Sắp xếp danh sách folowing user linh Twitter.74 Hình 51 Sắp xếp danh sách follower user linh Twitter.77 Hình 52 Thơng tin thời gian thực thi chƣơng trình 78 Hình 53 Hiển thị thời gian thực thi chƣơng trình 78 D PHỤ LỤC CÁC BẢNG Bảng Danh sách bạn bè user phong9phuong2 Zing me ( chƣa xếp) 42 Bảng Danh sách bạn bè user phong9phuong2 Zing me ( Đã xếp) 43 Bảng Danh sách bạn bè user phong9phuong Facebook ( Chƣa xếp) 56 Bảng Danh sách bạn bè user phong9phuong Facebook ( Đã xếp) 57 Bảng Danh sách following user phong Twitter ( Chƣa xếp) 65 Bảng Danh sách following user phong Twitter ( Đã xếp) 66 Bảng Danh sách follower user phong Twitter ( Chƣa xếp) 67 Bảng Danh sách follower user phong Twitter ( Đã xếp) 68 Bảng Danh sách following user linh Twitter ( Chƣa xếp) 72 Bảng 10 Danh sách following user linh Twitter ( Đã xếp) 73 Bảng 11 Danh sách follower user linh Twitter ( Chƣa xếp) 75 Bảng 12 Danh sách follower user linh Twitter ( Đã xếp) 76 Bảng 13 Bảng kết thực nghiệm động tìm kiếm mạng xã hội 85 E PHỤ LỤC THUẬT NGỮ ANH – VIỆT Thuật ngữ tiếng Anh Thuật ngữ tiếng Việt Search Engine Động tìm kiếm Social network Mạng xã hội Index Đánh mục Tokenization Chuỗi hóa văn Removal of stop words Loại bỏ từ không quan trọng cho việc đánh mục Stemming Sự loại bỏ hậu tố, tiền tố từ Signal Noise Độ nhiễu tín hiệu Conceptual Graphs Đồ thị khái niệm Build Document Chuẩn hóa tài liệu Analyze Document Phân tích tài liệu Index Document Tạo mục tài liệu Run Query Thực truy vấn Following Bạn bè Twitter mà user theo Follower Bạn bè Twitter theo user Viết tắt SE F LÝ LỊCH Họ tên: Thái Minh Tâm Ngày, tháng, năm sinh: 24/05/1984 Nơi sinh: Bình Dương Địa liên lạc: Số 133 - Ấp Vườn Vũ - Xã Tân Mỹ - Huyện Tân Uyên – Tỉnh Bình Dương Q TRÌNH ĐÀO TẠO 2002 – 2007: Học đại học trường Đại Học Nha Trang, Khánh Hòa 2010 – 2012: Học cao học trường Đại Học Bách Khoa TP HCM Q TRÌNH CƠNG TÁC 2008 – 2009: Làm cơng ty Bưu Chính Viễn Thông Viettel ... tính Mã số : 60.48.01 Phát triển hệ thống search engine cho mạng xã hội II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Phát triển hệ thống search engine cho mạng xã hội ... thành phát triển mạng xã hội 1.3 Cấu thành mạng xã hội Cấu trúc đơn mạng lưới nói chung có hai thành phần điểm nút (node) mối liên kết (tie) Mạng xã hội cấu trúc Nút mạng xã hôi đại diên cho thực... biệt cho mạng xã hội Facebook Twitter đề tài luận văn sở liệu mạng xã hội Câu lệnh truy vấn SQL Kết Hình Truy vấn sở liệu mạng xã hội 1.3 Hệ thống chƣơng trình Hình 10 Hệ thống chƣơng trình 23 Hệ