Với phương pháp thử nghiệm trên mô hình mạng xã hội thử nghiệm cho việc phân tích số liệu trong bài toán kinh doanh được mô tả ở trên, thu được kết quả như sau:
Kết quả cho Betweenness:
Hình 3.2: Kết quả cho Betweenness Kết quả cho Closeness cho những cuộc gọi đến:
54
Kết quả cho Closeness cho những cuộc gọi đi:
Hình 3.4: Kết quả cho Closeness gọi đi Kết quả cho Closeness cho cả cuộc gọi đi và gọi đến:
Hình 3.5: Kết quả cho Closeness cả cuộc gọi đi và gọi đến Từ các kết quả về các độ đo trên, kết luận thứ nhất như sau:
- Tính cả 2 chiều: Đỉnh 42 có giá trị betweenness và closeness lớn nhất, tức là khả năng để vươn tới ( tạo ảnh hưởng) đến các đỉnh còn lại trong mạng là nhanh nhất.
- Chiều Ouput: Đỉnh 98 có giá trị closeness lớn nhất. - Chiều Input: Đỉnh 46 có giá trị closeness lớn nhất.
Lấy đỉnh 42 làm trung tâm, xác định những hàng xóm của nó, phân loại độ gần xa theo các mức:
55
Hình 3.6: Kết quả k-neighbours của đỉnh 42 – cả hai chiều
Hình 3.7: Đồ thị sau khi lấy đỉnh 42 làm trung tâm và phân loại mức gần xa Từ kết quả trong Hình 3.6-3.7, sau 10 bước đỉnh 42 có thể lan truyền tối đa theo cả 2 chiều 86 đỉnh khác trong mạng.
Lấy đỉnh 98 làm trung tâm, xác định những hàng xóm của nó, phân loại độ gần xa theo các mức:
56
Hình 3.8: Kết quả k-neighbours của đỉnh 98 – chiều gọi đi
Hình 3.9: Đồ thị sau khi lấy đỉnh 98 làm trung tâm và phân loại mức gần xa theo chiều gọi đi
Từ kết quả Hình 3.8-3.9, sau 7 bước đỉnh 98 có thể lan truyền tối đa theo chiều output 32 đỉnh khác trong mạng.
57
Lấy đỉnh 46 làm trung tâm, xác định những hàng xóm của nó, phân loại độ gần xa theo các mức:
Hình 3.10: K-neighbours of đỉnh 46 – gọi vào
Từ kết quả Hình 3.10, sau 7 bước đỉnh 46 có thể lan truyền tối đa 30 đỉnh trong mạng.
3.4. Kết luận chương
Trong chương này đầu tiên trình bày về mạng xã hội viễn thông thử nghiệm gồm có 100 người tham gia mạng xã hội viễn thông. Sau đó sử dụng công cụ PAJEK để hỗ trợ việc phân tích mạng xã hội này.
Thông qua sử dụng công cụ PAJEK, thu được một số kết quả nhất định. Đặc biệt trong mạng xã hội viễn thông này tìm ra được người quan trọng có tầm ảnh hưởng lớn trong mạng xã hội viễn thông… Với những thông tin thu được này sẽ cung cấp cho những công ty kinh doang viễn thông có những chính sách quảng cáo, chính sách ưu tiên… hiệu quả phục vụ tốt cho việc kinh doanh.
58
KẾT LUẬN A. Kết quả đạt được trong luận văn
Từ việc nghiên cứu tổng quan về mạng xã hội để nắm những kiến thức cơ bản liên quan như khái niệm, cấu trúc và phương pháp phân tích mạng xã hội. Sau đó, tập trung nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật phân tích mạng xã hội trong phân tích số liệu kinh doanh viễn thông. Cuối cùng tiến hành xây dựng dữ liệu mạng xã hội thử nghiệm cho việc phân tích số liệu trong bài toán kinh doanh viễn thông và sử dụng phần mềm mã nguồn mở PAJEK để phân tích và tính toán các độ đo như Betweenness, Closeness...
Như vậy, với qui trình nghiên cứu như trên thì về cơ bản luận văn đã cơ bản hoàn thành. Luận văn đã giải quyết được các vấn đề sau:
- Trình bày những kiến thức cơ bản liên quan đến mạng xã hội và phân tích mạng xã hội nói chung và ứng dụng trong phân tích số liệu cho bài toán kinh doanh viễn thông nói riêng.
- Báo cáo của đề tài có thể làm tài liệu nghiên cứu cho những người quan tâm đến lĩnh vực mạng xã hội và phân tích mạng xã hội. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Khai thác thành công công cụ phân tích mạng xã hội PAJEK.
- Tiến hành phân tích thành công dữ liệu mạng xã hội thử nghiệm cho việc phân tích số liệu trong bài toán kinh doanh viễn thông bằng phần mềm mã nguồn mở PAJEK và đã trích rút được những thông tin quan trọng trong mạng xã hội viễn thông thử nghiệm này để phục vụ hiệu quả cho bài toán kinh doanh viễn thông.
Các kết quả chính đạt được trong đề tài:
- Đề tài đã tổng hợp những khái niệm cơ bản liên quan đến mạng xã hội và lĩnh vực phân tích mạng xã hội.
- Tác giả cũng đưa ra các bước cụ thể trong việc tiến hành phân tích mạng xã hội viễn thông thử nghiệm phục vụ bài toán kinh doanh mạng viễn
59
thông. Kết quả thực nghiệm cho thấy hiệu quả của phương pháp phân tích mạng xã hội có thể ứng dụng vào trong bài toán kinh doanh viễn thông.
Những khó khăn và hướng giải quyết
Những khó khăn gặp phải trong quá trình thực hiện đề tài:
- Mạng xã hội và phân tích mạng xã hội là một lĩnh vực mới ở Việt Nam và chưa có một tài liệu tiếng Việt về lĩnh vực này.
- Trong quá trình thực hiện có rất nhiều tài liệu tiếng Anh. Tuy nhiên tài liệu chuẩn về lĩnh vực này cũng chưa thực sự có.
- Tác giả cũng chưa bao giờ tham gia kinh doanh viễn thông nên việc hiểu về số liệu, chiến lược kinh doanh về viễn thông cũng chưa thực sự nhiều. - Cuối cùng đó là dữ liệu viễn thông không có sẵn trên mạng do vậy tác giả
phải liên hệ với các công ty viễn thông thu thập và tìm hiểu về dữ liệu viễn thông và trích rút dữ liệu.
Hướng giải quyết:
1. Tác giả tìm hiểu, thu thập tài liệu tiếng Anh trên mạng và thầy giáo cung cấp; và học hỏi những người đã từng nghiên cứu về lĩnh vực Phân tích mạng xã hội để nghiên cứu và tổng hợp.
2. Tiếp cận các công ty kinh doanh viễn thông để tìm hiểu kinh nghiệm và chiến lược kinh doanh trong viễn thông...
3. Sau khi dữ liệu thử nghiệm được thu thập và tác giả sử dụng công cụ PAJEK để tạo ra mạng xã hội viễn thông phục vụ nghiên cứu thử nghiệm. Các kết quả thử nghiệm cho thấy rằng việc áp dụng phương pháp phân tích mạng xã hội cho việc phân tích số liệu viễn thông phục vụ bài toán kinh doanh viễn thông sẽ rất hiệu quả vì trong quá trình phân tích cũng đã tìm ra được những nhân tố ảnh hưởng trong chiến lược kinh doanh...
60
Trong quá trình nghiên cứu đề tài, tác giả nhận thấy rằng để áp dụng phương pháp phân tích mạng xã hội vào việc phân tích số liệu viễn thông phục vụ bài toán kinh doanh viễn thông đạt được hiệu quả hơn nữa phải chú trọng đến một số vấn đề sau:
- Ngoài việc sử dụng các thuộc tính như số lượng cuộc gọi đi/cuộc gọi đến, thời gian gọi đi/gọi đến của mỗi người tham gia mạng xã hội viễn thông thì cần phải quan tâm đến các thuộc tính khác như giới tính, sở thích, vị trí địa lý, chức vụ trong xã hội... và khả năng thu nhập.
- Cần phải có một thử nghiệm chuyên sâu hơn nữa. Cụ thể tăng qui mô mạng xã hội, tăng số lượng thuộc tính, sử dụng các công cụ phần mềm khác... và đánh giá kết quả giữa các công cụ hỗ trợ phân tích mạng xã hội.
Do điều kiện cá nhân còn những hạn chế, nên vấn đề nghiên cứu trong khuôn khổ của luận văn chỉ dừng lại ở những nghiên cứu ban đầu. Vi vậy, những nghiên cứu tiếp theo về vấn đề này có thể tập trung triển khai theo các hướng như sau:
- Nghiên cứu chuyên sâu hơn nữa về lĩnh vực mạng xã hội và phân tích mạng xã hội.
- Nghiên cứu chuyên sâu hơn nữa việc ứng dụng phân tích mạng xã hội cho số liệu viễn thông trong bài toán kinh doanh viễn thông.
- Tiến hành thử nghiệm khi bổ sung thêm các thuộc tính khác như giới tính, sở thích... cho thành viên tham gia mạng. Đánh giá hiệu quả và sự ảnh hưởng của từng thuộc tính trong việc phân tích số liệu viễn thông. - Nghiên cứu các công cụ hỗ trợ phân tích mạng xã hội khác, áp dụng và so
sánh kết quả phân tích giữa các công cụ với nhau.
Trong quá trình làm luận văn, em đã cố gắng rất nhiều, tuy nhiên không tránh khỏi những thiếu sót, em mong rằng sẽ nhận được các ý kiến đóng góp của các thầy giáo, cô giáo, bạn bè, đồng nghiệp để luận văn ngày càng hoàn thiện hơn.
61
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Alexandra Marin and Barry Wellman (2010), Social Network Analysis: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
An Introduction, June 2009. Avaiable at
http://www.hsph.harvard.edu/massconect/files/social_network_analysis._an_introdu ction.pdf (accessed Octerber 26, 2010).
[2] Barabási, A. L. (2002), Linked: The New Science of Networks. New York: Basic Books.
[3] Borgatti, S. P., A. Mehra, D. J. Brass, and G. Labianca (2009), Network Analysis in the Social Sciences, Science 323 (5916) (2009): 892-895.
[4] Carlos Andre Reis Pinheiro, Social Network Analysis in Telecommunications, John Wiley & Sons, Inc.
[5] C. A. R. Pinheiro and M. Helfert (2009), Artificial Neural Network and
Social Network Analysis Combined to Enhance the Customer Loyalty”, Second International Workshop on Data Management for Wireless and Pervasive Computing, United Kingdom.
[6] C. A. R. Pinheiro and M. Helfert (2010), Social Network Analysis Evaluating the Customer”s Influence Factor over Business Events, International Journal of Artificial Intelligence Applications 1 (4).
[7] C. A. R. Pinheiro and M. Helfert (2010), Neural Networks and Social Network to Enhance the Customer Loyalty Process, in Innovations and Advances in Computer Sciences and Engineering, ed. Tarek Sobh (New York: Springer, 2010).
[8] Edward O. Laumann, Peter V. Marsden, and David Prensky (1992), The Boundary Specification Problem in Network Analysis, in Research Methods in Social Network Analysis (Piscataway, NL: Transaction Publishers, 1992), 61-87.
[9] For the following discussion, I am indebted to Marin and Wellman,
Social Network Analysis: An Introduction.”
[10] Jeffrey Travers and Stanley Milgram (1969), An Experiement Study of the Small World Problem, Sociometry 32 (4) (December 1969): 425-443.
62
[11] http://www.thethaovanhoa.vn/312N20090415112243434T350/mang-xa- hoi-sap-xung-hung-xung-ba.htm.
[12] http://www.tin247.com/facebook_tang_truong_phi_ma-4-21396358.html.