โดยการใช้โปรไฟล์ของผู้ใช้...

การพฒนาระบบแนะน าวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณ โดยการใชโปรไฟลของผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญและค าอธบายของวดโอ

ปรญญา รมแสง

สารนพนธนเปนสวนหนงของการศกษาตามหลกสตรวทยาศาสตรมหาบณฑต สาขาวชาวศวกรรมเวบ คณะเทคโนโลยสารสนเทศ มหาวทยาลยธรกจบณฑตย

พ.ศ. 2555

DPU

A Development of Boat Racing Video Recommendation System by Comparing User Profiles with Video Keywords and Descriptions.

Parinya Romsang

Thematic Paper Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of

Master of Science in Web Engineering Faculty of Information Technology, Dhurakij Pundit University

2012

DPU

จ

กตตกรรมประกาศ

สารนพนธฉบบนส าเรจลลวงไดดวยความอนเคราะหจาก ผศ.ดร.วรสทธ ชชยวฒนาอาจารยทปรกษาสารนพนธ ไดเสยสละเวลาใหค าปรกษา ใหขอแนะน า ตรวจแกไขขอบกพรองเพอการปรบปรง เพอใหสารนพนธฉบบนเสรจเรยบรอยสมบรณ

ผวจยขอกราบขอบพระคณคณาจารยดวยความเคารพอยางสง ผวจยรสกซาบซงยงนก จงขอกราบขอบพระคณเปนอยางสงมา ณ โอกาสน

ปรญญา รมแสง

DPU

ฉ

สารบญ หนา

บทคดยอภาษไทย.................................................................................................................... ฆ บทคดยอภาษาองกฤษ………………………………………………………………………. ง กตตกรรมประกาศ…………………………………………………………………………... จ สารบญตาราง……………………………………………………………………………….. ซ สารบญภาพ…………………………………………………………………………………. ฌ บทท

1. บทน า…...…………………………………………………………………………. 1 1.1 ทมาและความส าคญของงาน………………………………………………….. 1 1.2 วตถประสงคของการศกษา……………………………………………………. 2 1.3 ประโยชนและผลทคาดวาจะไดรบ……………………………………………. 3 1.4 ขอบเขตการศกษา……………………………………………………………... 3

2. วรรณกรรมและงานวจยทเกยวของ...….…………………………………………… 5 2.1 ความหมายของระบบแนะน า…………………………………………………. 4 2.2 งานวจยทเกยวของ……………………………………………………………. 6

3. วธการด าเนนการและเครองมอ…………………………………………………….. 9 3.1 ขนตอนการศกษาเพอคดคนหาวธการพฒนาระบบ………………………….... 9 3.2 การท างานของระบบ……………….…………………………………………. 10 3.3 การพฒนาระบบ……………………………………………………………….. 11

4. ผลการด าเนนงาน…………………………………………………………………... 14 4.1 ผลการออกแบบและพฒนาระบบ …………………………………………….. 16 4.2 วธการแนะน าวดโอ …………………………………………………………... 26 4.3 ผลการประเมนความพงพอใจ ………………………………………………… 27 4.4 ผลการวดประสทธผลการแนะน าวดโอ ………………………………………. 28

5. สรปอภปรายผลการศกษาและขอเสนอแนะ.............................................................. 30 5.1 สรปผลและวจารณ…………………………………………………………….. 30 5.2 ปญหาและอปสรรค…………………………………………………………… 30 5.3 ขอเสนอแนะ…………………………………………………………………... 31

DPU

ช

สารบญ (ตอ)

บทท หนา บรรณานกรม........................................................................................................................... 33 ภาคผนวก

ภาคผนวก ก การออกแบบตารางฐานขอมล .............................................................. 37 ภาคผนวก ข Use Case Scenario …………………………………………………... 42 ภาคผนวก ค ผงแสดงกจกรรมทเกดขนของกจกรรม.……………………................ 48 ภาคผนวก ง การออกแบบสวนประสานงานผใช (Graphical User Interface) .......... 55 ภาคผนวก จ ตวอยางแบบสอบถาม............................................................................ 63 ภาคผนวก ฉ บทความการประชมวชาการการบรหารและการจดการ ครงท 8 “การบรหารจดการแหงโลกพลวต” ในวนศกรท 12 ตลาคม 2555 ณ มหาวทยาลยธรกจบณฑตย................................................................

66

ประวตผเขยน.......................................................................................................................... 79

DPU

ซ

สารบญตาราง

ตารางท หนา 3.1 แสดงชอเวบไซตทมการแนะน าวดโอทงในประเทศและตางประเทศ………….. 10 3.2 ระยะเวลาในการด าเนนการพฒนาระบบ…………………………………….….. 13 4.1 อธบาย การท างาน Actor กบ Use case………………………………………….. 16 4.2 เกณฑการใหคะแนนของแบบประเมนความพงพอใจ ………………………….. 27 4.3 แสดงผลส ารวจระดบความพงพอใจทมตอระบบของผเชยวชาญ………………. 27 4.4 แสดงผลส ารวจระดบความพงพอใจทมตอระบบของผใชงานทวไป…...………. 28 4.5 แสดงผลการวดประสทธผลการแนะน าวดโอ…………………………………... 28

DPU

ฌ

สารบญภาพ

รปท หนา 2.1 แสดงขนตอนการท างานของระบบ…………………………………..………….. 11 2.2 แสดงขนตอนการ Upload วดโอเขาสเวบไซต Youtube.com……….……………. 12 3.1 แสดงรหสโคดวดโอของเวบไซต Youtube.com……….………………………… 12 4.1 แผนภาพแสดง User Case Diagram ระบบแนะน าวดโอ……………..…………. 15 4.2 ผงแสดงความสมพนธโครงสรางระบบฐานขอมล……………………………….. 17 4.3 แผนภาพแสดงการออกแบบสารสนเทศภาพรวมของระบบแนะน าวดโอการ 18 แขงขนเรอยาวประเพณ โดยการใชโปรไฟลของผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญและ ค าอธบายของวดโอ 4.4 แสดงหนาจอหลกของระบบ……………………………………………………… 4.5 แสดงหนาจอการเขาสระบบ สมครสมาชก และลมรหสผาน…..………………… 20 4.6 แสดงหนาจอการสมครสมาชก….………………………………………………... 20 4.7 แสดงหนาจอเมนของระบบ………………………………………………………. 20 4.8 แสดงรายการวดโอ เมอท าการคนหา……………………………………………... 21 4.9 แสดงรายการวดโอ เมอไมพบขอมลทตองการคนหา……………..……………… 21 4.10 แสดงหนาจอหลกของผดแลระบบ………..…………………………………….. 22 4.11 แสดงหนาจอจดการสมาชก……….…………………………………………….. 22 4.12 แสดงหนาจอประเภทวดโอของการแขงขน……………………………………... 22 4.13 แสดงหนาจอจดการวดโอ………………………………………..……………… 23 4.14 แสดงหนาจอจดการค าแนะน า……………………..……………………………. 23 4.15 แสดงหนาจอจดการค าเชอมโยงค าแนะน า…….………………………………… 24 4.16 แสดงหนาจอเพมขอมลสมาชก………………….………………………………. 24 4.17 แสดงหนาจอเพมขอมลประเภทวดโอการแขงขน………………………………. 25 4.18 แสดงหนาจอเพมขอมลวดโอ…………………….……………………………... 25 4.19 แสดงหนาจอเพมขอมลค าแนะน า……………………………………………….. 25 4.20 แสดงหนาจอเพมขอมลจบคค าเชอมโยง………………………………………... 26 4.21 แสดงวธการแนะน าวดโอ……………………………………………………….. 26

DPU

ฆ

หวขอสารนพนธ การพฒนาระบบแนะน าวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณ โดยการใชโปรไฟลของผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญและค าอธบายของวดโอ

ชอผเขยน ปรญญา รมแสง อาจารยทปรกษา ผชวยศาสตราจารย ดร.วรสทธ ชชยวฒนา สาขา วศวกรรมเวบ ปการศกษา 2555

บทคดยอ

ปจจบน www.Thailongboat.com เปนเวบไซดประชาสมพนธและแหลงขอมลประเพณ

การแขงขนเรอยาวทวประเทศ รวมถงการใหบรการถายทอดสดการแขงขนเรอยาวผานอนเทอรเนตจากการทไดด าเนนการถายทอดสดการแขงขนเรอยาวทางทมงานถายทอดสดจะตดตอคลปวดโอการแขงขนออกมาเปนคๆ ซงมอยเปนจ านวนมาก ทางเวบไซตจงตองการน าคลปวดโอมาพฒนาจดการใหเปนระบบแนะน าคลปวดโอการแขงขนเรอยาวใหกบสมาชกได

สารนพนธนมวตถประสงค เพอพฒนาระบบแนะน าคลปวดโอการแขงขนเรอยาวแตละสนามแขงขนเรอยาวท วประเทศ โดยการน าเทคโนโลย ในปจจบนกบเทคน คท เ รยกว า Recommendation Systems เพอใชคอมพวเตอรท างานแทนมนษยในการแนะน าคลปวดโอการแขงขนเรอยาวของสมาชกแตละคนโดยรวบรวมขอมลสงทสนใจของสมาชก จากนนจะท าการคนหาคลปวดโอในระบบทมตรงกบสงทสมาชกสนใจนนๆ มาแนะน าวดโอใหสมาชกได

DPU

ง

Thematic Paper Title A Development of Boat Racing Video Recommendation System by Comparing User Profiles with Video Keywords and Descriptions.

Author Mr. Parinya Romsang Thesis Advisor Asst.Prof.Dr. Worasit Choochaiwattana Academic Program Web Engineering Academic Year 2012

ABSTRACT

In the current time, www.Thailongboat.com is a website publishing and giving information about local tradition of boat racing throughout Thailand. It also provides the service of live broadcast of boat racing via internet connection. The video of live broadcast will be edited to shorter clips, providing the two teams of each racing and uploading to the website. The video clips of the racing are easily available in the websites. Thus, the website technicians have to systematically provide video recommendation for the members of our websites.

This individual study aims at studying the development of video recommendation system relating boat racing throughout Thailand. The current modern technology “Recommendation Systems” is used to encourage computers to work instead of human. To provide video recommendation of boat racing for members, interesting and important information will be collected and then the system will search for the favorite video clips. By this way, the video clips are easily recommended.

DPU

บทท 1 บทน า

1.1 ทมาและความส าคญของงาน

การแขงขนเรอยาวเปนกฬาทอยคกบสายนาไทยมาแตสมยกรงศรอยธยา เปนกฬาชาวบานทผกพนและสบทอดกนมาจนเปนประเพณ เรยกวา “เรอยาวประเพณ” ซงกลายเปนมรดกวฒนธรรมทางสายนาอนลาคาของประเทศทคนไทยควรหวงแหนและรวมกนอนรกษไว เรอยาวแตละลาสะทอนถงความมชวตและอตลกษณของชมชนแตละแหง รวมไปถงเหลาฝพายทแสดงใหเหนถงพลงแหงความมงมน ความสามคคพรอมเพรยงทนาไปสชยชนะ ทกวนนประเพณการแขงเรอยาวมการแขงขนทวทกภาคของประเทศไทย สนามแขงขนทมชอเสยงทางภาคเหนอ ไดแก นาน พษณโลก พจตร นครสวรรค ภาคกลาง ไดแก ชยนาท สงหบร อางทอง สระบร พระนครศรอยธยา กรงเทพมหานครและนครปฐม ภาคตะวนออกเฉยงเหนอ ไดแก หนองคาย อบลราชธาน สรนทร บรรมย นครราชสมา และบงกาฬ ภาคตะวนออก ไดแก ฉะเชงเทรา นครนายก ภาคใต ไดแก ชมพร สราษฎรธาน และนครศรธรรมราช

จากการทมการแขงขนเรอยาวอยางแพรหลายทวทกลานาทกภาคของประเทศ สวนใหญแลวหนวยงานปกครองสวนทองถนจะเปนหนวยงานหลกในการจดการแขงขน อาท องคการบรหารสวนจงหวด เทศบาลจงหวด องคการบรหารสวนตาบล ซงมวตถประสงคเพอเปนการสรางความสามคคของคนในทองถนและตางทองถน และยงเปนการอนรกษ ฟนฟ และสบสานประเพณทดงามซงเปนมรดกแหงสายนาใหคงอยสบทอดตอไป อกทงยงเปนการสงเสรมและสนบสนนการทองเทยวในทองถนเพอเปนการสรางรายไดและฟนฟสภาพเศรษฐกจของทองถนใหมความเจรญ รวมทงยงเปนการเผยแพรวฒนธรรมทดงามแหงสายนาของคนไทยใหชาวตางชาตไดทราบถงวถชวตและความเปนอยของชมชนบรเวณสายนาแหงวฒนธรรม

ปจจบนเปนยคขาวสาร (Information Age) หรอยคไรพรมแดน (Borderless) ในยคนขาวสารหรอสารสนเทศถอเปนปจจยสาคญในการดาเนนงานและดาเนนกจกรรมตางๆ เมอคอมพวเตอรและเทคโนโลยเขามามบทบาทและมความสาคญอยางมากตอประเพณแขงขนเรอยาว สอโทรทศนและอนเทอรเนตมการเผยแพรขาวสารอยางมากมาย โดยเฉพาะอนเทอรเนตมเวบไซตทเผยแพรประชาสมพนธการแขงขนเรอยาวเกดขนจานวนมาก มการนาสญญาณภาพและเสยงจากสนามแขงขนจรงๆ ถายทอดสดออกมาสหนาเวบไซต อาทเชน www.Thailongboat.com กอตงเมอ

DPU

2

เดอนสงหาคม พ.ศ.2546 เปนเวบไซตเผยแพรประชาสมพนธการแขงขนเรอยาวประเพณไทย ไดตระหนกถงคณคากฬาทางนาทจะเชอมโยงสรางจตสานกใหคนใกลชดและรซงถงความสาคญของสายนา และเลงเหนประเพณการแขงขนเรอยาวเปนประเพณอนดงาม นอกจากจะทาการประชาสมพนธการแขงขนเรอยาวแลวยงใหบรการการถายทอดสดการแขงขนเรอยาวผานอนเทอรเนตใหผสนใจไดรบชมในเวบไซต ซงปจจบนมผสนใจสมครเปนสมาชกเพมขนเปนจานวนมาก

การถายทอดสดการแขงขนเรอยาวประเพณเปนการดาเนนงานในรปแบบ การถายทอดสดและบนทกวดโอการแขงขนแตละสนามนนไว แตไมไดจดทาเปนระบบจดเกบวดโอหรอทาใหสามารถดวดโอการแขงขนในภายหลงได จงไดทาการพฒนาระบบแนะนาวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณ โดยการใชโปรไฟลของผใชเปรยบเทยบกบคาสาคญของวดโอ ซงระบบจะทาการคานวณหาคาความคลายคลงระหวาง ชอ คาอธบาย Tag ของวดโอนนๆ กบโปรไฟลของผใช โดยนาเนอหาขอมลจากรายละเอยดสงทสนใจทไดจากการสมครสมาชกของผใช เชน คาสาคญ (Keywords) วล (Phrases) จากโปรไฟลของผใชแตละคนนามาเปรยบเทยบกบฐานขอมลวดโอในระบบทาการแมตซโปรไฟล ระบบจะแนะนาวดโอการแขงขนเรอยาวทผใชคนนนสนใจออกมาแสดง ซงจะเปนประโยชนอยางมากใหแกผใชและเปนสวนเสรมเตมเตมใหกบเวบไซตทมอยเดมไดมขอมลมลตมเดยทเพมขน

ในฐานะทเปนสอออนไลนประเภทหนงในการประชาสมพนธการแขงขนเรอยาวประเพณไทย ใหประชาชนทกกลมวยเขาถงรจกการแขงขนเรอยาวประเพณและเปนการแพรหลายเปรยบเสมอนการอนรกษประเพณการแขงขนเรอยาวใหคงอยสบไปบนโลกออนไลน จงไดนาหลกการของระบบใหการแนะนา Recommendation System ซงเปนหนงในเทคโนโลยสมยใหมทถกนามาใชในการแนะนาขอมลตางๆ ใหตรงตามความตองการของผใชนามาพฒนาระบบแนะนาวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณ 1.2 วตถประสงคของการพฒนาระบบ

1. เพอพฒนาระบบแนะนาวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณแกผใชแตละบคคลได โดยพจารณาจากโปรไฟลของผใช

2. เพอพฒนาระบบบรหารจดการวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณผานเวบไซต โดยมความสามารถคนหาวดโอการแขงขนยอนหลงได

3. เพอเปนการอานวยความสะดวกใหกบผใชทไมสามารถดการแขงขนเรอยาวประเพณในแตละสนามได

DPU

3

4. เพอชวยในการคนหาขอมลวดโอการแขงขนเรอยาวไดอยางมประสทธภาพ 1.3 ประโยชนและผลทคาดวาจะไดรบ

1. ไดระบบตนแบบสาหรบการทาระบบทเปนการจดการขอมลวดโอในดานอนๆ 2. นกวจยสามารถนาความตองการไปพฒนาในการแนะนาสนคาและบรการรวมทงขอมลอนๆ ได

1.4 ขอบเขตของระบบ

1.4.1 ขอมลทจดเกบในฐานขอมล 1. ขอมลผสมครสมาชก 2. ขอมลวดโอ 3. ขอมลประเภทการแขงขน 4. ขอมลคาคนหา 5. ขอมลคาแนะนา 6. ขอมลเชอมโยงคาแนะนา 7. ขอมลผงานและผดแลระบบ 8. ขอมลการแสดงความคดเหนของสมาชก 9. ขอมลคนหา

1.4.2 ความสามารถของระบบ 1. มระบบ Login/Password ของสมาชก ผดแลระบบ 2. การแสดงความคดเหนในวดโอการแขงขนนนๆ ตองเปนสมาชกเทานน 3. ระบบแนะนาวดโอการแขงขนของผใชทสมครสมาชกเขามา โดยเปรยบเทยบกบโปรไฟล

แสดงวดโอทแนะนาตรงกบสงทสนใจในเรองราวทเกยวของกบประเพณการแขงขนเรอยาวได 4. ระบบแสดงประเภทของวดโอไดอยางชดเจน 5. ระบบสามารถแสดงวดโอลาสดและวดโอยอดนยมได 6. ระบบสามารถนบจานวนครงตอการชมวดโอนนๆ ได

DPU

บทท 2

วรรณกรรมและงานวจยทเกยวของ

ในบทท 2 นจะกลาวถงทฤษฎแนวคดทเกยวของในการด าเนนโครงการอนไดแก ความหมายของ Recommendation Systems วธการของระบบแนะน าในปจจบน ขอดขอเสยของแตละวธในปจจบน ซงทงหมดมรายละเอยดของเนอหาดงตอไปน

2.1 ความหมายของระบบแนะน า

Recommendation Systems หรอระบบแนะน า คอ ระบบทแนะน าขอมล ผลตภณฑ หรอผคนใหกบผใชระบบ โดยอางองจากสมมตฐานการเรยนรขอมลความชอบหรอความตองการ ณ ขณะนนของผใช โดยระบบแนะน ากลายเปนหวของานวจยทส าคญตงแตมการปรากฏตวของงานวจยเรอง Collaborative Filtering ในชวงกลางทศวรรษท 1990 โดยความส าเรจในชวงแรก ๆของการท าระบบแนะน าเกดมาจากการเจรญเตบโตของธรกจทางดาน E-Commerce โดยตวอยางของ Applications ทใชระบบแนะน าในการเลอกซอสนคา ซดเพลง หรอผลตภณฑอนๆ ไดแก เวบ Amazon.com และเวบ CDNow.com เปนตน ทงนเพอใหลกคาเกดความภกดตอองคกร และเพมโอกาสทางธรกจ อยางไรกตามไมวาระบบแนะน าจะกาวหนาไปเชนไร ระบบแนะน ากยงคงตองการการพฒนาความสามารถมากกวาน เพอทจะท าใหระบบสามารถแนะน าสงตางๆ ใหแกผใชไดอยางมประสทธภาพมากยงขนและใชงานไดงายขนแมแตกจกรรมทวๆ ไปชวตประจ าวน เชน การแนะน าแพกเกจชวงเวลาการพกรอน การซอสนคาในรานทมระบบ Smart Shopping Cart

ทงน ระบบแนะน าสามารถจ าแนกประเภทจากวธการแนะน าเปน 3 ประเภท ไดแก 1. วธพจารณาจากขอมลสงของ (Content-based approach) 2. วธพจารณาการคดกรองรวมกน (Collaborative filtering) และ 3. แบบผสม (Hybrid) สาหรบระบบแนะน าดวยวธพจารณาจากขอมลสงของ ระบบจะแนะน าสงของทมความคลายคลงกบสงของอน ทผใชพงใจในอดต สาหรบระบบแนะน าดวยวธพจารณาการคดกรองรวมกน ระบบจะแนะน าสงของจากสงของทผใชคนอน ในระบบพงใจ โดยกลมผใชดงกลาวนน มความพงใจคลายคลงกบผใชระบบในปจจบนและสาหรบระบบแนะนาแบบผสม ระบบจะนาวธพจารณาจากขอมลสงของ และวธพจารณาการคดกรองรวมกน มาใชรวมกน ซงสามารถนามาประยกตไดหลากหลายรปแบบ นอกจากนระบบแนะน ายงสามารถจ าแนกประเภทไดจากเทคนคของขนตอนวธ (Algorithm) ไดเปน 2 ประเภท ไดแก 1. วธ

DPU

5

พจารณาจดจ า (Memory-based) และ 2. วธพจารณาตวแบบ (Model-based) สาหรบวธพจารณาจดจ ากลาวไดวาเปนวทยาการศกษาสานก (Heuristics) อยางหนง กลาวคอระบบจะค านวณการแนะน าอยางอตโนมตโดยอาศยขอมลกจกรรมในอดตของผใชในทางตรงกนขาม สาหรบวธพจารณาตวแบบ ในขนตนระบบจะเรยนรกจกรรมของผใช และจดทาตวแบบเฉพาะผใชนนจากนนจงน าตวแบบดงกลาวมาใชเพอการแนะน าตอไป

ระบบแนะน าจะท าการเปรยบเทยบค าบรรยายลกษณะผใช (User profile) กบขอมลเพมเตมอนๆ เพอคาดการณคะแนนสงของทผใชคนดงกลาว ยงไมเคยใหคะแนนมากอน วธการใหไดมาซงคะแนนดงกลาวน อาจไดมาจากวธพจารณาจากขอมลสงของ (Content-based approach) หรอจากวธพจารณาจากขอมลของผใชในระบบ (Collaborative filtering approach)

เมอเราตองการจดทาค าบรรยายลกษณะผใช เราอาจด าเนนการจดเกบขอมลได 2 ลกษณะคอการเกบขอมลแบบชดเจน (Explicit) หรอ การเกบขอมลแบบแฝงนยยะ (Implicit)

ตวอยางของการเกบขอมลแบบชดเจน ไดแก 1. สรางแบบฟอรมใหผใชใหคะแนนสงของ โดยแบงเปนระดบความชอบ 2. สรางแบบฟอรมใหผใชเรยงลาดบสงของจากความพงพอใจสงสดจนถงต าสด 3. น าเสนอสงของ 2 ชนใหกบผใช จากนนจงใหเลอกสงของชนทผใชพงพอใจ 4. สรางแบบฟอรมใหผใชระบสงของทตนพงพอใจ ตวอยางของการเกบขอมลแบบแฝงนยยะ ไดแก 1. สงเกตสงของทผใชเลอกเขาชม ในรานคาออนไลน (Online store) 2. วเคราะหจ านวนครงเขาชมสงของ ของผใช 3. จดเกบรายการการสงซอผานระบบอนเทอรเนตของผใช 4. จดเกบรายการสงของทผใชเคยเขาชมหรอรบฟงจากคอมพวเตอรของผใช 5. วเคราะหขอมลความสนใจในเรองตางๆ จากเครอขายสงคมออนไลน ปกตแลวปญหาของระบบแนะน าไดถกลดลงไปจนเหลอเพยงปญหาของการค านวณ

เรทตงสาหรบไอเทมทผใชยงไมเคยเหน โดยการค านวณนจะอาศยเรทตงทผใชคนนนๆ ไดใหไวกบไอเทมอนๆ และอาศยขอมลอนๆ อกดวย ถาหากเราสามารถค านวณหาเรทตงใหกบไอเทมทยงไมไดรบการใหเรทตง เราจะสามารถแนะนาไอเทมทมคาค านวณสงสดใหกบผใชได

Adomavicius & Tuzhilin (2005) ไดใหแนวความคดเกยวกบระบบแนะน าคอระบบทแนะน าขอมลตาง ๆ ใหกบผใชระบบโดยอางองจากสมมตฐานการเรยนรขอมลความชอบหรอความตองการของผใชในขณะนน ซงในปจจบนแบงออกเปน 3 ประเภทคอ วธการทใชพนฐานจากขอมล (Content-based Recommendation) วธทใชขอมลในอดต (Collaborative Filtering) และวธการแบบ

DPU

6

ผสม (Hybrid Approaches) โดยงานวจยนไดใชหลกการประเมนคาน าหนกคะแนนแบบหลายปจจยและหลายมตเพอหาผใชทมลกษณะความชอบหรอความตองการใกลเคยงกน โดยผใชจะตองท าการใหคะแนนสถานททองเทยว ทพก รานอาหาร รานขายของฝาก และรานขายสนคาหนงต าบล หนงผลตภณฑ ซงจะเปนคาระดบคะแนน 1 ถง 5

2.2 งานวจยทเกยวของ

ศรลกษณและสขมาล [1] มการท านายความชอบของผชมทมตอภาพวาด โดยบรณาการเทคนคการท านายซงพจารณาจากคณลกษณะพนฐานของ (Basic Characteristics) และความหมาย (Semantics) ของภาพวาด เชน อารมณ ความรสกทผชมรบรไดเมอชมภาพวาด หรอโทนส เปนตน รวมกบค าท านายโดยพจารณาจากค าแนะน าจากผชมผอน(Hybrid Content-Based Classification and Collaborative Filtering) ซงงานวจยนมวตถประสงคเพอการทดสอบคณลกษณะทเหมาะสมในการท านายโดยเปรยบเทยบระหวางคณลกษณะสองแบบ แบบทหนงคอคณลกษณะความหมายรวมกบคณลกษณะพนฐานและแบบทสองคณลกษณะพนฐานเพยงอยางเดยว นอกจากนยงเปรยบเทยบประสทธภาพการท านายสามเทคนค คอ Content-Based Classification ,Collaborative Filtering และ Hybrid Content-Based and Collaborative Filtering

Hung-Chen and Are L.P. Chen [2] ไดมการออกแบบระบบ Music Recommendation System(MRS) เพอท าการแนะน า Music ใหกบ User แตละคน โดยจะใชขอมลของ MIDI ในการน ามาวเคราะห ซงไดท าการแบงกลมของ music ออกเปน 6 กลม ตามคณลกษณะของ music และไดน าเอาขอมลของ user ของการเขามาใชงานในอดตน ามาวเคราะหดวย โดยน าเอาเทคนค content Based ,collaborative และ statistic-based recommendation มาใชในการวเคราะห ซงการวเคราะหนนอยบนพนฐานของดกรความนยมของ Userตอกลมของ music

Choochart, Chatchawal and Sarawoot [3] บทความนไดกลาวถงประโยชนของระบบการใหค าแนะน าสนคาซงสามารถเพมยอดขายไดมากขน และเพอใหสามารถตอบสนองความตองการของลกคาแบบทนททนใด (Real Time) ซงใชเทคนค Content-Based Filtering กบ Collaborative Filtering และมการเพมเทคนคการ Clustering ท าใหระบบใหค าแนะน ามประสทธภาพมากขนเนองจากชวยลดเวลาในการแนะน าสนคาได

Bo Yang, Toa Mei, Xian-Sheng Hua, Linjun Yang, Shi-Qiang Yang and Mingjing Li(2007) ศกษาพบวางานวจยแบบเกาเรมตงแตป ค.ศ.1990 หลายๆระบบแนะน าถกน าเสนอในพนททหลากหลาย เชน ภาพยนตร ทว เวบไซต ซงใชสนนษฐานวา Profile ของผใชจะสามารถเปนประโยชน โดยทวไป Profile ของผใชมาจาก 2 แหลง คอ 1. เลอกเองวาจะใชอะไรดวยตนเอง 2.

DPU

7

ถกแนะน าใหใชโดยออมจากโดยสรปแลวไมตองค านงถงแงทถกแนะน าวตถประสงคหลก คอ การแนะน ารายการทเกยวของกบการแนะน าแบบเดมซงขนอยกบความสนใจของผใชเอง อยางไรกตามขณะททองเวบไซตอยนนคนสวนใหญมกเขาชมหนาเวบทสนใจวดโอออนไลน หลายกรณการเขาชมนนเขาไมไดเพราะขาดการตดตอจาก User

เทคนคทใชในการคนหาวดโอ แบงออกเปน 2 ประเภท คอ text-based (เนนตามต ารา) และ content-based (เนนตามเนอหา) การคนหาวดโอ แบบ Text-based คอ การคนหาวดโอตามต าราหรอเอกสารทเกยวของ ขณะทการคนหาวดโอแบบ content-based คอ การใชเนอหาทเหนเดนชดเพอการคนหา เมอไมนานมานมการใชความพยายามอยางมากในการใชการคนหาวดโอ แบบ content-based ซ ง เ น อ ห า ถ ก น า ม า ใ ช โ ด ย ต ร ง ก บ ก า ร ค า น ว ณค ว า ม เหม อน ก นระหวาง video ตางๆ หรอ น ามาใชกบการประเมนผลแบบมปฏสมพนธของผใช โดยใชวธการคนหาแบบ text based อยางไรกตาม การแนะน าโดยใช video แตกตางจากการคนหา video อยมาก ซงท าใหการคนหาไมเสถยรในการปรบเทคนคทใชในการคนหาวดโอไปสการเสนอแนะวดโอ พวกเราจงสรปความแตกตาง ดงตอไปน

วตถประสงคแตกตางกน (Different objectives) กลาวคอ การคนหาวดโอ เปนการคนหาวดโอทสวนมากเขากบ (match) การสบคนตางๆ หรอ ภาพทคนหาในระดบความคด อยางไรกตาม วตถประสงคของการแนะน าวดโอนนเปนการจดล าดบวดโอทสวนมากตรงกบแหลงทมาของวดโอ

การปอนขอมลแตกตางกน (Different inputs) การปอนขอมลแบบ video search มาจากชดของ Keywords (ค าส าคญ) หรอ รปภาพตางๆ ซงการปอนขอมลทกชนดไมมอปกรณใดๆเลย ขณะทการปอนขอมลของการแนะน าวดโอประกอบดวย video และอปกรณเสรมทเกยวของ ยงกวานน อปกรณเสรมตางปกตกจะมคณสมบตเฉพาะ เชน การคนหา(querry) ชอเรอง ( title) การแทก (tags) การวจารณ ( comments) เปนตน

ดงนน การจดการกบความแตกตางเกยวกบขอมลทมรปแบบหลากหลายจงเปนสงทนาสนใจ

ชารน ถนพงงา และไพรสน ศรพล (2552) พฒนาระบบแนะน ารานอาหารบนเวบไซตและการเชอมโยงผาน Google Map โดยใชหลกการพจารณาจากความชอบของผใช โดยอาศยความรสกทมตอรานคานนๆ ยกตวอยาง เชน การเลอกรานอาหาร ผใชอาจเลอกจากความรสกตางๆ เชน ความอรอย ความสะอาดของราน ความรวดเรว การบรการ ความคมคา บรรยากาศภายในราน นอกเหนอจากนนระบบแนะน ารานอาหารนยงเชอมตอเขากบระบบใหบรการแผนทของ Google หรอทรจกกนวา Google Maps API ซงแผนทนมความสามารถพเศษคอ ผใชสามารถปกหมด

DPU

8

ต าแหนงของสถานทตางๆได โดยอางองต าแหนงจากละตจดและลองตจดของสถานทนนๆ จงไดพฒนาระบบนมาใชรวมกบระบบแนะน ารานอาหาร เพอใหผใชสามารถปกหมดรานอาหาร และสามารถตรวจสอบต าแหนงของรานอาหารตางๆ ได เพอใหผใชไดเหนภาพวารานอาหารทกลาวถงอยต าแหนงใด ใกลหรอไกลจากตวผใชมากนอยแคไหน เพอใหเปนอกทางเลอกหนงในการชวยตดสนใจส าหรบผใช

ทศนวรรณ แกวใส และสพจน นตยสวฒน (2552) ไดพฒนาระบบแนะน าภาพยนตรดวยเทคนคตวกรองเชงรวมมอรวมกบวธเคมน ซงเปนระบบการแนะน าภาพยนตรโดยใชเทคนคตวกรองเชงรวมมอมาประยกตเพอแกปญหา Information Overload และน าเสนอการแกปญหาของเทคนคตวกรองเชงรวมมอดานขนาดของขอมลดวยอลกอรทมแบบเคมน แบงขอมลเปนกลมกอนเขาสกระบวนการกรองเชงรวมมอ ตอมาเสนอการออกแบบระบบและพฒนาระบบดวยภาษา PHP และ MySQL ท าการประเมนความพงพอใจของผใชตอระบบดวยแบบประเมนตามวธของไลเคอรท พบวาผใชงานมความพงพอใจตอระบบอยในระดบด และระบบสามารถน าไปใชงานไดจรง

อาคม รตนศร และสพจน นตยสวฒน (2552) ไดพฒนาระบบแนะน าโฆษณาส าหรบโปรแกรมสรางรปสไลดโชวโดยใชเทคนค Text Classification เปนงานวจยเพอศกษาระบบชวยในการแนะน าโฆษณาผานเวบไซต (Advertisements Recommend) โดยระบบดงกลาวสามารถทจะชวยใหเกดการสอสารกบผบรโภคไดอยางตรงกลมเปาหมาย โดยทางผจดท าไดน าหลกการดงกลาวเขามาใชงานกบระบบสรางรปสไลดโชวโดยใชเทคนค Naïve Bayesian Classification อนเปนการจดกลมขอมลสวนบคคล รวมทงขอมลของรปใชขอมลจาก Tag Metadata ทผใชงานระบบไดน าไปจดท าเปนสไลด เพอน ามาใชในการพจารณาในการจบคผใชงานกบโฆษณาทมอยในระบบ อนจะกอใหเกดประสทธภาพของการใชงานโฆษณาไดอยางตรงกลมเปาหมายของผใชงานอยางแทจรง

DPU

บทท 3 วธการด าเนนการและเครองมอ

การด าเนนการพฒนาระบบแนะน าวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณ คอ การพฒนา

ระบบขนมาใหม โดยการใชโปรไฟลของผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญของวดโอ โดยมขนตอนการพฒนาระบบดงตอไปน 3.1 ศกษาปญหาและความตองการของระบบ

3.2 วเคราะหและออกแบบระบบ 3.3 การพฒนาระบบ 3.1 ขนตอนการศกษาเพอคดคนวธการพฒนาระบบแนะน าวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณ โดยการใชโปรไฟลของผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญและค าอธบายของวดโอ

เพอพฒนาระบบซงสามารถแนะน าวดโอการแขงขนเรอยาวไดเหมาะสมกบผใชมากยงขน ผวจยจงไดศกษาและคดคนวธการ โดยมรายละเอยดขนตอนทท าดงตอไปน

1. ศกษางานวจยทเกยวของกบ Recommendation Systems ทผานมาเพอใหทราบถงขอดและขอเสยของวธตางๆ ของ Recommendation Systems ทมอยในปจจบน

2. ศกษาเวบไซตทมการแนะน าวดโอ ทงในประเทศและตางประเทศ เพอใหทราบถงความสามารถของระบบทมอยในปจจบน ซงจากขนตอนนพบวาสาหรบเวบไซตตางๆ ทแนะน าคลปวดโอนน มฟงกชนในการใชงาน ซงสามารถแจกแจงฟงกชนของตวอยางเวบไซตแนะน ารานอาหารไดดงตารางท 3.1 ซงจากตารางแลวจะสามารถสรปไดวาเวบไซตในประเทศนนยงคงไมมการน าระบบ Recommendation Systems มาใชเพอท าการแนะน ารานอาหาร แตถาเปนเวบไซตในตางประเทศอยางเชนเวบไซต Zagat ไดมการน าระบบ Recommendation System มาใชแนะน ารานอาหารบางแลว

DPU

10

ตารางท 3.1 แสดงชอเวบไซตทมการแนะน าวดโอทงในประเทศและตางประเทศ

คณสมบต YouTube Blip.tv ClipMass

.com SukiFlix

.com ระบบงานผวจย

ระบบสมาชกเวบไซต Recommender Systems

บอกรายละเอยดคลปวดโอ

คลปวดโอมาใหม เมนแบงหมวดหม คลปวดโอ

แนะน าคลปวดโอรบชมมากทสด

3. วเคราะหขอมลทไดจากการศกษาเกยวกบ Recommendation Systems ในปจจบน ใน

งานวจยตางๆ ซงกลาวถงกระบวนการประมวลผลทแตกตางกน

3.2 ขนตอนการท างานของระบบ การท างานของระบบแนะน าวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณ โดยการใชโปรไฟลของ

ผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญและค าอธบายของวดโอ ขนตอนแรก ผใชตองลงทะเบยนสมครเปนสมาชกของระบบกอน จงจะมสทธในการเขาใชงานระบบ แกไขขอมลผใช คนหาวดโอ แสดงความคดเหนวดโอ และสามารถโหวตใหคะแนนความชอบหรอไมชอบของแตละวดโอนนได หลงจากนนจะเขาสกระบวนการ Recommendation System ซงจะค านวณหาคาความคลายคลงระหวางฐานขอมลวดโอในระบบกบโปรไฟลของผใชงาน ทมความเกยวพนกนมาท าการแนะน า สวนผดแลระบบจะท าหนาทจดการขอมลสมาชก จดการวดโอ ดงแสดงในภาพ

DPU

11

�

� ,

�

�

�

�

�

�

RecommendationSystem

รปท 3.1 แสดงขนตอนการท างานของระบบ

3.3 ขนตอนการพฒนาระบบ การด าเนนการพฒนาระบบแนะน าคลปวดโอการแขงขนเรอยาว ทมงานถายทอดสด

ของเวบไซตจะด าเนนการตดตอคลปวดโอการแขงขนของแตละสนาม จากนนจะท าการอพโหลดคลปวดโอเขาเวบ YouTube.com เนองจากชวยลดพนทในการจดเกบคลปวดโอและลดปรมาณการ

DPU

12

เขาชม เมอท าการอพโหลดคลปวดโอเสรจเรยบรอยแลวจะน าโคดของคลปวดโอนนๆ มาอพโหลดในระบบของเวบทไดสรางไว และคลปวดโอนนๆ จะแสดงในหนาเวบแรกของระบบ ในการเรยกดคลปสามารถดไดทระบบของเวบทสรางขน โดยคลปวดโอนนๆ จะตองเรยกจากเวบ YouTube น ามาแสดงนนเอง

�

Upload

Youtube

รปท 3.2 แสดงขนตอนการ Upload วดโอเขาสเวบไซต Youtube.com

รปท 3.3 แสดงรหสโคดวดโอของเวบไซต Youtube.com

DPU

13

โปรแกรมพฒนาเวบแอพพลเคชนประกอบดวย HTML, PHP, CSS, JavaScript, JQuery ในการพฒนาระบบ เพอเรยกใชงานของผใชระบบ และสรางฟงกชน เพอใหเวบแอปพลเคชน ท าการเรยกใชงานตามวตถประสงคตางๆ โดยใชภาษา SQL ในการบรหารจดการฐานขอมลของระบบแนะน าคลปวดโอ

ตารางท 3.2 ระยะเวลาในการด าเนนการพฒนาระบบ

ท แผนด าเนนงาน 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 ศกษาระบบงานเดม วางแผน

ขนตอนในการท างาน ศกษาเอกสาร ระบบทเกยวของและสรปความเปนไปได

2 ศกษาเครองมอตางๆและภาษาทใชในการพฒนาโปรแกรม

3 ออกแบบ Interface และ Database 4 ขนตอนการพฒนาระบบ 5 ทดสอบโปรแกรมและ

แกไขขอผดพลาดของโปรแกรม

6 ทดสอบการตดตง และใชงานจรง 7 น าเสนอผลงานและสงผลงาน

DPU

บทท 4 ผลการด าเนนงาน

จากการด าเนนการพฒนาระบบแนะน าวดโอแขงขนเรอยาวประเพณ ไดแบงผลการด าเนนการออกเปน 3 หวขอ คอ ผลของการออกแบบและพฒนาระบบ โดยกลาวถงรายละเอยดของระบบหลกๆ เชน การออกแบบกระบวนการท างานของระบบ การออกแบบระบบฐานขอมล การออกแบบโครงสรางของเวบแอปพลเคชน หนาจอหลก หนาจอแสดงคลปวดโอ หนาจอแสดงความคดเหน หนาจอการเขาสระบบ หนาจอการจดการขอมลตางๆ ของผดแลระบบ เพอตดตามการด าเนนงาน วธการแนะน าวดโอ โดยการใชโปรไฟลของผ ใชเปรยบเทยบกบค าส าคญและค าอธบายของวดโอ และสวนหลงจะเปนผลของการทดสอบระบบโดยผพฒนาระบบ

4.1 ผลการออกแบบและพฒนาระบบ 4.2 วธการแนะน าวดโอ โดยการใชโปรไฟลของผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญและ

ค าอธบายของวดโอ 4.2 ผลการทดสอบระบบโดยผพฒนาระบบ

4.1 ผลการออกแบบและพฒนาระบบ หลงจากวเคราะหระบบแนะน าวดโอแขงขนเรอยาวประเพณ โดยการใชโปรไฟลของ

ผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญและค าอธบายของวดโอ ซงน ามาออกแบบขนตอนกระบวนการท างานของระบบ เพอจดวางโครงสรางและก าหนดรปแบบของเวบแอปพลเคชนใหท างานไดอยางมระเบยบแบบแผน 4.1.1 กระบวนการท างานของระบบ

ผงภาพแสดงกระบวนการท างานของระบบ โดยผเยยมชมทวไป สมาชก และผดแลระบบ จะตองท าการเขาระบบ เพอใชงานตามสทธการเขาถงขอมลของแตละคน

DPU

15

Upload

รปท 4.1 แผนภาพแสดง User Case Diagram ระบบแนะน าวดโอ

DPU

16

ตารางท 4.1 อธบายผใชระบบงาน

Actor ค าอธบาย ผดแลระบบ เปนแอคเตอรทดแลระบบทงหมดของระบบทงการจดการสมาชก

วดโอ ค าคนและค าแนะน า ไดจดอยในกลมผดแลระบบ สมาชก

เปนแอคเตอรทไดลงทะเบยนเปนสมาชกของระบบ และไดจดอยในกลมสมาชก

ผใชงานทวไป

เปนแอคเตอรทไมไดลงทะเบยนเปนสมาชกของระบบ แตสามารถดวดโอไดและไดจดอยในกลมผใชงานทวไป

DPU

17

4.1.2 การออกแบบระบบฐานขอมล ระบบแนะน าคลปวดโอ โดยสรปโครงสรางระบบฐานขอมลได 8 ตาราง ดงแสดงใน

รปท 4.2 ส าหรบ Data Dictionary อยในภาคผนวก ก. การออกแบบฐานขอมล

clipvideo

PK level_clipvideo

name_clip pw_clip explanation tag count_visitor likes no_likes date_postclip level_member level_typeboat

comment

PK level_comment

level_member comment date_comment time_comment ip likes no_likes level_clipvideo

guide

PK level_guide

guide

link_guide

PK level_link_guide

wordguide wordconnection

member

PK level_member

usernames passwords nickname email level_membership interest date_register date_lastuse number_post confirm sid

membership

PK level_membership

membership search

PK level_search

keyword frequency

typeboat

PK level_typeboat

typeboat imgtypeboat

รปท 4.2 Relationship ผงแสดงความสมพนธโครงสรางระบบฐานขอมล

DPU

18

4.1.2 การออกแบบโครงสรางเวบแอปพลเคชน การออกแบบโครงสรางของเวบแอปพลเคชนการพฒนาระบบแนะน าวดโอการแขงขน

เรอยาวประเพณ โดยการใชโปรไฟลของผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญของวดโอ เพอใหทราบโครงสรางวาทงเวบแอปพลเคชน ประกอบดวยเนอหาอะไรและมเวบแอปพลเคชนใดทเชอมโยงกน สามารถแสดงไดดงภาพดงน

User Login

Dynamic Dynamic Dynamic

User

List

List Of Search Results

Recommender List

User

User

List

Dynamic Dynamic

รปท 4.3 แผนภาพแสดงการออกแบบสารสนเทศภาพรวมของระบบระบบแนะน าวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณ โดยการใชโปรไฟลของผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญและค าอธบายของวดโอ

DPU

19

4.1.3 หนาจอการท างานของระบบ จากการวเคราะหและออกแบบระบบแนะน าวดโอแขงขนเรอยาวประเพณ ไดพฒนา

หนาจอการท างานของระบบดงน

รปท 4.4 แสดงหนาจอหลกของระบบ

จากรปท 4.3 แสดงหนาจอหลกของระบบ เมอผเยยมชมทวไป หรอสมาชกทยงไมไดท าการเขาสระบบ เมอเขามาใชงานระบบครงแรก กจะพบหนาจอหลกของระบบ

DPU

20

รปท 4.5 แสดงหนาจอการเขาสระบบ สมครสมาชก และลมรหสผาน

จากรปท 4.5 แสดงหนาจอการเขาสระบบ สมครสมาชก และลมรหสผาน ใชส าหรบใหสมาชกเขาสระบบ หรอเพอใหผสนใจท าการสมครสมาชก

รปท 4.6 แสดงหนาจอการสมครสมาชก

จากรปท 4.6 แสดงหนาจอการสมครสมาชก ใชส าหรบใหผเยยมชม หรอผสนใจท าการสมครสมาชก เพอเปนสมาชกของระบบได

รปท 4.7 แสดงหนาจอเมนของระบบ

จากรปท 4.7 แสดงหนาจอเมนของระบบ เพอท าการเลอกคลปวดโอทตองการ โดยเลอกตามประเภทของคลปวดโอได

DPU

21

รปท 4.8 แสดงรายการวดโอ เมอท าการคนหา ค าวา “เทพนรสงห”

จากรปท 4.8 แสดงรายการวดโอ เปนหนาจอเพอแสดงรายการของวดโอทอยในระบบ โดยสามารถเลอกตามประเภทของวดโอ หรอใหแสดงตามค าคนหาทตองการได

รปท 4.9 แสดงรายการคลปวดโอ เมอไมพบขอมลทตองการคนหา

จากรปท 4.9 แสดงรายการคลปวดโอ เมอไมพบขอมลทตองการคนหา เมอผใชงานตองการคนหาคลปวดโอ แตระบบไมพบ ระบบจะแสดงดงรป

DPU

22

รปท 4.10 แสดงหนาจอหลก ของผดแลระบบ

รปท 4.11 แสดงหนาจอจดการสมาชก

รปท 4.12 แสดงหนาจอประเภทการแขงขน (ประเภทของวดโอ)

DPU

23

รปท 4.13 แสดงหนาจอจดการวดโอ

รปท 4.14 แสดงหนาจอจดการค าแนะน า

DPU

24

รปท 4.15 แสดงหนาจอจดการค าเชอมโยงค าแนะน า

รปท 4.16 แสดงหนาจอเพมขอมลสมาชก

DPU

25

รปท 4.17 แสดงหนาจอเพมขอมลประเภทการแขงขน (ประเภทของวดโอ)

รปท 4.18 แสดงหนาจอเพมขอมลวดโอ

รปท 4.19 แสดงหนาจอเพมขอมลค าแนะน า

DPU

26

รปท 4.20 แสดงหนาจอเพมขอมลจบคค าเชอมโยง

4.1 วธการแนะน าวดโอ แบงออกไดเปนขนตอนดงน

Admin

Sim (K,P)

�

Keyword Profile

---------------------------------------------------------------------------

Recomendation

Profile � /

Profile

Upload

รปท 4.21 แสดงวธการแนะน าวดโอ

1. ผใชกรอกขอมล Profile ตอนสมครสมาชกเขามา 2. ผดแลระบบท าการ Upload วดโอ พรอมบอกชอวดโอ รายละเอยด Tag 3. ระบบท าการเปรยบเทยบจบคเหมอนระหวางค าส าคญของวดโอและ Profile ของผใช 4. ระบบท าการแนะน าวดโอทตรงกบความตองการของผใช

DPU

27

4.3 ผลการประเมนความพงพอใจ การประเมนผลระบบพจารณาจากความพงพอใจจากกลมตวอยางทใชงานระบบ เพอ

น ามาวเคราะหขอมลและแปรผลการทดสอบระบบ โดยใชแบบสอบถาม เพอประเมนความพงพอใจของระบบจาก 2 กลม คอ ผเชยวชาญจ านวน 5 คน และผใชงานทวไปจ านวน 30 คน โดยก าหนดเกณฑในการทดสอบไว 5 ระดบ

ตารางท 4.2 เกณฑการใหคะแนนของแบบประเมนความพงพอใจ

เชงคณภาพ เชงปรมาณ ความหมาย มากทสด 4.51-5 ระบบทพฒนามความพงพอใจในระดบดมาก มาก 4.01-4.50 ระบบทพฒนามความพงพอใจในระดบด

ปานกลาง 3.51-4.00 ระบบทพฒนามความพงพอใจในระดบปานกลาง นอย 3.01-3.50 ระบบทพฒนามความพงพอใจในระดบนอย

นอยทสด < 3.00 ระบบทพฒนามความพงพอใจในระดบนอยมาก โดยหวขอทใชในการประเมนมดงตอไปน 1. ความยากงายของการใชงาน 2. ความถกตองของการเลอกวดโอออกมาแสดง 3. สทธการเขาใชงานและความปลอดภย 4. การสบคนขอมลงายและสะดวก จากผลการประเมนความพงพอใจทมตอระบบ โดยผเชยวชาญจ านวน 5 คน ดวยแบบ

ประเมนทสรางขนการวเคราะหขอมลมคาเฉลยเทากบ 4.27 คาเบยงเบนมาตรฐานเทากบ 0.53 พบวาระบบทพฒนาขนมความพงพอใจโดยรวมอยในระดบด การประเมนความพงพอใจของผใชงานทวไปจ านวน 30 คน การวเคราะหขอมลคาเฉลยเทากบ 4.20 คาเบยงเบนมาตรฐานเทากบ 0.50 แสดงใหเหนวาระบบทพฒนาขนโดยรวมอยในระดบด ดงแสดงในตารางท 4.3 และตารางท 4.4

DPU

28

ตารางท 4.3 แสดงผลการประเมนความพงพอใจทมตอระบบของผเชยวชาญ

รายการประเมน ผเชยวชาญ ระดบความพง

พอใจ X SD ความยากงายของการใชงาน 4.20 0.53 มาก ความถกตองของการเลอกวดโอออกมาแสดง 4.34 0.48 มาก สทธการเขาใชงานและความปลอดภย 4.40 0.53 มาก การสบคนขอมลงายและสะดวก 4.08 0.57 มาก สรปความพงพอใจทมตอระบบ 4.27 0.53 มาก ตารางท 4.4 แสดงผลการประเมนความพงพอใจทมตอระบบของผใชงานทวไป

รายการประเมน ผเชยวชาญ ระดบความพง

พอใจ X SD ความยากงายของการใชงาน 4.10 0.49 มาก ความถกตองของการเลอกวดโอออกมาแสดง 4.23 0.48 มาก สทธการเขาใชงานและความปลอดภย 4.37 0.48 มาก การสบคนขอมลงายและสะดวก 4.07 0.47 มาก สรปความพงพอใจทมตอระบบ 4.20 0.50 มาก 4.3 ผลการวดประสทธผลการแนะน าวดโอ

การวดประสทธผลการแนะน าวดโอ เพอทดสอบระบบสามารถแนะน าวดโอไดตรงตามความสนใจของผใชหรอไม ในการทดลอง ผวจยไดเชญผทสนใจในประเพณแขงเรอยาว จ านวน 30 คน เขามาสมครสมาชกของระบบแนะน าวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณ โดยการใชโปรไฟลของผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญของวดโอ เพอใหระบบมขอมลโปรไฟลทใชส าหรบการแนะน าวดโอ ระบบจะท าการแนะน าวดโอจากการจบคเหมอนระหวางโปรไฟลและค าส าคญของวดโออยางอตโนมต และท าการแสดงวดโอทแนะน าจ านวน 10 อนดบแรก ผเขาท าการทดลองจะถกมอบหมายใหท าการประเมนวาวดโอทระบบแนะน าตรงกบความสนใจหรอไม จากการทดลองพบวาระบบสามารถแนะน าวดโอไดตรงกบความสนใจของผใชได 73.607 (% of Correct Recommendation Accuracy) ดงรายละเอยดแสดงในตาราง 4.4

DPU

29

ตารางท 4.5 แสดงผลการวดประสทธผลการแนะน าวดโอ

ผใช จ านวนวดโอทตรงกบความ

ตองการ จ านวนวดโอทไมตรงกบความ

ตองการ คนท 1 8 2 คนท 2 5 5 คนท 3 7 3 คนท 4 6 4 คนท 5 8 2 คนท 6 9 1 คนท 7 7 1 คนท 8 6 4 คนท 9 7 3 คนท 10 8 2 คนท 11 6 4 คนท 12 5 5 คนท 13 9 1 คนท 14 6 4 คนท 15 8 2 คนท 16 9 1 คนท 17 7 3 คนท 18 8 2 คนท 19 7 3 คนท 20 8 2 คนท 21 9 1 คนท 22 7 3 คนท 23 8 2 คนท 24 9 1 คนท 25 6 4 คนท 26 8 2

DPU

30

ตารางท 4.5 (ตอ)

ผใช จ านวนวดโอทตรงกบความ

ตองการ จ านวนวดโอทไมตรงกบความ

ตองการ คนท 27 9 1 คนท 28 7 3 คนท 29 8 2 คนท 30 6 4 เฉลย 7.36 2.63

จากการวเคราะหประสทธผลของการแนะน าวดโอทไมตรงกบความตองการของผใช

สาเหตเกดขนเนองจาก วธการแนะน าวดโอดวยค าส าคญและค าอธบายมการใชค าส าคญและค าอธบายทเกยวของกบสถานท ดงนน เมอมการจดแขงเรอประเพณ ณ สถานทนน ชอสถานทจงปรากฏในค าอธบายของวดโอ สงผลท าใหเกดผลลพธในการแนะน าวดโอทไมตรงกบความตองการของผใช

DPU

บทท 5 สรปอภปรายผลการศกษาและขอเสนอแนะ

ในบทนจะกลาวถง ขอสรปจากการดาเนนโครงงาน ปญหาและอปสรรคระหวางการพฒนา รวมทงขอเสนอแนะตางๆในการศกษาตอไป โดยมรายละเอยดดงตอไปน

5.1 สรปผลและวจารณ

ในการพฒนาระบบแนะน าวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณโดยการใชโปรไฟลของผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญและค าอธบายของวดโอ โดยทดลองใชงานจากผเชยวชาญและผใชงานทวไป จากการวเคราะหรวมรวมรวบรวมขอมลและออกแบบระบบงานเพอใหเหมาะสมแกการใชงานไดออกแบบใหผใชสามารถเรยนรและใชงานงายทสดตามความตองการของผใช โดยสรปผลการด าเนนงานดงน

5.1.1 การแนะน าวดโอตรงกบความชอบของผใชงาน 5.1.2 การสบคนขอมลวดโอสามารถท าไดสะดวกและรวดเรว เนองจากมการแบงประเภทวดโอ

การแขงขนและชองทางการคนหาวดโอทงายและสามารถการสบคนขอมลไดอยางสะดวกและรวดเรว

5.1.3 ประสทธผลของการแนะน าวดโอทไมตรงกบความตองการของผใชเกดขนเนองจาก วธการแนะน าวดโอดวยค าส าคญและค าอธบายมการใชค าส าคญและค าอธบายทเกยวของกบสถานท ดงนน เมอมการจดแขงเรอประเพณในสถานทนนๆ จะถกน าเขาสระบบ Recommendation จะถกเกบสถานทเขามาดวย จงไมเกดผลลพธในการแนะน าวดโอทตรงกบความตองการของผใช 5.2 ปญหาและอปสรรค

5.2.1 มความยากล าบากในการศกษาวธทมการน ามาใชในระบบแนะน าในปจจบน เพราะมหลายวธทเหมาะสมในการน ามาพฒนาไมสามารถเลอกวธการทเหมาะสมได

5.2.2 การศกษาและท าความเขาใจกบวธทจะน ามาใชกบระบบแนะน านนมความยากส าหรบผด าเนนการพอสมควร เพราะระบบแนะน าสวนใหญเปนวธอาศยขอมลทางคณตศาสตร จงท าใหไมเขาใจเปนอยางมาก

DPU

32

5.2.3 การเพมค าเชอมโยงและค าคนหาไมสามารถเปนอตโนมตในการใสค าเหลานไปในฐานขอมลได ท าใหตองเพมขอมลเปนจ านวนมากในวนขางหนา 5.3 ขอเสนอแนะในการศกษาขนตอไป

5.3.1 การน าวธการใหมทคดคนขนไปใชในงานจรง สาหรบ Recommendation Systems เพอการแนะน า Item ตางๆนน ขนตอนการสราง User Profile และ Profile ของ Item อาจตองมการเปลยนแปลงไปตามความเหมาะสมและความตองการในการแนะน า การก าหนด Feature ตางๆ กตองเปลยนแปลงไปตามชนดของ Item ซงตองการการศกษาคนควาเพมเตม เพอการน าไปใชตอไป

5.3.2 วธการทน าเสนอในงานวจยน อาจยงไมใชขอสรปหรอวธการทดทสด และตองการการศกษาเพมเตมอกมาก และในอนาคตเมอเทคโนโลยคอมพวเตอร ขนาดของหนวยความจ าและความเรวในการประมวลผลเพมสงขนอาจท าใหสามารถใชการค านวณทซบซอนยงขน เพอประสทธภาพการท างานทดยงขนของ Recommendation Systems

DPU

บรรณานกรม

DPU

34


ภาษาไทย

วทยานพนธ ศรลกษณ ปลองทอง และ สขมาล กตสน (2552). การท านายความชอบของผชมตอภาพวาดโดยใช

เทคนค Hybrid Content-Based Classification and Collaborative Filtering : มหาวทยาลยเทคโนโลยพระจอมเกลาพระนครเหนอ.

ชารน ถนพงงาน และ ไพรสน ศรพล. (2552). ระบบแนะน ารานอาหารอตโนมตบนเวบไซตและการเชอมโยงผาน Google Map (Restaurant Recommender System on Website and Google Maps) . กรงเทพฯ: จฬาลงกรณมหาวทยาลย.

ทศนวรรณ แกวใส และ สพจน นตยสวฒน (2552). ระบบแนะน าภาพยนตรดวยเทคนคตวกรองเชงรวมมอรวมกบวธเคมน : มหาวทยาลยเทคโนโลยพระจอมเกลาพระนครเหนอ.

อาคม รตนศร และ สพจน นตยสวฒน (2552). ระบบแนะน าโฆษณาส าหรบโปรแกรมสรางรปสไลดโชวโดยใชเทคนค Text Classification : มหาวทยาลยเทคโนโลยพระจอมเกลาพระนครเหนอ.

สารสนเทศจากสออเลกทรอนกส

เวบแบงปนวดโอ. สบคนเมอสงหาคม 2555, จาก

http://www.youtube.com เวบแบงปนวดโอ. สบคนเมอสงหาคม 2555, จาก

http://www.clipmass.com

DPU

35 ภาษาตางประเทศ

BOOKS James Davidson, Benjamin Liebald, AJunning Liu, Palash Nanady, Taylor Van Vleet, The

YouTube Video Recommendation System. Barcelona, Spain. Bo Yang, Tao Mei, Xian-Sheng Hua, Linjun Yang, Shi-Qiang Yang, Mingjing Li. Online Video

Recommendation Based on Multimodal Fusion and Relevance Feedback. Amsterdam, Natherland.

Bo Yang, Tao Mei, Xian-Sheng Hua, Linjun Yang, Shi-Qiang Yang, Mingjing Li. VideoReach: An Online Video Recommendation System. Chaina.

Bhuvaneswari A, Karthikeyan M P, Lakshminarayanan T R, Improving Diversityin Video Recommender Systems and The Discovery of Long Tail : India, Sastra University.

DPU

ภาคผนวก

DPU

37

ภาคผนวก ก

การออกแบบตารางฐานขอมล

DPU

38 ตาราง 1 แสดงรายชอของตารางและความหมายของตาราง

ล าดบ ชอตาราง ความหมาย 1 CLIPVIDEO ตารางจดการคลปวดโอ 2 TYPEBOAT ตารางประเภทการแขงขน 3 MEMBER ตารางจดการสมาชก 4 MEMBERSHIP ตารางประเภทของผใชงาน 5 COMMENT ตารางการแสดงความคดเหน 6 SEARCH ตารางค าคนหา 7 GUIDE ตารางค าแนะน า 8 LINK_GUIDE ตารางเชอมโยงค าแนะน า

ตาราง 2 แสดงรายละเอยดฟลดขอมลของตาราง Clipvideo

Fields Name Type Size Description Key level_clipvideo int 11 รหสคลปวดโอ name_clip varchar 600 ชอคลปวดโอ pw_clip varchar 150 ลงคคลปวดโอจาก youtube Explanation text ค าอธบายคลปวดโอ Tag varchar 600 ค าคนคลปวดโอ count_visitor int 11 จ านวนผเยยมชม Likes int 11 จ านวนผถกใจคลปวดโอ no_likes int 11 จ านวนผไมถกใจคลปวดโอ date_postclip date วนทโพสคลปวดโอ level_member int 11 รหสสมาชกผโพสคลปวดโอ FK number_rating int 11 จ านวนคะแนน level_typeboat int 11 ประเภทของคลปวดโอ FK

DPU

39 ตาราง 3 แสดงรายละเอยดฟลดขอมลของตาราง Comment

Fields Name Type Size Description Key level_comment int 11 รหสความคดเหน PK level_member int 11 รหสสมาชกผแสดงความคดเหน FK Comment varchar 600 รายละเอยดความคดเหน date_comment date วนททแสดงความคดเหน time_comment time เวลาทแสดงความคดเหน Ip varchar 15 IP ผทแสดงความคดเหน Likes int 11 จ านวนผถกใจความคดเหน no_likes int 11 จ านวนผไมถกใจความคดเหน level_clipvideo int 11 รหสคลปวดโอ FK ตาราง 4 แสดงรายละเอยดฟลดขอมลของตาราง guide Fields Name Type Size Description Key level_guide int 11 รหสค าแนะน า PK Guide varchar 150 ค าแนะน า ตาราง 5 แสดงรายละเอยดฟลดขอมลของตาราง link_guide Fields Name Type Size Description Key level_link_guide int 11 รหสเชอมโยงค าแนะน า PK Wordguide int 11 ค าแนะน า wordconnection int 11 ค าเชอมโยง

DPU

40 ตาราง 6 แสดงรายละเอยดฟลดขอมลของตาราง member

Fields Name Type Size Description Key level_member int 11 ล าดบสมาชก PK usernames char 13 รหสสมาชก passwords char 13 รหสผาน nickname varchar 90 ชอเลน Email varchar 150 อเมล level_membership int 11 รหสประเภทสมาชก FK interest varchar 600 สงทสนใจ date_register date วนทสมครสมาชก date_lastuse date วนทเขาใชงานระบบลาสด number_post int 11 จ านวนคลปวดโอทโพส confirm char 1 ยนยนสถานะสมาชก Sid char 32 รหสยนยนสมาชก ตาราง 7 แสดงรายละเอยดฟลดขอมลของตาราง membership

Fields Name Type Size Description Key level_membership int 11 รหสประเภทสมาชก PK membership varchar 60 ประเภทสมาชก ตาราง 8 แสดงรายละเอยดฟลดขอมลของตาราง search

Fields Name Type Size Description Key level_search int 11 รหสค าคน PK Keyword int 11 ค าคน Frequency int 11 จ านวนค าคน

DPU

41 ตาราง 9 แสดงรายละเอยดฟลดขอมลของตาราง typeboat

Fields Name Type Size Description Key level_typeboat int 11 รหสประเภทคลปวดโอ PK typeboat int 11 ประเภทคลปวดโอ imgtypeboat int 11 รปภาพประเภทคลปวดโอ

DPU

42

ภาคผนวก ข Use Case Scenario

DPU

43

Use Case ID: UC01 System : การพฒนาระบบแนะน าวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณ โดยการใชโปรไฟล

ของผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญของวดโอ Use Case Name: ลอกอนเขาสระบบ

Actors: สมาชก, ผดแลระบบ Purpose: ลอกอนเขาสระบบ เพอเขาใชงานระบบ

Overview: สมาชกและผดแลระบบจะตองจะตองท าการลอกอนเขาสระบบทก ๆ ครงกอนทจะเรมปฏบตงานในระบบงานยอยตาง ๆ

Pre Conditions: Post Conditions: ระบบอนญาตใหสทธของสมาชกและผดแลระบบเขาไปจดการขอมลในระบบ

Flow of Events Actor Action System Response

1.สมาชกและผดแลระบบปอนขอมลการลอกอน 2.ระบบดงขอมลผใชงานจากฐานขอมลสมาชก 3.ระบบท าการตรวจสอบขอมลผใชระบบงานตาม

ขอมลทดงได 4.ระบบอนญาตใหเขาใชงานระบบ 5. ระบบเกบคา Session ของผใชงาน 6.ระบบแสดงหนาจอหลกในการใชงานระบบ

Alternative Flows: ในขนตอนท 3 หากพบวาเจาหนาทไมมสทธในการใชงานระบบ จะกลบไปทหนา Login เหมอนเดม

DPU

44


ของผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญของวดโอ Use Case Name: อพโหลดวดโอ

Actors: ผดแลระบบ Purpose: เพอท าการอพโหลดวดโอในแตละประเภทการแขงขนเขาไปในระบบ

Overview: ผดแลระบบจะตองจะตองท าการลอกอนเขาสระบบทก ๆ ครงกอนทจะเรมปฏบตงาน

Pre Conditions: ลอกอนเขาสระบบ Post Conditions: ระบบอนญาตใหสทธผดแลระบบเขาไปจดการขอมลในระบบ


1. ผดแลระบบปอนขอมลการลอกอน 2. ตรวจสอบสทธการเขาสระบบ 3. ระบบอนญาตใหเขาใชงานระบบ 4. น ารหสวดโอทอพโหลดจากเวบ Youtube อพ

โหลดเขาไปในระบบ 5. แสดงรายการวดโอทอพโหลด

Alternative Flows: -

DPU

45


ของผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญของวดโอ Use Case Name: ลบขอมลวดโอ

Actors: ผดแลระบบ Purpose: เพอลบขอมลวดโอทเคยอพโหลดขนไปแลว

Overview: เปนการลบวดโอเฉพาะทผดแลระบบเทานน Pre Conditions: เลอกรายการวดโอทตองการลบ

Post Conditions: แสดงรายการวดโอทอพโหลดไวแลว Flow of Events

Actor Action System Response 1. ผดแลระบบเลอกวดโอทตองการลบ 2.แสดงรายการวดโอทตองการลบกอนการด าเนนงาน 3. ผดแลระบบเลอกรายการทตองการลบ 4. ระบบลบขอมลการด าเนนงานจากฐานขอมลวดโอ 5. กลบสหนาหลก

Alternative Flows: ผใชงานระบบสามารถลบการด าเนนการเฉพาะท ผใชงานเปนผบนทกขอมลเทานน

DPU

46


ของผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญของวดโอ Use Case Name: การสมครสมาชก

Actors: ผสมครสมาชก Purpose: เพอสมครการเปนสมาชกในระบบ

Overview: เปนการสมครเขาใชงานในระบบสามารถรบชม คนหา แสดงความคดเหนได Pre Conditions: เลอกเมนสมครสมาชก

Post Conditions: กรอกรายละเอยดหนาการสมครสมาชก Flow of Events

Actor Action System Response 1.ผใชงานเลอกเมนการสมครสมาชก 2. กรอกขอมลการสมครสมาชก 3. ระบบท าการตรวจสอบชอสมาชกและอเมลสมาชก

วามการซ ากนหรอไม 4. บนทกขอมลการสมครสมาชกของผใชงาน 5. สงขอมลการสมครสมาชกไปทอเมลผสมครสมาชก

Alternative Flows:

DPU

47

Use Case ID: UC05 Use Case Name: การพฒนาระบบแนะน าวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณ โดยการใชโปร

ไฟลของผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญของวดโอ Actors: ผใชงาน

Purpose: การคนหาวดโอ Overview: เปนการดวดโอทตองรบชม

Pre Conditions: ลอกอนเขาสระบบ และเลอกประเภทการแขงขน Post Conditions:


1.ผใชงานลอคอนเขาสระบบ 2.คนหาวดโอทชองคนหา 3. ผใชงานใส keyword ท เปนค าส าคญในการ

คนหา 4.ระบบท าการคนหาวดโอทผใชตองการ 5. แสดงวดโอทผใชเลอกคนหาในระบบ

Alternative Flows: -

DPU

48

ภาคผนวก ค ผงแสดงกจกรรมทเกดขนของกจกรรม

DPU

49 ตารางท 1 สวนประกอบของแอคทวตไดอะแกรม

ชอสญลกษณ ความหมาย สญลกษณ Initial Activity แสดงจดเรมตนของการท ากจกรรม

Activity ก าหนดกจกรรมทกระท าโดยผทมสวนเกยวของกบระบบหรอกจกรรมทระบบกระท า

Decision เงอนไขทใชในการตดสนใจหรอเปนทางเลอกในการท ากจกรรม

Final Activity แสดงจดสนสดของการท ากจกรรม

DPU

50

รปท 1 Activity การลอกอนเขาสระบบ

User System

กรอกขอมลเพอเขาระบบ

ระบบรบขอมล

ระบบดงขอมลสมาชกจากฐานขอมล

ตรวจสอบขอมลผใชงาน

อนญาตเขาใชงานระบบ

เกบคา Session ผใชงาน

ปฏเสธการเขาใชงานระบบ

ผาน ไมผานผาน

DPU

51 รปท 2 Activity แสดงการอพโหลดวดโอ

Admin System


ระบบรบขอมล

อนญาตเขาใชงานระบบ

ระบบดงขอมลผดแลระบบจากฐานขอมล

ตรวจสอบขอมลผดแลระบบ

ไมผานผาน

ผาน

ปฏเสธการเขาใชงานระบบ

น ารหสวดโอ YouTube

อพโหลดเขาสระบบ

DPU

52 รปท 3 Activity บนทกขอมลการด าเนนงาน

Admin System


แสดงรายการวดโอทตองการลบ

เลอกรายการวดโอทตองการลบ

ระบบลบขอมลวดโอในรายการทไดเลอก

กลบสหนาจอหลกของผดแลระบบ

DPU

53 รปท 4 Activity การสมครสมาชก

User System

เลอกเมนการสมครสมาชก

กรอกขอมลการสมครสมาชก

ระบบท าการตรวจสอบชอสมาชกและอเมล

ระบบการเปนสมาชก ปฏเสธการสมครสมาชก

สงขอมลการสมครสมาชกไปทอเมลผสมคร

ผาน ไมผาน

DPU

54 รปท 5 Activity การคนหาวดโอ

User System

สมาชกลอคอนเขาสระบบ

ใสค าคนหาในชองคนหา

ระบบท าการดงขอมลค าส าคญทตรงกบวดโอ

แสดงรายการวดโอทพบ แสดงค าวา “ไมพบรายการ”

พบ ไมพบ

DPU

55

ภาคผนวก ง การออกแบบสวนประสานงานผใช (Graphical User Interface)

DPU

56 ชอคลป ค าอธบาย วนทโพสต...............จ านวน

เขาชม.......... ชอคลป ชอคลป ชอคลป ชอคลป วนทโพสต……….. ผเขาชม… วนทโพสต……….. ผเขาชม… วนทโพสต…….. ผเขาชม… วนทโพสต…….ผเขาชม… ชอคลป ชอคลป ชอคลป ชอคลป วนทโพสต……….. ผเขาชม… วนทโพสต……….. ผเขาชม… วนทโพสต…….. ผเขาชม… วนทโพสต…….ผเขาชม…

วนทโพสต……….. ผเขาชม… วนทโพสต……….. ผเขาชม… วนทโพสต…….. ผเขาชม… วนทโพสต…….ผเขาชม…

รปท 1 Layout prototype หนาจอ Home Page

Clip ลาสด

คลปลาสด

คลปยอดนยม

คลปแนะน า

คนหา

สวนหว LOGO

กดคลกแลวเปด

หนาตางใหมแลวเอาคลปไปแสดง





DPU

57

สวนหว LOGO

รปท 2 Layout prototype หนาจอ Log In เขาสระบบ

เมน ชอผใช รหสผาน เขาสระบบ

หนาแรก ประเภทเรอ ประเภทเรอ ประเภทเรอ

ประเภทเรอ ประเภทเรอ ประเภทเรอ DPU

58 หลงจากกดประเภทเรอทเมนจะแสดงหนาจอน เรยงโดยน าโพสตลาสดขนกอน

รปท 3 Layout prototype หนาแสดงรายการวดโอ

รปท 3 Layout prototype หนาแสดงรายการวดโอ

กดคลกแลวเปดหนาตางใหม

แลวเอาคลปไปแสดง

ประเภทเรอ

คนหา

ชอคลป ค าบรรยาย วนทโพสต xxxxxxxxxx จ านวนผเขาชม xxxx


แลวเอาคลปไปแสดง ชอคลป ค าบรรยาย วนทโพสต xxxxxxxxxx จ านวนผเขาชม xxxx











DPU

59 ชอคลป ลงคคลป (youtube) xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx ประเภทการแขงขน (เรอยาวประเพณ, เรอยาวโบราณ, เรอยาวมงกร, เรอยาวเมองนาน, เรอขนโขนชงธง, เรอพายสากล) (เรยกจากฐานขอมล) ป พ.ศ. 2555 (เรยกจากฐานขอมล) จงหวด พจตร (เรยกจากฐานขอมล) สถานทแขงขน xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx (เรยกจากฐานขอมล) ค าอธบาย

แทก สพรรณบร เรอยาวประเพณ แนะน าแทก สพรรณบร+ เรอยาวประเพณ+ เรอยาวโบราณ+ เจาแมประดทอง+

รปท 4 Layout prototype หนาแสดงการอพโหลดวดโอ

DPU

http://www.youtube.comxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/

60

ค าคน …………………………………………………………........................................... จ านวนทพบ …………………………………..

รปท 5 Layout prototype หนาแสดงรายการของผลการคนหาวดโอ

คนหา


แลวเอาคลปไปแสดง ชอคลป

วนทโพสต .......... จ านวนเขาชม......

.....................................................................................




.............................................................................................................




.............................................................................................................




.............................................................................................................




.............................................................................................................




.............................................................................................................



ชอคลป




ชอคลป




ชอคลป




ชอคลป


คลปแนะน า DPU

61 สมาชก รหสผใช รหสผาน ยนยนรหสผาน ชอ นามสกล เบอรโทรศพท อเมล สถานะ (ผใช, ผดแลระบบ) จะเหนเฉพาะในสวนของ Admin รหสปองกน หนง บวก สอง เทากบ? คณเกดจงหวด สงทสนใจ สพรรณบร นาน เรอยาว เจาแมประดทอง 55 ฝพาย เหตการณ เหตการณ

แนะน าสงทสนใจ สพรรณบร+ เรอยาวประเพณ+ เรอยาวโบราณ+ เจาแมประดทอง+ รปท 6 Layout prototype หนาฟอรมสมครสมาชก

สมครสมาชก ลางขอความ

DPU

62 ชอคลป…………………………..

เรตตง วนทโพสตคลป …………………………….. จ านวนครงการรบชม.............. ค าบรรยาย………………………………………………

ชอผโพสต (เอาชอเลนมาใส) ชอผโพสต (เอาชอเลนมาใส) .............................................................................................................................................. ..............................................................................................................................................

วนทโพสต xx/xx/xx เวลา xx:xx ไอพ : xxx.xxx.xxx.xxx ชอผโพสต .............................................................................................................................................. ..............................................................................................................................................

วนทโพสต xx/xx/xx เวลา xx:xx ไอพ : xxx.xxx.xxx.xxx

รปท 7 Layout prototype หนาแสดงวดโอทกดรบชม สง

ชอบ 20 ไมชอบ 5



DPU

63

ภาคผนวก จ ตวอยางแบบสอบถาม

DPU

64

แบบสอบถาม เรอง ขอความอนเคราะหในการตอบแบบสอบถาม เรยน เจาหนาทผตอบแบบสอบถาม

ดวยขาพเจา นายปรญญา รมแสง อยระหวางท าการศกษาเรอง การพฒนาระบบแนะน าวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณ โดยการใชโปรไฟลของผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญของวดโอ เพอใชประกอบงานวจยระดบปรญญาโท สาขาวศวกรรมเวบ หลกสตรวทยาศาสตรมหาบณฑต มหาวทยาลยธรกจบณฑต จงใครขอความอนเคราะหจากทานตอบแบบสอบถาม ทงน ในการตอบแบบสอบถามของทานไมมผลตอการปฏบตงานใดๆ ทงสนและขาพเจาขอรบรองวาจะไมน าขอมลนไปเปดเผย จงขอใหทานไววางใจ และขอใหทานตอบแบบสอบถามใหตรงกบความเปนจรงมากทสด และโปรดตอบแบบสอบถามใหครบทกสวนการศกษานจะส าเรจลลวงไมไดหากไมไดรบความอนเคราะหจากทาน จงหวงเปนอยางยงวา จะไดรบความอนเคราะหจากทาน และขอขอบพระคณมา ณ โอกาสน ค าชแจง

1. แบบสอบถามมวตถประสงคเพอทราบความพงพอใจในการใชงานระบบแนะน าวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณ โดยการใชโปรไฟลของผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญของวดโอ ส าหรบเปนขอมลในการปรบปรงและพฒนาระบบใหมประสทธภาพมากยงขนในโอกาสตอไป

2. ความคดเหนททานไดตอบแบบสอบถามนจะมคณคายงและจะไมสงผลกระทบตอผตอบแบบสอบถามใดๆ ทงสน แบบสอบถามมทงหมด 3 ตอน คอ

ตอนท 1 ขอมลทวไปของผตอบแบบสอบถาม ตอนท 2 ขอมลความพงพอใจในการใชงานระบบ ตอนท 3 ขอเสนอแนะและแนวทางในการปรบปรงและพฒนาระบบ

ตอนท 1 ขอมลทวไปของผตอบแบบสอบถาม โปรดท าเครองหมาย ลงใน หนาขอความซงตรงกบขอมลของทาน

ต าแหนง ผเชยวชาญระบบคอมพวเตอร ผใชงานทวไป

DPU

65 ตอนท 2 ขอมลความพงพอใจในการใชงานระบบ ระดบความพงพอใจและความหมาย

ระดบคะแนน ความหมาย

5 มากทสด ระบบมประสทธภาพในระดบดมากทสด

4 มาก ระบบมประสทธภาพในระดบดมาก

3 ปานกลาง ระบบมประสทธภาพในระดบปานกลาง 2 นอย ระบบมประสทธภาพในระดบนอย

1 นอยทสด ระบบมประสทธภาพในระดบนอยทสด โปรดพจารณาขอค าถามแลวท าเครองหมาย ในชองททานเหนวาเปนจรงทสด

รายการ รายการ ระดบความพงพอใจ

มากทสด

มาก ปานกลาง

นอย นอยทสด

1. ความยากงายของการใชงาน 2. ความถกตองของการเลอกวดโอออกมาแสดง

3. สทธการเขาใชงานและความปลอดภย 4. การสบคนขอมลงายและสะดวก ตอนท 3 ขอเสนอแนะและแนวทางในการปรบปรงและพฒนาระบบ ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………

DPU

66

ภาคผนวก ฉ บทความการประชมวชาการการบรหารและการจดการ ครงท 8

“การบรหารจดการแหงโลกพลวต” ในวนศกรท 12 ตลาคม 2555

ณ มหาวทยาลยธรกจบณฑตย

DPU

67

การพฒนาระบบแนะน าวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณ โดยการใชโปรไฟลของผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญของวดโอ

A Development of Boat Racing Video Recommender System by Comparing User Profile with Video Keyword.

ปรญญา รมแสง1 และ วรสทธ ชชยวฒนา2

บทคดยอ ปจจบน www.Thailongboat.com เปนเวบไซตประชาสมพนธและแหลงขอมลประเพณ

การแขงขนเรอยาวทวประเทศ รวมถงการใหบรการถายทอดสดการแขงขนเรอยาวผานอนเทอรเนตจากการทไดด าเนนการถายทอดสดการแขงขนเรอยาวผานหนาเวบไซต ทางทมงานถายทอดสดจะตดตอคลปวดโอการแขงขนในแตละคออกมา ซงมอยเปนจ านวนมาก ทางเวบไซตจงตองการน าคลปวดโอมาพฒนาจดการใหเปนระบบแนะน าวดโอการแขงขนเรอยาวใหกบสมาชกได โดยการน าเทคโนโลยการสรางระบบคนคนรวมกบเทคนคทเรยกวา Recommender Systems เพอใหระบบสามารถแนะน าวดโอการแขงขนเรอยาวใหแกสมาชกแตละคนตามความสนใจไดอยางอตโนมต โดยระบบจะท าการเลอกวดโอทตรงกบค าส าคญในโปรไฟลของสมาชกน ามาแสดงแนะน าวดโอใหสมาชกได ค าส าคญ-- การแนะน า; วดโอ; โปรไฟล;

Abstract In the current time, www.Thailongboat.com is a website publishing and giving

information about local tradition of boat racing throughout Thailand. It also provides the service of live broadcast of boat racing via internet connection. The video of live broadcast will be edited to shorter clips, providing the two teams of each racing and uploading to the website. The

1นกศกษาระดบบณฑตศกษาสาขาวศวกรรมเวบ คณะเทคโนโลยสารสนเทศ มหาวทยาลยธรกจบณฑตย 2อาจารยประจ าสาขาวชาวศวกรรมเวบ คณะเทคโนโลยสารสนเทศ มหาวทยาลยธรกจบณฑตย

DPU

68 video clips of the racing are easily available in the websites. Thus, the website technicians have to systematically provide video recommendation for the members of our websites.

The current modern technology “Recommender Systems” is used to encourage computers to work instead of human. To provide video recommendation of boat racing for members, interesting and important information will be collected and then the system will search for the favorite video clips. By this way, the video clips are easily recommended.

Keyword— Recommender; Video; Profile;

1. บทน า 1.1 ทมาและความส าคญของปญหา

การแขงขนเรอยาวเปนกฬาทอยคกบสายน าไทยมาแตสมยกรงศรอยธยา เปนกฬาชาวบานทผกพนและสบทอดกนมาจนเปนประเพณ เรยกวา “เรอยาวประเพณ” ซงกลายเปนมรดกวฒนธรรมทางสายน าอนล าคาของประเทศทคนไทยควรหวงแหนและรวมกนอนรกษไว เรอยาวแตละล าสะทอนถงความมชวตและอตลกษณของชมชนแตละแหง รวมไปถงเหลาฝพายทแสดงใหเหนถงพลงแหงความมงมน ความสามคคพรอมเพรยงทน าไปสชยชนะ ทกวนนประเพณการแขงเรอยาวมการแขงขนทวทกภาคของประเทศไทย สนามแขงขนทมชอเสยงทางภาคเหนอ ไดแก นาน พษณโลก พจตร นครสวรรค ภาคกลาง ไดแก ชยนาท สงหบร อางทอง สระบ ร พระนครศรอยธยา กรงเทพมหานครและนครปฐม ภาคตะวนออกเฉยงเหนอ ไดแก หนองคาย อบลราชธาน สรนทร บรรมย นครราชสมา และบงกาฬ ภาคตะวนออก ไดแก ฉะเชงเทรา นครนายก ภาคใต ไดแก ชมพร สราษฎรธาน และนครศรธรรมราช

จากการทมการแขงขนเรอยาวอยางแพรหลายทวทกล าน าทกภาคของประเทศ สวนใหญแลวหนวยงานปกครองสวนทองถนจะเปนหนวยงานหลกในการจดการแขงขน อาท องคการบรหารสวนจงหวด, เทศบาลจงหวด, องคการบรหารสวนต าบล ซงมวตถประสงคเพอเปนการสรางความสามคคของคนในทองถนและตางทองถน และยงเปนการอนรกษ ฟนฟ และสบสานประเพณทดงามซงเปนมรดกแหงสายน าใหคงอยสบทอดตอไป อกทงยงเปนการสงเสรมและสนบสนนการทองเทยวในทองถนเพอเปนการสรางรายไดและฟนฟสภาพเศรษฐกจของทองถนใหมความเจรญ รวมทงยงเปนการเผยแพรวฒนธรรมทดงามแหงสายน าของคนไทยใหชาวตางชาตไดทราบถงวถชวตและความเปนอยของชมชนบรเวณสายน าแหงวฒนธรรม

ปจจบนเปนยคขาวสาร (Information Age) หรอยคไรพรมแดน (Borderless) ในยคนขาวสารหรอสารสนเทศถอเปนปจจยส าคญในการด าเนนงานและด าเนนกจกรรมตาง ๆ เมอ

DPU

69 คอมพวเตอรและเทคโนโลยเขามามบทบาทและมความส าคญอยางมากตอประเพณแขงขนเรอยาว สอโทรทศนและอนเทอรเนตมการเผยแพรขาวสารอยางมากมาย โดยเฉพาะอนเทอรเนตมเวบไซตทเผยแพรประชาสมพนธการแขงขนเรอยาวเกดขนจ านวนมาก มการน าสญญาณภาพและเส ยงจากการแขงขนจรงๆ ถานทอดสดออกมาสหนาเวบไซต อาทเชน www.Thailongboat.com กอตงเมอเดอนสงหาคม พ.ศ.2546 เปนเวบไซตเผยแพรประชาสมพนธการแขงขนเรอยาวประเพณไทย ไดตระหนกถงคณคากฬาทางน าทจะเชอมโยงสรางจตส านกใหคนใกลชดและรซงถงความส าคญของสายน า และเลงเหนประเพณการแขงขนเรอยาวเปนประเพณอนดงาม นอกจากจะท าการประชาสมพนธการแขงขนเรอยาวแลวยงใหบรการการถายทอดสดการแขงขนเรอยาวผานอนเทอรเนตใหผสนใจไดรบชมในเวบไซต ซงปจจบนมผสนใจสมครเปนสมาชกเพมขนเป นจ านวนมาก

การถายทอดสดการแขงขนเรอยาวประเพณเปนการด าเนนงานในรปแบบถายทอดอยางเดยว ไมมการจดเกบวดโอการแขงขนนนๆ เพอจะน ามาใหสมาชกในเวบไซตสามารถดไดในภายหลงได จงไดจดท าระบบคนหาวดโอการแขงขนเรอยาวทไดจากการด าเนนการถายทอดสดการแขงขนเรอยาวประเพณผานทางอนเทอรเนตแตละแหง ใหสามารถท าการสบคนวดโอการแขงขนได โดยระบบจะคนหาจากค าทตรงกบค าส าคญ (Keyword) ทปอนเขาไป ทงภาษาไทยและภาษาองกฤษ ซงจะเปนประโยชนอยางมากใหแกผสนใจทวไปและเปนสวนเสรมเตมเตมใหกบเวบไซตไดมขอมลมลตมเดยเพมขน

ในฐานะทเปนสอออนไลนประเภทหนงในการประชาสมพนธการแขงขนเรอยาวประเพณไทย ใหประชาชนทกกลมวยเขาถงรจกการแขงขนเรอยาวประเพณและเปนการแพรหลายเปรยบเสมอนการอนรกษเรอยาวประเพณใหคงอยสบไปบนโลกออนไลนน าหลกการของ Search Engine ในการสบคนสารสนเทศบนอนเทอรเนตมาประยกตใชท าระบบคนหาวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณ 1.2วตถประสงคของการวจย

1.2.1 เพอพฒนาระบบบรหารจดการวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณผานเวบไซต โดยมความสามารถคนหาคลปวดโอการแขงขนยอนหลงได

1.2.2 เพอเปนการอ านวยความสะอวดใหกบสมาชกเวบไซตทไมสามารถดการแขงขนเรอยาวในแตละสนามได

1.2.3 เพอชวยในการคนหาขอมลคลปวดโอการแขงขนเรอยาวไดอยางมประสทธภาพ 1.2.4 เพอพฒนาระบบแนะน าวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณแกผใชแตละบคคลได

โดยพจารณาจากโปรไฟลของผใช

DPU

70 1.4 ความรเบองตนและงานวจยทเกยวของ 1.4.1 Recommender System หรอระบบแนะน า คอ ระบบทแนะน าขอมล ผลตภณฑ หรอผคนใหกบผใชระบบ โดยอางองจากสมมตฐานการเรยนรขอมลความชอบหรอความตองการ ณ ขณะนนของผใช โดยระบบแนะน ากลายเปนหวของานวจยทส าคญตงแตมการปรากฏตวของงานวจยเรอง Collaborative Filtering ในชวงกลางทศวรรษท 1990 โดยความส าเรจในชวงแรก ๆของการท าระบบแนะน าเกดมาจากการเจรญเตบโตของธรกจทางดาน E-Commerce โดยตวอยางของ Applications ทใชระบบแนะน าในการเลอกซอสนคา ซดเพลง หรอผลตภณฑอนๆ ไดแก เวบ Amazon.com และเวบ CDNow.com เปนตน ทงนเพอใหลกคาเกดความภกดตอองคกร และเพมโอกาสทางธรกจ อยางไรกตามไมวาระบบแนะน าจะกาวหนาไปเชนไร ระบบแนะน ากยงคงตองการการพฒนาความสามารถมากกวาน เพอทจะท าใหระบบสามารถแนะน าสงตางๆ ใหแกผใชไดอยางมประสทธภาพมากยงขนและใชงานไดงายขนแมแตกจกรรมทวๆ ไปชวตประจ าวน เชน การแนะน าแพกเกจชวงเวลาการพกรอน การซอสนคาในรานทมระบบ Smart Shopping Cart

ทงน ระบบแนะน าสามารถจ าแนกประเภทจากวธการแนะน าเปน 3 ประเภท ไดแก 1. วธพจารณาจากขอมลสงของ (Content-based approach) 2. วธพจารณาการคดกรองรวมกน (Collaborative filtering) และ 3. แบบผสม (Hybrid) สาหรบระบบแนะน าดวยวธพจารณาจากขอมลสงของ ระบบจะแนะน าสงของทมความคลายคลงกบสงของอน ทผใชพงใจในอดต สาหรบระบบแนะน าดวยวธพจารณาการคดกรองรวมกน ระบบจะแนะน าสงของจากสงของทผใชคนอน ในระบบพงใจ โดยกลมผใชดงกลาวนน มความพงใจคลายคลงกบผใชระบบในปจจบนและสาหรบระบบแนะนาแบบผสม ระบบจะนาวธพจารณาจากขอมลสงของ และวธพจารณาการคดกรองรวมกน มาใชรวมกน ซงสามารถนามาประยกตไดหลากหลายรปแบบ นอกจากนระบบแนะน ายงสามารถจ าแนกประเภทไดจากเทคนคของขนตอนวธ (Algorithm) ไดเปน 2 ประเภท ไดแก 1. วธพจารณาจดจ า (Memory-based) และ 2. วธพจารณาตวแบบ (Model-based) สาหรบวธพจารณาจดจ ากลาวไดวาเปนวทยาการศกษาสานก (Heuristics) อยางหนง กลาวคอระบบจะค านวณการแนะน าอยางอตโนมตโดยอาศยขอมลกจกรรมในอดตของผใชในทางตรงกนขาม สาหรบวธพจารณาตวแบบ ในขนตนระบบจะเรยนรกจกรรมของผใช และจดทาตวแบบเฉพาะผใชนนจากนนจงน าตวแบบดงกลาวมาใชเพอการแนะน าตอไป

ระบบแนะน าจะท าการเปรยบเทยบค าบรรยายลกษณะผใช (User profile) กบขอมลเพมเตมอนๆ เพอคาดการณคะแนนสงของทผใชคนดงกลาว ยงไมเคยใหคะแนนมากอน วธการใหไดมาซงคะแนนดงกลาวน อาจไดมาจากวธพจารณาจากขอมลสงของ (Content-based approach) หรอจากวธพจารณาจากขอมลของผใชในระบบ (Collaborative filtering approach)

DPU

71

เมอเราตองการจดทาค าบรรยายลกษณะผใช เราอาจด าเนนการจดเกบขอมลได 2 ลกษณะคอการเกบขอมลแบบชดเจน (Explicit) หรอ การเกบขอมลแบบแฝงนยยะ (Implicit)

ปกตแลวปญหาของระบบแนะน าไดถกลดลงไปจนเหลอเพยงปญหาของการค านวณเรทตงสาหรบไอเทมทผใชยงไมเคยเหน โดยการค านวณนจะอาศยเรทตงทผใชคนนนๆ ไดใหไวกบไอเทมอนๆ และอาศยขอมลอนๆ อกดวย ถาหากเราสามารถค านวณหาเรทตงใหกบไอเทมทยงไมไดรบการใหเรทตง เราจะสามารถแนะนาไอเทมทมคาค านวณสงสดใหกบผใชได

1.4.4 งานวจยทเกยวของ งานวจยเรอง “การท านายความชอบของผชมตอภาพวาดโดยใชเทคนค Hybrid

Content-Based Classification and Collaborative Filtering” (ศรลกษณ ปลองทอง และ สขมาล กตสน, 2552) มการท านายความชอบของผชมทมตอภาพวาด โดยบรณาการเทคนคการท านายซงพจารณาจากคณลกษณะพนฐานของ (Basic Characteristics) และความหมาย (Semantics) ของภาพวาด เชน อารมณ ความรสกทผชมรบรไดเมอชมภาพวาด หรอโทนส เปนตน รวมกบค าท านายโดยพจารณาจากค าแนะน าจากผชมผอน(Hybrid Content-Based Classification and Collaborative Filtering) ซงงานวจยนมวตถประสงคเพอการทดสอบคณลกษณะทเหมาะสมในการท านายโดยเปรยบเทยบระหวางคณลกษณะสองแบบ แบบทหนงคอคณลกษณะความหมายรวมกบคณลกษณะพนฐานและแบบทสองคณลกษณะพนฐานเพยงอยางเดยว นอกจากนยงเปรยบเทยบประสทธภาพการท านายสามเทคนค คอ Content-Based Classification ,Collaborative Filtering และ Hybrid Content-Based and Collaborative Filtering

งานวจยเรอง “A music recommendation system based on music data grouping and user interests” [2] (Hung-Chen and Are L.P. Chen, pp. 231 – 238, 2001) ไดมการออกแบบระบบ Music Recommendation System (MRS) เพอท าการแนะน า Music ใหกบ User แตละคน โดยจะใชขอมลของ MIDI ในการน ามาวเคราะห ซงไดท าการแบงกลมของ music ออกเปน 6 กลม ตามคณลกษณะของ music และไดน าเอาขอมลของ user ของการเขามาใชงานในอดตน ามาวเคราะหดวย โดยน าเอาเทคนค content Based ,collaborative และ statistic-based recommendation มาใชในการวเคราะห ซงการวเคราะหนนอยบนพนฐานของดกรความนยมของ Userตอกลมของ music

บทความเรอง “A Dynamic Framework for Maintaining Customer Profiles in E-Commerce Recommendaer Systems” (Choochart Haruechaiyasak, Chatchawal Tipnoe;Sarawoot Kongyoung, Chaianum Damrongrat, Niran angkawattanawit, pp. 768-771, 2005) ไดกลาวถงประโยชนของระบบการใหค าแนะน าสนคาซงสามารถเพมยอดขายไดมากขน

DPU

72 และเพอใหสามารถตอบสนองความตองการของลกคาแบบทนททนใด (Real Time) ซงใชเทคนค Content-Based Filtering กบ Collaborative Filtering และมการเพมเทคนคการ Clustering ท าใหระบบใหค าแนะน ามประสทธภาพมากขนเนองจากชวยลดเวลาในการแนะน าสนคาได

งานวจยเรอง “Online Video Recommendation Based on Multimodal Fusion and Relevance Feedback.” [2] (Bo Yang, Tao Mei, Xian-Sheng Hua, Linjun Yang, Shi-Qiang Yang, Mingjing Li., Amsterdam Natherland, 2007) ศกษาพบวางานวจยแบบเกาเรมตงแตป ค.ศ.1990 หลายๆระบบแนะน าถกน าเสนอในพนททหลากหลาย เชน ภาพยนตร ทว เวบไซต ซงใชสนนษฐานวา Profile ของผใชจะสามารถเปนประโยชน โดยทวไป Profile ของผใชมาจาก 2 แหลง คอ 1. เลอกเองวาจะใชอะไรดวยตนเอง 2. ถกแนะน าใหใชโดยออมจากโดยสรปแลวไมตองค านงถงแงทถกแนะน าวตถประสงคหลก คอ การแนะน ารายการทเกยวของกบการแนะน าแบบเดมซงขนอยกบความสนใจของผใชเอง อยางไรกตามขณะททองเวบไซตอยนนคนสวนใหญมกเขาชมหนาเวบทสนใจวดโอออนไลน หลายกรณการเขาชมนนเขาไมไดเพราะขาดการตดตอจาก User

งานวจยเรอง “ระบบแนะน ารานอาหารบนเวบไซตและการเชอมโยงผาน Google Map” (ชารน ถนพงงาน และ ไพรสน ศรพล., 2552) โดยใชหลกการพจารณาจากความชอบของผใช โดยอาศยความรสกทมตอรานคานนๆ ยกตวอยาง เชน การเลอกรานอาหาร ผใชอาจเลอกจากความรสกตางๆ เชน ความอรอย ความสะอาดของราน ความรวดเรว การบรการ ความคมคา บรรยากาศภายในราน นอกเหนอจากนนระบบแนะน ารานอาหารนยงเชอมตอเขากบระบบใหบรการแผนทของ Google หรอทรจกกนวา Google Maps API ซงแผนทนมความสามารถพเศษคอ ผใชสามารถปกหมดต าแหนงของสถานทตางๆได โดยอางองต าแหนงจากละตจดและลองตจดของสถานทนนๆ จงไดพฒนาระบบนมาใชรวมกบระบบแนะน ารานอาหาร เพอใหผใชสามารถปกหมดรานอาหาร และสามารถตรวจสอบต าแหนงของรานอาหารตางๆ ได เพอใหผใชไดเหนภาพวารานอาหารทกลาวถงอยต าแหนงใด ใกลหรอไกลจากตวผใชมากนอยแคไหน เพอใหเปนอกทางเลอกหนงในการชวยตดสนใจส าหรบผใช

งานวจยเรอง “ระบบแนะน าภาพยนตรดวยเทคนคตวกรองเชงรวมมอรวมกบวธเคมน” (ทศนวรรณ แกวใส และสพจน นตยสวฒน, 2552) ซงเปนระบบการแนะน าภาพยนตรโดยใชเทคนคตวกรองเชงรวมมอมาประยกตเพอแกปญหา Information Overload และน าเสนอการแกปญหาของเทคนคตวกรองเชงรวมมอดานขนาดของขอมลดวยอลกอรทมแบบเคมน แบงขอมลเปนกลมกอนเขาสกระบวนการกรองเชงรวมมอ ตอมาเสนอการออกแบบระบบและพฒนาระบบดวยภาษา PHP และ MySQL ท าการประเมนความพงพอใจของผใชตอระบบดวยแบบประเมนตาม

DPU

73 วธของไลเคอรท พบวาผใชงานมความพงพอใจตอระบบอยในระดบด และระบบสามารถน าไปใชงานไดจรง

2. วธด าเนนการวจย

การด าเนนการพฒนาระบบแนะน าวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณ คอ การพฒนาระบบขนมาใหม โดยการใชโปรไฟลของผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญของวดโอ โดยมขนตอนการพฒนาระบบดงตอไปน 2.1 ขนตอนการศกษาเพอคดคนวธการพฒนาระบบแนะน าวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณ โดยการใชโปรไฟลของผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญของวดโอ

เพอพฒนาระบบซงสามารถแนะน าวดโอการแขงขนเรอยาวไดเหมาะสมกบผใชมากยงขน ผวจยจงไดศกษาและคดคนวธการ โดยมรายละเอยดขนตอนทท าดงตอไปน

1. ศกษางานวจยทเกยวของกบ Recommender Systems ทผานมาเพอใหทราบถงขอดและขอเสยของวธตางๆ ของ Recommender Systems ทมอยในปจจบน

2. ศกษาเวบไซตทมการแนะน าวดโอ ทงในประเทศและตางประเทศ เพอใหทราบถงความสามารถของระบบทมอยในปจจบน ซงจากขนตอนนพบวาสาหรบเวบไซตตางๆ ทแนะน าคลปวดโอนน มฟงกชนในการใชงาน ซงสามารถแจกแจงฟงกชนของตวอยางเวบไซตแนะนารานอาหารไดดงตารางท 3.1 ซงจากตารางแลวจะสามารถสรปไดวาเวบไซตในประเทศนนยงคงไมมการนาระบบ Recommender Systems มาใชเพอท าการแนะนารานอาหาร แตถาเปนเวบไซตในตางประเทศอยางเชนเวบไซต zagat ไดมการนาระบบ Recommender System มาใชแนะนารานอาหารบางแลว

ตารางท 2.1 แสดงชอเวบไซตทมการแนะน าวดโอทงในประเทศและตางประเทศ

คณสมบต YouTube Blip.tv ClipMass.com SukiFlix.com Teemv.com ระบบงาน

ของผวจย

ระบบสมาชกเวบไซต

ม ม ม ม ม ม

Recommender Systems

ม ไมม ม ไมม ม ม

Option ของคนหาคลปวดโอ

ม ม ม ม ม ไมม

DPU

74 มการ Rating คลป

วดโอ ไมม ไมม ไมม ไมม ม ไมม

บอกรายละเอยดคลปวดโอ

ม ม ม ม ม ม

คลปวดโอมาใหม ม ม ม ม ม ม เมนแบงหมวดหม

คลปวดโอ ม ม ม ม ม ม

แนะน าคลปวดโอรบชมมากทสด

ม ไมม ม ม ม ม

แชรคลปวดโอผาน Social

ม ม ม ไมม ม ไมม

3. วเคราะหขอมลทไดจากการศกษาเกยวกบ Recommender Systems ในปจจบน ในงานวจยตางๆ ซงกลาวถงกระบวนการประมวลผลทแตกตางกน 2.2 ขนตอนการท างานของระบบ

การท างานของระบบแนะน าวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณ โดยการใชโปรไฟลของผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญของวดโอ ขนตอนแรก ผใชตองลงทะเบยนสมครเปนสมาชกของระบบกอน จงจะมสทธในการเขาใชงานระบบ แกไขขอมลผใช คนหาวดโอ แสดงความคดเหนวดโอ และสามารถโหวตใหคะแนนความชอบหรอไมชอบของแตละวดโอนนได หลงจากนนจะเขาสกระบวนการ Recommender System ซงจะค านวณหาคาความคลายคลงระหวางฐานขอมลวดโอในระบบกบโปรไฟลของผใชงาน ทมความเกยวพนกนมาท าการแนะน า สวนผดแลระบบจะท าหนาทจดการขอมลสมาชก จดการวดโอ 2.3 ผลการออกแบบและพฒนาระบบ

หลงจากวเคราะหระบบแนะน าคลปวดโอแขงขนเรอ ยาวประเพณ ซงน ามาออกแบบขนตอนกระบวนการท างานของระบบ เพอจดวางโครงสรางและก าหนดรปแบบของเวบแอปพลเคชนใหท างานไดอยางมระเบยบแบบแผน

DPU

75

3. ผลการวจย การประเมนผลระบบพจารณาจากความพงพอใจจากกลมตวอยางทใชงานระบบ เพอ

น ามาวเคราะหขอมลและแปรผลการทดสอบระบบ โดยใชแบบสอบถาม เพอประเมนความพงพอใจของระบบจาก 2 กลม คอ ผเชยวชาญจ านวน 5 คน และผใชงานทวไปจ านวน 30 คน โดยก าหนดเกณฑในการทดสอบไว 5 ระดบ

ตารางท 3.1 เกณฑการใหคะแนนของแบบประเมนความพงพอใจ เชงคณภาพ เชงปรมาณ ความหมาย

มากทสด 5 ระบบทพฒนามความพงพอใจในระดบดมาก

มาก 4-4.99 ระบบทพฒนามความพงพอใจในระดบด

ภาพท 1 แสดงหนาจอหลกของระบบ

DPU

76

ปานกลาง 3-3.99 ระบบทพฒนามความพงพอใจในระดบปานกลาง นอย 2-2.99 ระบบทพฒนามความพงพอใจในระดบนอย

นอยทสด 1-1.99 ระบบทพฒนามความพงพอใจในระดบนอยมาก

โดยหวขอทใชในการประเมนมดงตอไปน 1. ความยากงายของการใชงาน 2. ความถกตองของการเลอกวดโอออกมาแสดง 3. สทธการเขาใชงานและความปลอดภย 4. การสบคนขอมลงายและสะดวก จากผลการประเมนความพงพอใจทมตอระบบ โดยผเชยวชาญจ านวน 5 คน ดวยแบบ

ประเมนทสรางขนการวเคราะหขอมลมคาเฉลยเทากบ 4.27 คาเบยงเบนมาตรฐานเทากบ 0.53 พบวาระบบทพฒนาขนมความพงพอใจโดยรวมอยในระดบด การประเมนความพงพอใจของผใชงานทวไปจ านวน 30 คน การวเคราะหขอมลคาเฉลยเทากบ 4.20 คาเบยงเบนมาตรฐานเทากบ 0.50 แสดงใหเหนวาระบบทพฒนาขนโดยรวมอยในระดบด

ตารางท 3.2 แสดงผลการประเมนความพงพอใจทมตอระบบ

รายการประเมน ผเชยวชาญ ผใชงานทวไป

X SD X SD

ความยากงายของการใชงาน 4.20 0.53 4.10 0.49

ความถกตองของการเลอกวดโอออกมาแสดง 4.34 0.48 4.23 0.48

สทธการเขาใชงานและความปลอดภย 4.40 0.53 4.37 0.48

การสบคนขอมลงายและสะดวก 4.08 0.57 4.07 0.47

สรปความพงพอใจทมตอระบบ 4.27 0.53 4.20 0.50

4. อภปรายผล

ในสวนนจะกลาวถง ขอสรปจากการดาเนนโครงงาน ปญหาและอปสรรคระหวางการพฒนา รวมทงขอเสนอแนะตางๆในการศกษาตอไป โดยมรายละเอยดดงตอไปน 4.1 สรปผลและวจารณ

ในการพฒนาระบบแนะน าวดโอการแขงขนเรอยาวประเพณโดยการใชโปรไฟลของผใชเปรยบเทยบกบค าส าคญของวดโอ โดยทดลองใชงานจากผเชยวชาญและผใชงานทวไป จากการวเคราะหรวมรวมรวบรวมขอมลและออกแบบระบบงานเพอใหเหมาะสมแกการใชงาน ได

DPU

77 ออกแบบใหผใชสามารถเรยนรและใชงานงายทสดตามความตองการของผใช โดยสรปผลการด าเนนงานดงน

4.1.1 การแนะน าวดโอตรงกบความชอบของผใชงาน 4.1.2 การสบคนขอมลวดโอสามารถท าไดสะดวกและรวดเรว เนองจากมการแบง

ประเภทวดโอการแขงขนและชองทางการคนหาวดโอทงายและสามารถการสบคนขอมลไดอยางสะดวกและรวดเรว 4.2 ปญหาและอปสรรค

4.2.1 มความยากล าบากในการศกษาวธทมการน ามาใชในระบบแนะน าในปจจบน เพราะมหลายวธทเหมาะสมในการน ามาพฒนาไมสามารถเลอกวธการทเหมาะสมได

4.2.2 การศกษาและท าความเขาใจกบวธทจะน ามาใชกบระบบแนะน านนมความยากส าหรบผด าเนนการพอสมควร เพราะระบบแนะน าสวนใหญเปนวธอาศยขอมลทางคณตศาสตร จงท าใหไมเขาใจเปนอยางมาก

4.2.3 ปญหาการออกแบบหนาเวบของระบบไมสวยงาม เพราะผด าเนนการไมมความช านาญในการออกแบบระบบมากพอ 4.3 ขอเสนอแนะในการศกษาขนตอไป

4.3.1 การน าวธการใหมทคดคนขนไปใชในงานจรง สาหรบ Recommender Systems เพอการแนะน า Item ตางๆนน ขนตอนการสราง User Profile และ Profile ของ Item อาจตองมการเปลยนแปลงไปตามความเหมาะสมและความตองการในการแนะน า การก าหนด Feature ตางๆ กตองเปลยนแปลงไปตามชนดของ Item ซงตองการการศกษาคนควาเพมเตม เพอการน าไปใชตอไป

4.3.2 วธการทน าเสนอในงานวจยน อาจยงไมใชขอสรปหรอวธการทดทสด และตองการการศกษาเพมเตมอกมาก และในอนาคตเมอเทคโนโลยคอมพวเตอร ขนาดของหนวยความจ าและความเรวในการประมวลผลเพมสงขน อาจท าใหสามารถใชการค านวณทซบซอนยงขน เพอประสทธภาพการท างานทดยงขนของ Recommender Systems


ศรลกษณ ปลองทอง และ สขมาล กตสน (2552). การท านายความชอบของผชมตอภาพวาดโดยใชเทคนค Hybrid Content-Based Classification and Collaborative Filtering : มหาวทยาลยเทคโนโลยพระจอมเกลาพระนครเหนอ.

DPU

78 ชารน ถนพงงาน และ ไพรสน ศรพล. (2552). ระบบแนะน ารานอาหารอตโนมตบบเวบไซตและการเชอมโยงผาน Google Map (Restaurant Recommender System on Website and Google Maps) . กรงเทพฯ: จฬาลงกรณมหาวทยาลย. ทศนวรรณ แกวใส และ สพจน นตยสวฒน (2552). ระบบแนะน าภาพยนตรดวยเทคนคตวกรองเชงรวมมอรวมกบวธเคมน: มหาวทยาลยเทคโนโลยพระจอมเกลาพระนครเหนอ. อาคม รตนศร และ สพจน นตยสวฒน (2552). ระบบแนะน าโฆษณาส าหรบโปรแกรมสรางรปสไลดโชวโดยใชเทคนค Text Classification: มหาวทยาลยเทคโนโลยพระจอมเกลาพระนครเหนอ. James Davidson, Benjamin Liebald, AJunning Liu, Palash Nanady, Taylor Van Vleet, The YouTube Video Recommendation System. Barcelona, Spain. Bo Yang, Tao Mei, Xian-Sheng Hua, Linjun Yang, Shi-Qiang Yang, Mingjing Li. Online Video Recommendation Based on Multimodal Fusion and Relevance Feedback. Amsterdam, Natherland. Bo Yang, Tao Mei, Xian-Sheng Hua, Linjun Yang, Shi-Qiang Yang, Mingjing Li. VideoReach: An Online Video Recommendation System. Chaina. Bhuvaneswari A, Karthikeyan M P, Lakshminarayanan T R, Improving Diversityin Video Recommender Systems and The Discovery of Long Tail: India, Sastra University.

DPU

79

ประวตผเขยน

ชอ-นามสกล ปรญญา รมแสง ประวตการศกษา ส าเรจการศกษาระดบปรญญาตรสาขาวชา

วทยาการคอมพวเตอร มหาวทยาลยราชภฎจนทรเกษม ปการศกษา 2547

ต าแหนงและสถานทท างานปจจบน หวหนางาน (ระดบ 6) งานศนยขอมล สวนสารสนเทศ ฝายสารสนเทศ องคการอตสาหกรรมปาไม

DPU

โดยการใช้โปรไฟล์ของผู้ใช้...

Documents