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題名 臉書粉絲頁超連結分析系統
A Hyperlink Analyzer for Facebook Pages
作者 李燕宜
Lee, Yen I
貢獻者 陳恭
Chen, Kung
李燕宜
Lee, Yen I
關鍵詞 臉書
粉絲頁
超連結
Facebook
fan page
URL
日期 2015
上傳時間 1-Oct-2015 14:18:05 (UTC+8)
摘要 近年來隨著網際網路快速發展和社群網站的盛行,社群網站已成為許多名人、明星、公司、機關團體等與一般使用者溝通的新管道,其中很常見的就是透過建立臉書(Facebook)粉絲頁的方式來發佈消息更新狀況,一般使用者可藉由臉書平台來快速獲取名人動態或產品資訊等與其他網友之評論與意見,透過網路社群經營與粉絲頁建立已成為許多名人、公司企業與團體進行行銷、發表意見與粉絲互動的重要管道。
不僅於此,當重大公共事件發生時,許多臉書粉絲頁也會成為訊息與意見傳播的重要管道,所以許多傳播研究學者紛紛投入研究粉絲頁所發佈的貼文內容與來源,其中一個重點就是粉絲頁貼文所引用的外部網站內容。本論文針對轉發超連結的貼文以及大量貼文內含的超連結作處理,透過網址擷取和網址還原技術(URL unshorten)的應用加以分析統計,以供傳播研究學者快速了解粉絲頁貼文內容分布狀況,並藉此了解在不同情境下的社交媒體策略以及與粉絲之間的互動關係。另外為優化本系統效能,對於排程分析工作中提出並導入了「排程資料處理機制」,可顯著降低重覆分析貼文的次數,以提升資料分析的效率。
Nowadays, social networking sites have become the new media for many celebrities, groups and business to communicate in societies and worldwide. Many celebrities, groups and business post their new status through Facebook fan pages and users can get status about celebrities or product information through Facebook immediately. Creating a Facebook fan page is an amazing way to promote business and build closer relationship with audiences and customers.
Besides, during the outbreak a public event, many fan pages would become important sources of news and information dissemination. Thus, many Humanities and Social Sciences scholars are eager to investigate the sources and contents of posts in fan pages. In particular, many posts contain hyperlinks pointing to outside news or information sources. This thesis design and implement a fan page content analyzer, focusing on hyperlinks analysis. By parsing URLs and URL unshortening, our tool offers hyperlink analysis for scholars to get quick overview about fan page feeds and to understand how they cite news or information from various sources. In addition, our tool is equipped with an aggregated data sharing mechanism to avoid parsing redundant feeds, thus being able to improve the performance of the tool.
參考文獻 [1] 創世紀雙周刊第二十一期 社群服務調查暨台灣社群相關網站使用概況:http://www.taaa.org.tw/userfiles/0923.pdf
[2] 模範市調查公司(TNS). 2014. Facebook 台灣消費者線上行為調查:http://share.inside.com.tw/posts/5249
[3] 鄭宇君(2014.07)。〈網址還原探勘技術於傳播研究之應用:解析2012台灣總統大選Twitter之新聞來源引用〉。中華傳播學會2014年會,Panel:向運算轉,台北市,銘傳大學,2014年6月27日。
[4] Freelon, D. (2014). On the interpretation of digital trace data in communication and social computing research. Journal of Broadcasting & Electronic Media,58(1), 59-75. [5] The Like economy: Social buttons and the data-intensive web. Carolin Gerlitz, and Anne Helmond. New Media & Society 15(8):1348-1365 (2013)
[6] socialbakers:http://www.socialbakers.com/
[7] fanpage karma:http://www.fanpagekarma.com/
[8] Facebook Graph API:https://developers.facebook.com/docs/graph-api
[9] Regular Expression Pattern Website:http://regexlib.com/
[10] Oracle Corporation. MySQL:http://www.mysql.com/
[11] Microsoft. ASP.Net:http://www.asp.net/
[12] jQuery:http://jQuery.com/
[13] AJAX:http://en.wikipedia.org/wiki/Ajax_(programming)
[14] Highcharts:http://www.highcharts.com/
[15] Windows 工作排程器:https://technet.microsoft.com/zh-tw/library/cc721931.aspx
描述 碩士
國立政治大學
資訊科學學系
102971014
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0102971014
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 陳恭zh_TW
dc.contributor.advisor Chen, Kungen_US
dc.contributor.author (Authors) 李燕宜zh_TW
dc.contributor.author (Authors) Lee, Yen Ien_US
dc.creator (作者) 李燕宜zh_TW
dc.creator (作者) Lee, Yen Ien_US
dc.date (日期) 2015en_US
dc.date.accessioned 1-Oct-2015 14:18:05 (UTC+8)-
dc.date.available 1-Oct-2015 14:18:05 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 1-Oct-2015 14:18:05 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0102971014en_US
dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/78755-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 資訊科學學系zh_TW
dc.description (描述) 102971014zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 近年來隨著網際網路快速發展和社群網站的盛行,社群網站已成為許多名人、明星、公司、機關團體等與一般使用者溝通的新管道,其中很常見的就是透過建立臉書(Facebook)粉絲頁的方式來發佈消息更新狀況,一般使用者可藉由臉書平台來快速獲取名人動態或產品資訊等與其他網友之評論與意見,透過網路社群經營與粉絲頁建立已成為許多名人、公司企業與團體進行行銷、發表意見與粉絲互動的重要管道。
不僅於此,當重大公共事件發生時,許多臉書粉絲頁也會成為訊息與意見傳播的重要管道,所以許多傳播研究學者紛紛投入研究粉絲頁所發佈的貼文內容與來源,其中一個重點就是粉絲頁貼文所引用的外部網站內容。本論文針對轉發超連結的貼文以及大量貼文內含的超連結作處理,透過網址擷取和網址還原技術(URL unshorten)的應用加以分析統計,以供傳播研究學者快速了解粉絲頁貼文內容分布狀況,並藉此了解在不同情境下的社交媒體策略以及與粉絲之間的互動關係。另外為優化本系統效能,對於排程分析工作中提出並導入了「排程資料處理機制」,可顯著降低重覆分析貼文的次數,以提升資料分析的效率。
zh_TW
dc.description.abstract (摘要) Nowadays, social networking sites have become the new media for many celebrities, groups and business to communicate in societies and worldwide. Many celebrities, groups and business post their new status through Facebook fan pages and users can get status about celebrities or product information through Facebook immediately. Creating a Facebook fan page is an amazing way to promote business and build closer relationship with audiences and customers.
Besides, during the outbreak a public event, many fan pages would become important sources of news and information dissemination. Thus, many Humanities and Social Sciences scholars are eager to investigate the sources and contents of posts in fan pages. In particular, many posts contain hyperlinks pointing to outside news or information sources. This thesis design and implement a fan page content analyzer, focusing on hyperlinks analysis. By parsing URLs and URL unshortening, our tool offers hyperlink analysis for scholars to get quick overview about fan page feeds and to understand how they cite news or information from various sources. In addition, our tool is equipped with an aggregated data sharing mechanism to avoid parsing redundant feeds, thus being able to improve the performance of the tool.
en_US
dc.description.tableofcontents 第一章 緒論........................................ 1
1.1背景 ........................................... 1
1.2研究動機 ....................................... 1
1.3研究目的 ....................................... 2
1.4研究成果 ....................................... 3
1.5論文大綱 ....................................... 4
第二章 技術背景與相關研究.......................... 5
2.1擷取網址與短網址還原 ........................... 5
2.1.1 短網址還原 .................................. 5
2.2資料庫及存取技術 ............................... 6
2.2.1 MySQL ....................................... 6
2.3前端頁面技術 ................................... 7
2.3.1 ASP.NET ..................................... 7
2.3.2 jQuery ...................................... 9
2.3.3 AJAX ........................................ 9
2.3.4 Highcharts .................................. 10
2.4工作排程技術 ................................... 10
2.5超連結分析相關研究 ............................. 11
第三章 系統設計與架構.............................. 12
3.1系統設計原則 ................................... 12
3.1.1資料處理模組 ................................. 14
3.1.2資料統計分析模組 ............................. 15
3.1.3資料展示模組 ................................. 15
3.2資料儲存機制設計 ............................... 21
3.2.1資料表設計 ................................... 21
3.3排程資料處理機制設計與實作 ..................... 22
3.3.1問題探討 ..................................... 22
3.3.2機制設計與實作 ............................... 23
第四章 系統功能驗證與蒐集成果...................... 24
4.1系統驗證計畫設計與評估方法 ..................... 24
4.1.1驗證計畫設計 ................................. 24
4.1.2評估方法 ..................................... 26
4.2驗證計畫執行成果 ............................... 27
4.2.1執行結果分析 ................................. 27
4.2.2導入排程資料處理與未導入機制間差異分析........ 35
4.3分析成果展示畫面 ............................... 36
第五章 結論與建議.................................. 43
5.1結論 ........................................... 43
5.2未來發展與建議 ................................. 43
參考文獻........................................... 45
zh_TW
dc.format.extent 2021251 bytes-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0102971014en_US
dc.subject (關鍵詞) 臉書zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 粉絲頁zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 超連結zh_TW
dc.subject (關鍵詞) Facebooken_US
dc.subject (關鍵詞) fan pageen_US
dc.subject (關鍵詞) URLen_US
dc.title (題名) 臉書粉絲頁超連結分析系統zh_TW
dc.title (題名) A Hyperlink Analyzer for Facebook Pagesen_US
dc.type (資料類型) thesisen
dc.relation.reference (參考文獻) [1] 創世紀雙周刊第二十一期 社群服務調查暨台灣社群相關網站使用概況:http://www.taaa.org.tw/userfiles/0923.pdf
[2] 模範市調查公司(TNS). 2014. Facebook 台灣消費者線上行為調查:http://share.inside.com.tw/posts/5249
[3] 鄭宇君(2014.07)。〈網址還原探勘技術於傳播研究之應用:解析2012台灣總統大選Twitter之新聞來源引用〉。中華傳播學會2014年會,Panel:向運算轉,台北市,銘傳大學,2014年6月27日。
[4] Freelon, D. (2014). On the interpretation of digital trace data in communication and social computing research. Journal of Broadcasting & Electronic Media,58(1), 59-75. [5] The Like economy: Social buttons and the data-intensive web. Carolin Gerlitz, and Anne Helmond. New Media & Society 15(8):1348-1365 (2013)
[6] socialbakers:http://www.socialbakers.com/
[7] fanpage karma:http://www.fanpagekarma.com/
[8] Facebook Graph API:https://developers.facebook.com/docs/graph-api
[9] Regular Expression Pattern Website:http://regexlib.com/
[10] Oracle Corporation. MySQL:http://www.mysql.com/
[11] Microsoft. ASP.Net:http://www.asp.net/
[12] jQuery:http://jQuery.com/
[13] AJAX:http://en.wikipedia.org/wiki/Ajax_(programming)
[14] Highcharts:http://www.highcharts.com/
[15] Windows 工作排程器:https://technet.microsoft.com/zh-tw/library/cc721931.aspx
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