พบ 6 รายการ (ค้นหา: "GRU")
วารสารวิชาการ ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q4
HGT4REC: HYPERBOLIC GRAPH TRANSFORMER FOR SEQUENTIAL AND SOCIAL RECOMMENDATION
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง 2569 Suranaree Journal of Science and Te 2,830 0 คณะบริหารธุรกิจ
Collection : วารสารวิชาการ  |  ปี : 2569  |  เจ้าของผลงาน : ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง
Sequential behaviors and social ties jointly shape user preferences; however, most prior work models them in isolation and relies on shallow fusion in Euclidean space, which struggles to capture temporal drift and hierarchical social structure. We propose a novel framework; HGT4Rec, a Hyperbolic Graph Transformer for Sequential and Social Recommendation. A graph transformer encodes item-transition dependencies to track evolving preferences along the sequence, while a hyperbolic transformer operates on the social graph to represent long-range and hierarchical influence. We further introduce FusionGRU, an adaptive gating module that integrates the two representations into a unified preference state for Top-K prediction. Experiments on Yelp, iFashion, LastFM show that HGT4Rec delivers substantial improvements over the strongest baseline, achieving +348.22% / +314.86%, +383.21% / +210.19%, and +90.85% / +9.83% in Recall@10 and NDCG@10, respectively. Our results demonstrate the value of combining graph transformers with hyperbolic space modeling and the gated fusion for next-item recommendation in sequential and social settings (our code).
บทความประชุมวิชาการ ระดับนานาชาติ
BERTGRU4Sentiment: Bidirectional Encoder Representations from Transformers with Gated Recurrent Unit
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง 2569 2,293 56 คณะบริหารธุรกิจ
Collection : บทความประชุมวิชาการ  |  ปี : 2569  |  เจ้าของผลงาน : ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง
This study proposes BERTGRU4Sentiment, a deep learning model that combines fine-tuned Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) with a Gated Recurrent Unit (GRU) for multilingual sentiment analysis. The proposed model is evaluated on four benchmark datasets: Wongnai (Thai), Amazon Reviews (English), Twitter/X (English), and IMDB (English), covering both three-class (negative, neutral, positive) and two-class (negative, positive) classification tasks. To address class imbalance, a mixed over- and under-sampling strategy is applied to all datasets. Results demonstrate that BERTGRU4Sentiment consistently outperforms traditional baseline models including Decision Tree, Random Forest, XGBoost, and LSTM across all datasets, achieving accuracy of 69.49% on Wongnai, 93.67% on Amazon Reviews, 71.73% on Twitter, and 83.97% on IMDB. The findings confirm that BERTGRU4Sentiment enables richer contextual feature extraction, and the proposed architecture is effective for multilingual sentiment classification tasks.
วารสารวิชาการ ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q4
A Study of Work Skills of Thai Students in the Digital Transformation Era
ดร.สกุลกาญจน์ วลีอิทธิภัสร์ 2569 Journal of Arts and Thai Studies 1,881 0 คณะครุศาสตร์อุตสาหกร
Collection : วารสารวิชาการ  |  ปี : 2569  |  เจ้าของผลงาน : ดร.สกุลกาญจน์ วลีอิทธิภัสร์
ที่มาและวัตถุประสงค์ เทคโนโลยีและดิจิทัลเข้ามามีบทบาทสำคัญในการช่วยอำนวยความสะดวกในการทำงานและเพิ่มประสิทธิภาพในการปฏิบัติงาน ส่งผลให้รูปแบบการเรียนรู้ กระบวนการทำงาน และวิถีชีวิตของผู้คนเปลี่ยนแปลงไปตามความก้าวหน้าของเทคโนโลยีและดิจิทัล นักศึกษาจึงจำเป็นต้องมีทักษะที่พร้อมสำหรับการเข้าสู่ตลาดแรงงาน และสามารถปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงที่เทคโนโลยีและดิจิทัลเข้ามามีบทบาทสำคัญในการทำงาน การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาและเปรียบเทียบโมเดลการวัดทักษะการทำงานสำหรับนักศึกษาไทยในยุคการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล จำแนกตามประเภทของสาขาวิชา และ 2) ศึกษาพฤติกรรมการเรียนรู้และระดับความต้องการพัฒนาทักษะการทำงานของนักศึกษา วิธีการศึกษา ประชากรและกลุ่มตัวอย่างในการศึกษาครั้งนี้ประกอบด้วยนักศึกษาระดับปริญญาตรี ชั้นปีที่ 3, 4 และ 5 ของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี จำนวน 822 คน ซึ่งได้มาจากการสุ่มแบบหลายขั้นตอน เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย คือ แบบสอบถาม แบ่งออกเป็น 2 ส่วน ได้แก่ ส่วนที่ 1 ข้อมูลทั่วไปของผู้ตอบแบบสอบถาม และส่วนที่ 2 แบบสอบถามทักษะการทำงาน จำนวน 87 ข้อ มีลักษณะเป็นมาตรประมาณค่าแบบลิเคิร์ต 5 ระดับ โดยทักษะการทำงานประกอบด้วย 8 องค์ประกอบหลัก และ 28 องค์ประกอบย่อย เครื่องมือวิจัยได้รับการตรวจสอบความตรงเชิงเนื้อหาโดยใช้ดัชนีความสอดคล้องระหว่างข้อคำถามกับวัตถุประสงค์ และตรวจสอบความเที่ยงโดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์แอลฟาของครอนบาค การวิเคราะห์ข้อมูลประกอบด้วยการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยันอันดับสองและการทดสอบความไม่แปรเปลี่ยนของการวัด โดยใช้โปรแกรม Mplus 8.0 รวมทั้งการวิเคราะห์สถิติเชิงพรรณนาและการวิเคราะห์ความแปรปรวนพหุคูณโดยใช้โปรแกรม SPSS ผลการศึกษา 1. ผลการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยันอันดับสอง พบว่า โมเดลการวัดทักษะการทำงานสำหรับนักศึกษาไทยในยุคการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลประกอบด้วย ทักษะการสื่อสาร ทักษะการบริหารจัดการ ภาวะผู้นำ ทักษะการเรียนรู้ ทักษะดิจิทัล ทักษะการปรับตัว การคิดเชิงวิพากษ์ และความคิดสร้างสรรค์ โดยโมเดลมีความสอดคล้องกลมกลืนกับข้อมูลเชิงประจักษ์ (Δχ²(252, N = 822) = 25.86, p = .00, RMSEA = .04, SRMR = .03, CFI = .98) ผลการวิเคราะห์ความไม่แปรเปลี่ยนของการวัดใน 4 กลุ่มสาขาวิชา ได้แก่ วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี วิศวกรรมศาสตร์ การศึกษา และการออกแบบและความคิดสร้างสรรค์ พบว่า โมเดลการวัดทักษะการทำงานสำหรับนักศึกษาไทยในยุคการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลมีความแตกต่างกันตามกลุ่มสาขาวิชา โดยกลุ่มการออกแบบและความคิดสร้างสรรค์ให้ความสำคัญกับการคิดเชิงวิพากษ์มากกว่ากลุ่มอื่น โดยองค์ประกอบด้านการคิดอย่างเป็นระบบและการคิดวิเคราะห์มีค่าน้ำหนักองค์ประกอบที่ไม่มีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 (Δχ²(2–1) = 39.99; df(2–1) = 23) 2. ผลการวิเคราะห์พฤติกรรมและความต้องการในการเรียนรู้ของนักศึกษา พบว่า แม้จะอยู่ในยุคการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล นักศึกษายังคง 1) ต้องการการเรียนรู้ที่ผสมผสานระหว่างรูปแบบออนไลน์และออนไซต์ ร้อยละ 68.51 2) ชอบการเรียนรู้อย่างอิสระและการเรียนรู้ผ่านการลงมือปฏิบัติ ร้อยละ 51.14 และ 3) ต้องการพัฒนาทักษะการทำงานโดยบูรณาการเข้ากับรายวิชาที่ศึกษา ร้อยละ 51.54 นอกจากนี้ ความมั่นใจในการมีทักษะการทำงานเพิ่มขึ้นตามความถี่ในการพัฒนาตนเอง กล่าวคือ ยิ่งนักศึกษาพัฒนาตนเองอย่างสม่ำเสมอมากขึ้น ยิ่งมีความมั่นใจในความสามารถของตนเองมากขึ้น (F(24, 2347) = 1.73, p = .02, Pillai’s Trace = .50, partial η² = .02) การประยุกต์ใช้ การวิจัยนี้ให้สารสนเทศสำคัญเกี่ยวกับทักษะการทำงานของนักศึกษาไทย ซึ่งช่วยให้ผู้สอนเห็นถึงจุดแข็งและจุดที่ควรพัฒนาของผู้เรียนในแต่ละทักษะ นอกจากนี้ การศึกษาที่จำแนกตามภูมิหลังและสาขาวิชาของผู้เรียนทำให้ได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับจุดแข็ง จุดที่ควรพัฒนา และความต้องการในการพัฒนาทักษะของนักศึกษาแต่ละกลุ่ม สารสนเทศดังกล่าวสามารถนำไปใช้ประกอบการปรับปรุงหลักสูตรและออกแบบการจัดการเรียนการสอน เพื่อส่งเสริมให้นักศึกษาได้รับการพัฒนาทักษะอย่างตรงตามความต้องการและเป้าหมายมากยิ่งขึ้น บทสรุป โมเดลการวัดทักษะการทำงานสำหรับนักศึกษาไทยในยุคการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลประกอบด้วย ทักษะการสื่อสาร ทักษะการบริหารจัดการ ภาวะผู้นำ ทักษะการเรียนรู้ ทักษะดิจิทัล ทักษะการปรับตัว การคิดเชิงวิพากษ์ และความคิดสร้างสรรค์ โดยนักศึกษาแต่ละกลุ่มสาขาวิชาให้ความสำคัญกับทักษะที่แตกต่างกัน การรับรู้เกี่ยวกับการมีทักษะการทำงานของนักศึกษาเพิ่มขึ้นตามความถี่ของการพัฒนาตนเอง กล่าวคือ ยิ่งนักศึกษาพัฒนาตนเองอย่างต่อเนื่องมากขึ้น ยิ่งมีความมั่นใจในทักษะและความสามารถของตนเองมากขึ้น ผลการวิจัยสามารถนำไปใช้เป็นสารสนเทศสำหรับอาจารย์และสถาบันการศึกษาในการออกแบบและปรับปรุงหลักสูตร รวมถึงการจัดการเรียนการสอนที่ส่งเสริมการพัฒนาทักษะการทำงานของนักศึกษาให้สอดคล้องกับความต้องการของตลาดแรงงานในอนาคต
บทความประชุมวิชาการ ระดับชาติ
Sentiment Analysis on the IMDB Dataset Using GRU
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง 2569 2,216 0 คณะบริหารธุรกิจ
Collection : บทความประชุมวิชาการ  |  ปี : 2569  |  เจ้าของผลงาน : ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ดังนี้ (1) เพื่อวิเคราะห์ความรู้สึกจากชุดข้อมูล IMDB ด้วยโครงข่ายประสาท เทียมแบบ GRU และ (2) เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพจากชุดข้อมูล IMDB ด้วยโครงโครงข่ายประสาทเทียม ด้วย GRU กับเทคนิคพื้นฐาน โดยใช้ข้อมูลรีวิวภาพยนตร์ภาษาอังกฤษจำนวนทั้งสิ้น 50,000 รีวิว ประกอบด้วย รีวิวเชิงบวก (Positive) จำนวน 25,000 รีวิว และรีวิวเชิงลบ (Negative) จำนวน 25,000 รีวิว แบ่งข้อมูล ออกเป็นชุดฝึกสอนร้อยละ 80 (40,000 รีวิว) และชุดทดสอบร้อยละ 20 (10,000 รีวิว) ผลการวิจัยพบว่า (1) แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมแบบ GRU ให้ประสิทธิภาพสูงที่สุด โดยมีค่าความถูกต้อง (Accuracy) เท่ากับ 0.8705 ค่า Precision เท่ากับ 0.8653 ค่า Recall เท่ากับ 0.8762 และค่า F1-Score เท่ากับ 0.8707 ตามลำดับ และ (2) ผลการเปรียบเทียบแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมแบบ GRU มีประสิทธิภาพดีที่สุด เมื่อเทียบกับ Random Forest (Accuracy = 0.8525) และ Decision Tree (Accuracy = 0.7266) ตามลำดับ ผลการวิจัยดังกล่าวแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของแบบจำลอง GRU ในการวิเคราะห์ความรู้สึก จากชุดข้อมูลข้อความขนาดใหญ่
บทความประชุมวิชาการ ระดับชาติ
Fake News Detection on the Fake News Dataset Using GRU
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง 2569 2,247 0 คณะบริหารธุรกิจ
Collection : บทความประชุมวิชาการ  |  ปี : 2569  |  เจ้าของผลงาน : ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ (1) ศึกษาประสิทธิภาพของโครงข่ายประสาทเทียมแบบ Gated Recurrent Unit (GRU) ในการตรวจจับข่าวปลอม และ (2) เปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดล GRU กับ เทคนิคพื้นฐานในการจำแนกข่าวจริงและข่าวปลอม โดยใช้ชุดข้อมูลข่าวจากแหล่งข้อมูลสาธารณะเป็น กรณีศึกษา คือ ชุดข้อมูลข่าวปลอม (Fake News Dataset) ประกอบด้วยข่าวจริงและข่าวปลอมอย่าง ละ 10,400 รายการ รวมทั้งหมด 20,800 รายการ กระบวนการวิจัยประกอบด้วยการเตรียมและทำความ สะอาดข้อมูลข้อความ ได้แก่ การตัดคำ การลบคำหยุด และการปรับรูปแบบข้อความ จากนั้นแปลงข้อมูล ข้อความให้อยู่ในรูปแบบเวกเตอร์ด้วยเทคนิค การฝังคำ เพื่อนำไปใช้ในการฝึกสอนและทดสอบโมเดล GRU และโมเดลพื้นฐาน โดยทำการแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นชุดฝึกสอน (Training Set) ร้อยละ 80 และชุดทดสอบ (Testing Set) ร้อยละ 20 ของข้อมูลทั้งหมด โดยชุดฝึกสอนประกอบด้วยข้อมูลจำนวน 16,640 รายการ ใช้สำหรับการเรียนรู้และปรับค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลอง ขณะที่ชุดทดสอบประกอบด้วยข้อมูลจำนวน 4,160 รายการ ใช้สำหรับประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองหลังจากกระบวนการฝึกสอนเสร็จสิ้น การประเมินประสิทธิภาพของโมเดลดำเนินการโดยใช้ตัวชี้วัด ได้แก่ ความแม่นยำ ความเที่ยงตรง ความ ครอบคลุม ค่าคะแนนเอฟหนึ่ง และ ตารางคอนฟิวชัน ผลการวิจัยพบว่า (1) โมเดล GRU สามารถจำแนกข่าว จริงและข่าวปลอมได้อย่างมีประสิทธิภาพในระดับสูง และ (2) โมเดล GRU มีค่าความแม่นยำเท่ากับร้อยละ 97.19 ซึ่งสูงกว่าเทคนิคพื้นฐานที่นำมาเปรียบเทียบ แสดงให้เห็นว่าโครงข่ายประสาทเทียมแบบ GRU มีศักยภาพในการคัดกรองข่าว เพื่อช่วยลดผลกระทบจากการเผยแพร่ข่าวปลอมในสังคมดิจิทัล
วารสารวิชาการ ระดับชาติ (TCI) TCI กลุ่ม 1
The Study of Prototypes for Developing Content Marketing Strategies Adding Value: Business in Banana
อ.รุ่งทิพย์ โคบาล 2566 วารสารวิชาการบัณฑิตวิทยาลัยสวนดุสิต 1,563 0 คณะบริหารธุรกิจ
Collection : วารสารวิชาการ  |  ปี : 2566  |  เจ้าของผลงาน : อ.รุ่งทิพย์ โคบาล
การวิจัยมีวัตถุประสงค์ เพื่อการศึกษาต้นแบบ และเสนอแนะแนวทางการพัฒนากลยุทธ์การตลาดด้วยเนื้อหาเพื่อการสร้างมูลค่าเพิ่มของธุรกิจผลิตภัณฑ์จากกล้วย โดยใช้วิจัยแบบเชิงประสานวิธี (ทั้งในเชิงปริมาณ และเชิงคุณภาพ) ผ่านกลุ่มตัวอย่างผู้เชี่ยวชาญ นักวิชาการ และภาคเอกชนที่มีประสบการณ์ด้านกลยุทธ์การตลาดดิจิทัล ด้วยวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง (Purposive Sampling) กำหนดคุณสมบัติผู้ให้ความคิดเห็นที่มีระดับการศึกษาระดับปริญญาโทขึ้นไป มีประสบการณ์ด้านการวิจัย และความเชี่ยวชาญในบริบทอย่างน้อย 7 ปี จำนวน 21 ตัวอย่างเก็บข้อมูลด้วยแบบประเมินความเหมาะสมและความเป็นไปได้ของต้นแบบ ในรูปแบบลิเคิร์ทสเกล 5 ระดับ หลังจากนั้นนำมาทดสอบค่าความเที่ยงตรงของแบบสอบถาม (IOC) และนำข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติเชิงพรรณนา ประกอบด้วย ค่าเฉลี่ย และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพื่อเปรียบเทียบผลความเหมาะสมและความเป็นไปได้ของต้นแบบที่พัฒนา ผลการวิจัย พบว่า ปัจจัยที่เหมาะสมและมีความเป็นไปได้ต่อการพัฒนาต้นแบบมากที่สุด คือ ปัจจัยมิติด้านคุณภาพ รองลงมาคือ ปัจจัยมิติด้านคุณค่าและ ปัจจัยมิติด้านเนื้อหา ตามลำดับ โดยการพัฒนาต้นแบบกลยุทธ์การตลาดด้วยเนื้อหาเพื่อการสร้างมูลค่าเพิ่มของธุรกิจผลิตภัณฑ์จากกล้วยให้มุ่งพัฒนาให้เกิดความเหมาะสมและเป็นไปได้มากที่สุดทั้งในด้านแผนการดำเนินงาน วิธีการสื่อสาร เนื้อหา เครื่องมือที่ใช้ และการถ่ายโอนองค์ความรู้สู่ชุมชน อันนำไปสู่ความได้เปรียบในการแข่งขันในอนาคต