ผลแนะนำสำหรับ "Classification models" จัดอันดับความเกี่ยวข้อง (5 รายการ)
เรียง:
แสดง:
ล้าง
วารสารวิชาการ
100% match ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q3
Comparison of capability of data classification models to predict consistent results for depression
ผศ.ดร.ณัฐรฐนนท์ กานต์รวีกุลธนา  |  2566  |  คณะบริหารธุรกิจ  |  88
This research compares the capability of data classification models to predict consistent results for a subject’s depression potentiality, track the subject behaviour and recognise...
บทความประชุมวิชาการ
30% match ระดับนานาชาติ
GraphBERT4FakeNews: Graph-aware Bidirectional Transformer Learning for English Fake News Detection
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง  |  2569  |  คณะบริหารธุรกิจ  |  71
The rapid dissemination of fake news through online news platforms and social media has become a major challenge, significantly influencing public opinion, political decision-makin...
วารสารวิชาการ
23% match ระดับชาติ (TCI)
Classifying Thai SMS Messages from Scammers using Machine Learning
ผศ.สุรเทพ แป้นเกิด  |  2569  |  คณะบริหารธุรกิจ  |  280
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อการจําแนกข้อความ SMS ภาษาไทยจากมิจฉาชีพด้วย Machine Learning 2) ศึกษาการใช้อัลกอริทึม PyThaiNLP ร่วมกับเทคนิค TF-IDF ในการสกัดคุณลักษณะข้อควา...
วารสารวิชาการ
11% match ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q1
GCA4Rec: Graph-Based Co-Attention Networks for Sequential and Social Recommendation
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง  |  2568  |  คณะบริหารธุรกิจ  |  70
The integration of sequential and social recommendations using a graph-based co-attention architecture marks a significant advancement in deep learning, substantially improving rec...
วารสารวิชาการ
11% match ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q1
BiTG4Rec: Bidirectional Transformer Graphs for Sequential-Social Recommendation
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง  |  2568  |  คณะบริหารธุรกิจ  |  63
Sequential-social recommendation systems are essential for understanding users’ evolving interests and predicting their future behaviors. While existing methods employing bidirecti...
ระบบแนะนำงานวิจัย

จัดอันดับความเกี่ยวข้องจากคำสำคัญด้วย TF-IDF ถ่วงน้ำหนักชื่อเรื่อง / คำสำคัญ / บทคัดย่อ รองรับทั้งภาษาไทยและภาษาอังกฤษ

TF-IDF Keyword Weighting Relevance Rank