Đề án Thạc sĩ: Áp dụng kỹ thuật học sâu cho tư vấn trên sàn thương mại điện tử Postmart

Trong kỷ nguyên số hóa hiện nay, thương mại điện tử đã trở thành một trụ cột quan trọng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, đặc biệt tại Việt Nam. Sự gia tăng khối lượng giao dịch trực tuyến và nhu cầu cá nhân hóa trải nghiệm người dùng đặt ra yêu cầu cấp thiết về các hệ thống tư vấn hiệu quả. Đề án này nhằm mục đích giải quyết thách thức đó thông qua việc ứng dụng các kỹ thuật học sâu tiên tiến để cải thiện khả năng đề xuất sản phẩm. Cụ thể, nghiên cứu tập trung vào việc phát triển và đánh giá một hệ thống tư vấn mạnh mẽ cho sàn thương mại điện tử Postmart, qua đó nâng cao sự tương tác của người dùng và hiệu quả kinh doanh thông qua các gợi ý sản phẩm thông minh dựa trên hành vi khách hàng.

Các nhà nghiên cứu, sinh viên sau đại học chuyên ngành công nghệ thông tin, khoa học máy tính, và các chuyên gia trong lĩnh vực thương mại điện tử, khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo quan tâm đến hệ thống tư vấn.

Đề án thạc sĩ kỹ thuật này khám phá việc áp dụng các kỹ thuật học sâu để tối ưu hóa hệ thống tư vấn trên sàn thương mại điện tử Postmart. Bắt đầu bằng việc giới thiệu tổng quan về Hệ thống tư vấn (Recommendation Systems - RS), nghiên cứu đi sâu vào các khái niệm cốt lõi như người dùng, mặt hàng và phản hồi, đồng thời phân tích cách dữ liệu được biểu diễn dưới dạng ma trận thưa. Tác giả thảo luận chi tiết về các phương pháp RS truyền thống như lọc cộng tác và lọc dựa trên nội dung, chỉ ra những ưu điểm và hạn chế của chúng, đặc biệt là trong việc xử lý các vấn đề như dữ liệu thưa thớt và khởi động lạnh. Điểm nhấn của đề án là việc tích hợp các mô hình học sâu hiện đại, cụ thể là Wide & Deep Neural Network, nhằm nâng cao độ chính xác và tính phù hợp của các đề xuất cá nhân hóa. Phương pháp nghiên cứu bao gồm giai đoạn thử nghiệm, sử dụng cả bộ dữ liệu Amazon Reviews cho phân tích cảm xúc và dữ liệu đánh giá sản phẩm của Postmart để đánh giá hiệu suất của mô hình. Kết quả mong đợi sẽ chứng minh giá trị thực tiễn của kỹ thuật học sâu trong việc tạo ra những gợi ý sản phẩm thông minh hơn, từ đó cải thiện trải nghiệm người dùng, tăng cường lòng trung thành của khách hàng và góp phần vào sự thành công thương mại của sàn Postmart.