Khóa luận tốt nghiệp: Trích chọn thuộc tính sản phẩm trong hệ thống mua bán trực tuyến tiếp cận khai phá luật kết hợp

Với sự phát triển bùng nổ của thương mại điện tử, số lượng đánh giá và nhận xét của người dùng về sản phẩm trên các nền tảng trực tuyến đã tăng lên đáng kể. Mặc dù là nguồn thông tin quý giá, khối lượng dữ liệu khổng lồ này lại gây khó khăn cho cả người mua và nhà sản xuất trong việc trích xuất thông tin hữu ích. Nhu cầu về một giải pháp hiệu quả để tóm tắt các đánh giá sản phẩm, đặc biệt thông qua việc trích chọn thuộc tính sản phẩm, trở nên cấp thiết. Trong bối cảnh các mô hình hiện có chủ yếu tập trung vào ngôn ngữ tiếng Anh, khóa luận này đặt ra mục tiêu xây dựng một phương pháp tiếp cận mới. Chúng tôi tập trung vào việc áp dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khai phá luật kết hợp để giải quyết bài toán này trên dữ liệu tiếng Việt, nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc và có cấu trúc về sản phẩm.

Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, chuyên gia trong lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Khai phá dữ liệu và Thương mại điện tử.

Luận văn này giải quyết bài toán cốt lõi trong lĩnh vực thương mại điện tử hiện đại: quản lý và tổng hợp thông tin từ hàng triệu đánh giá sản phẩm trực tuyến do người dùng tạo ra. Khi số lượng đánh giá tăng vọt, cả người tiêu dùng lẫn nhà sản xuất đều gặp khó khăn trong việc nhanh chóng thu thập các thông tin quan trọng. Để giải quyết vấn đề này, đề tài tập trung vào việc trích chọn thuộc tính sản phẩm từ các đánh giá này. Phương pháp đề xuất tích hợp sâu sắc các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để tiền xử lý văn bản tiếng Việt, bao gồm phân tích cú pháp và loại bỏ lỗi, cùng với việc ứng dụng khai phá luật kết hợp (Association Rule Mining) để xác định các thuộc tính sản phẩm phổ biến và liên quan. Mô hình này được thiết kế để vượt qua các thách thức đặc thù của ngôn ngữ tiếng Việt như tính nhập nhằng và vấn đề từ đồng nghĩa, điều mà các hệ thống hiện có chủ yếu nhắm vào tiếng Anh chưa giải quyết được hiệu quả. Kết quả của nghiên cứu không chỉ chứng minh tính khả thi của việc áp dụng các kỹ thuật này cho tiếng Việt mà còn tạo tiền đề cho việc xây dựng các hệ thống tóm tắt đánh giá sản phẩm tự động, giúp người dùng đưa ra quyết định mua hàng sáng suốt hơn và hỗ trợ các nhà sản xuất cải tiến sản phẩm dựa trên phản hồi thực tế của khách hàng. Đây là một bước tiến quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm mua sắm trực tuyến và phân tích dữ liệu thị trường.