Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Xây dựng mô hình bán hàng tự động trên internet

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI<br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ<br /> <br /> <br /> NGUYỄN VĂN QUYỀN<br /> <br /> XÂY DỰNG MÔ HÌNH BÁN HÀNG TỰ ĐỘNG<br /> TRÊN INTERNET<br /> <br /> LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN<br /> <br /> HÀ NỘI - 2016<br /> <br /> ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI<br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ<br /> <br /> <br /> NGUYỄN VĂN QUYỀN<br /> <br /> XÂY DỰNG MÔ HÌNH BÁN HÀNG TỰ ĐỘNG<br /> TRÊN INTERNET<br /> <br /> Ngành: Công nghệ thông tin<br /> Chuyên ngành: Hệ thống thông tin<br /> Mã số: 14025060<br /> <br /> LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN<br /> <br /> NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. Nguyễn Văn Nam<br /> <br /> HÀ NỘI – 2016<br /> <br /> LỜI CAM ĐOAN<br /> Tôi là Nguyễn Văn Quyền, học viên khóa K21, ngành Công nghệ thông tin,<br /> chuyên ngành Hệ Thống Thông Tin. Tôi xin cam đoan luận văn “Xây dựng mô<br /> hình bán hàng tự động trên Internet” là do tôi nghiên cứu, tìm hiểu và phát triển<br /> dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Văn Nam, không phải sự sao chép từ các tài<br /> liệu, công trình nghiên cứu của người khác mà không ghi rõ trong tài liệu tham<br /> khảo. Tôi xin chịu trách nhiệm về lời cam đoan này.<br /> Hà Nội, ngày<br /> <br /> tháng<br /> <br /> năm<br /> <br /> MỤC LỤC<br /> <br /> TÓM TẮT NỘI DUNG ...................................................................................................1<br /> 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG .......................................................................2<br /> 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN BÁN HÀNG TỰ ĐỘNG ...........................................4<br /> 2.1 Các mô hình trả lời bán hàng tiêu biểu ..........................................................................................4<br /> 2.2 Các vấn đề cần giải quyết và cải tiến........................................................................................... 11<br /> <br /> 3. CHƯƠNG 3: MẠNG NƠ-RON VÀ PHƯƠNG PHÁP SEQ2SEQ .......................14<br /> 3.1 Kiến thức tổng quan .................................................................................................................... 14<br /> 3.2 Framework TensorFlow............................................................................................................... 18<br /> 3.3 Lý thuyết mạng nơ-ron................................................................................................................ 19<br /> 3.3.1<br /> <br /> Mạng nơ-ron nhân tạo ANN .......................................................................................... 19<br /> <br /> 3.3.2<br /> <br /> Mạng nơ-ron tái phát RNN ............................................................................................ 21<br /> <br /> 3.3.3<br /> <br /> Mạng Long Short Term Memory LSTM ......................................................................... 24<br /> <br /> 3.4<br /> <br /> Phương pháp học chuỗi Seq2Seq ......................................................................................... 29<br /> <br /> 4. CHƯƠNG 4: GIẢI PHÁP VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT ISALES .....36<br /> 4.1 Giải pháp đề xuất ........................................................................................................................ 36<br /> 4.2 Nguồn dữ liệu huấn luyện .......................................................................................................... 38<br /> 4.2.1 Facebook .............................................................................................................................. 39<br /> 4.2.2 GraphAPI .............................................................................................................................. 40<br /> 4.3<br /> <br /> Xây dựng mô hình iSales ....................................................................................................... 42<br /> <br /> 4.3.1<br /> <br /> Pha thu thập dữ liệu ...................................................................................................... 42<br /> <br /> 4.3.2<br /> <br /> Pha tiền xử lý dữ liệu..................................................................................................... 44<br /> <br /> 4.3.3<br /> <br /> Pha phân mảnh dữ liệu ................................................................................................. 46<br /> <br /> 4.3.4<br /> <br /> Pha huấn luyện dữ liệu.................................................................................................. 48<br /> <br /> 4.3.5<br /> <br /> Pha sinh câu trả lời ........................................................................................................ 51<br /> <br /> 5. CHƯƠNG 5: THỬ NGHIỆM, ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ........................................54<br /> 5.1<br /> <br /> Phát biểu usecase .................................................................................................................. 54<br /> <br /> 5.2 Thử nghiệm iSales ....................................................................................................................... 55<br /> 5.3<br /> <br /> Đánh giá kết quả.................................................................................................................... 60<br /> <br /> 6. KẾT LUẬN.............................................................................................................62<br /> TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................. 63<br /> <br /> DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT<br /> Từ viết<br /> tắt<br /> Chatbot<br /> Page<br /> Post<br /> Comment<br /> NLP<br /> ANN<br /> RNN<br /> LSTM<br /> <br /> Seq2Seq<br /> <br /> Từ chuẩn<br /> <br /> Diễn giải<br /> <br /> Chatbot<br /> Page<br /> Post<br /> Comment<br /> <br /> Hệ thống trả lời tự động<br /> Khái niệm trang thông tin trên facebook<br /> Khái niệm bài viết trên facebook<br /> Khái niệm bình luận trên facebook<br /> <br /> Natural Languague Processing<br /> Artificial Nerual Network<br /> Recurrent Neural Network<br /> Long short-term memory<br /> <br /> Xử lý ngôn ngữ tự nhiên<br /> Mạng nơ ron nhân tạo<br /> Mạng nơ ron tái phát<br /> Mạng cải tiến để giải quyết vấn đề phụ thuộc<br /> quá dài<br /> <br /> sequence to sequence<br /> <br /> Phương pháp học chuỗi liên tiếp trong<br /> DeepLearning<br /> <br />