Ứng dụng hệ thống tư vấn (recommender systems) trong thương mại điện tử: Luận văn thạc sĩ

- 1 -

B GIÁO DC VÀ ĐÀO TO

ĐI HC ĐÀ NNG

NGUYN TH HOÀI THO

NG DNG H THNG TƯ VN

(RECOMMENDER SYSTEMS)

TRONG LĨNH VC THƯƠNG MI ĐIN T

Chuyên ngành : KHOA HC MÁY TÍNH

Mã s: 60.48.01

TÓM TT LUN VĂN THC SĨ K THUT

Đà Nng - 2010

- 2 -

Công trình ñưc hoàn thành ti

ĐI HC ĐÀ NNG

Ngưi hưng dn khoa hc: PGS.TS Phan Huy Khánh

Phn bin 1 : PGS.TS. Lê Mnh Thnh

Phn bin 2 : PGS.TSKH. Trn Quc Chin

Lun văn ñưc bo v trưc Hi ñng chm Lun văn tt nghip

thc sĩ k thut hp ti Đi hc Đà Nng vào ngày 16 tháng 12

năm 2010.

* Có th tìm hiu lun văn ti:

- Trung tâm Thông tin - Hc liu, Đi hc Đà Nng

- Trung tâm Hc liu, Đi hc Đà Nng.

- 3 -

M ĐU

1. Lý do chn ñ tài

Trong nhng năm gn ñây s phát trin ca thương mi ñin t

(E-Commerce) ñã ñem li nhi!u li ích to ln cho n!n kinh t" toàn

cu. Thông qua thương mi ñin t , nhi!u loi hình kinh doanh mi

ñưc hình thành, trong ñó có mua bán hàng trên mng. Vi hình th#c

này ngưi tiêu dùng có th ti"p cn vi hàng hóa mt cách d$ dàng

và nhanh chóng hơn rt nhi!u so vi hình th#c mua bán hàng truy!n

thng.

Vi nhng th" mnh ca mình, nhng trang web bán hàng s% dn

thay th" các gian hàng hay các siêu th& truy!n thng. Nhưng trên thc

t" ngưi tiêu dùng vn còn rt “m'n mà” vi phương pháp mua bán

cũ. Mt phn vì hình th#c mua bán cũ ñã dn dn t)ng bưc chuyn

t) thói quen thành mt n"p văn hóa – văn hóa mua s*m. Khi ñó

ngưi tiêu dùng xem hot ñng mua s*m là hot ñng không th

thi"u trong ñi sng h+ng ngày. M't khác các trang web bán hàng

hin nay dù ñã ñưc phát trin rt nhi!u nhưng thc s vn chưa th

thay th" ñưc các gian hàng thc. Mt trong nhng nguyên nhân dn

ñ"n s thua kém này là y"u t con ngưi - mt y"u t mà mà ch*c

h,n các trang web bán hàng khó có th bù ñ*p ñưc.

Ngoài y"u t v! con ngưi ra, còn nhng y"u t nào dn ñ"n

s thua kém ca các gian hàng trc tuy"n so vi các gian hàng thc?

Ngưi tiêu dùng nhn xét gì v! nhng n- lc mà các trang web bán

hàng ñã và ñang mang li? Làm th" nào ñ nâng cao hiu qu ca

nhng gian hàng trc tuy"n?

Hin nay các h thng bán hàng trc tuy"n ñã to nhi!u ñi!u kin

- 4 -

thun li ñ ngưi mua có th ti"p cn nhi!u m't hàng cùng mt lúc.

Tuy nhiên, mt website thương mi thì luôn luôn mong mun phát

trin s lưng khách hàng, và mun có nhi!u khách hàng thì h phi

ña dng hóa các loi sn ph.m ñ ñáp #ng ñưc nhu cu mua s*m

ca nhi!u loi khách hàng, do vy s lưng sn ph.m và loi sn

ph.m ñưc trưng bày trong website ngày càng tăng và s% làm hn ch"

kh năng giao ti"p chn sn ph.m ca khách hàng, h phi duyt qua

nhi!u liên k"t, sàng lc nhi!u thông tin mi có th tìm ñưc sn ph.m

mong mun. Vy làm sao h- tr khách hàng trong công vic la chn

sn ph.m mua s*m? C/ th, nhng sn ph.m nào nên ñưc ñ! xut

ti"p theo các sn ph.m ñã ñưc khách hàng ñánh giá ho'c chn trong

gi0 hàng? Nên ñ! xut bao nhiêu sn ph.m là tt nht cho khách

hàng?

Đ khách hàng có th tìm và mua ñưc mt sn ph.m ưng ý thì

mt li khuyên, mt s tr giúp là rt quan trng. Mt ngưi bán

trong phương th#c mua bán truy!n thng là mt li th" rt ln. Do ñó

ñ hình th#c mua bán qua mng thc s phát trin thì bên cnh các

li th" vn có ca mình vic có thêm mt “ngưi tr giúp” là h"t s#c

cn thi"t. H tư vn ñưc hình thành và phát trin không n+m ngoài

m/c ñích ñáp #ng nhng yêu cu trên. Mt h thng tư vn tt có th

ñóng vai trò như ngưi trung gian h- tr khách hàng ñưa ra quy"t

ñ&nh chn hàng. Tin ích này ñóng vai trò như mt ngưi bán hàng

có kh năng thu thp thông tin v! s1 thích ca khách hàng, sau ñó tìm

trong kho hàng vô tn ca mình nhng m't hàng thích hp nht vi

s1 thích ñó. Thc cht ca mt h thng tư vn này là quá trình h-

tr khách hàng ñưa ra quy"t ñ&nh.

- 5 -

2. M c tiêu và nhi!m v nghiên c"u

• Xây dng ñưc mt website bán hàng trc tuy"n có h

thng tư vn

• Tìm hiu lĩnh vc bán hàng trc tuy"n – TMĐT

• Tìm hiu các phương pháp tư vn khách hàng (Lc da trên

ni dung (Content-base filter) và Lc cng tác (Collaboration

filter))

• Thu thp, tìm hiu, phân tích các tài liu và thông tin liên

quan ñ"n lun văn

• Phân tích thi"t k" h thng chương trình

• Đ! xut phương pháp xây dng mt h thng tư vn

• Áp d/ng mt s công ngh mi nh+m ñem li hiu qu cao

cho mt website bán hàng trc tuy"n (giao din, tc ñ, cách

th#c chn và mua hàng, phương th#c thanh toán….).

• Xây dng chương trình, cài ñ't, th nghim và ñánh giá k"t

qu

3. Đi tư$ng và phm vi nghiên c"u

Đi tưng nghiên c#u là các website bán hàng trc tuy"n vi s

lưng sn ph.m phong phú, ña dng có th gây khó khăn khi khách

hàng la chn sn ph.m.

Nghiên c#u các phương pháp ñ xây dng mt h thng tư vn.

Nghiên c#u các công ngh mi xây dng mt website hiu qu

vi tc ñ truy cp nhanh, có kh năng tích hp h thng tư vn.

4. Phương pháp nghiên c"u

- 6 -

Thu thp, tìm hiu, phân tích các tài liu và thông tin có liên quan

ñ"n lun văn.

Phân tích thi"t k" h thng chương trình.

Trin khai xây dng chương trình.

Kim th , ñưa ra nhn xét và ñánh giá k"t qu.

5. Ý nghĩa khoa hc và th'c ti(n c)a lu*n văn

Ý nghĩa khoa hc:

2ng d/ng ki"n th#c v! thương mi ñin t , marketing online và

các thut toán h- tr cho Recommender systems.

Góp phn vào công cuc nghiên c#u và phát trin nhng #ng

d/ng thông minh.

Ý nghĩa thc tin:

Tư vn cho khách hàng trong vic la chn sn ph.m nhanh

chóng và thun li.

Giúp cho các nhà sn xut, các doanh nghip ti"p cn và n*m b*t

nhu cu ca khách hàng mt cách d$ dàng hơn .

Ti"t kim thi gian và công s#c trong các thao tác tìm ki"m.

6. B c c lu*n văn

Ni dung chính ca lun văn ñưc chia thành 3 chương như sau:

Chương 1 - Trình bày cơ s1 lý thuy"t t3ng quan

Chương 2 - Gii thiu h thng tư vn, các ch#c năng ca h

thng, các công ngh #ng d/ng.

Chương 3 - Phân tích và thi"t k" h thng - Cài ñ't và k"t qu

minh ha

K"t lun tôi ñánh giá nhng vic ñã làm ñưc và nhng vic

chưa làm ñưc, ñưa ra hưng phát trin trong tương lai.

- 7 -

CHƯƠNG 1- NGHIÊN CU T,NG QUAN

1.1. TÌM HI-U THƯƠNG MI ĐIN T

1.1.1. Khái ni!m và ñ.c trưng c)a Thương mi ñi!n t/

Thương mi ñin t là hình th#c mua bán hàng hóa và d&ch v/

thông qua mng máy tính toàn cu. Thương mi ñin t theo nghĩa

rng ñưc ñ&nh nghĩa trong Lut mu v! Thương mi ñin t ca 4y

ban Liên Hp quc v! Lut Thương mi Quc t" (UNCITRAL):

“Thut ng Thương mi cn ñưc din gii theo nghĩa rng ñ

bao quát các vn ñ phát sinh t mi quan h mang tính cht thương

mi dù có hay không có hp ñng. Các quan h mang tính thương

mi bao gm các giao dch sau ñây: bt c giao dch nào v thương

mi nào v cung cp hoc trao ñi hàng hóa hoc dch v; tha

thun phân phi; ñi din hoc ñi lý thương mi, y thác hoa hng;

cho thuê dài hn; xây dng các công trình; tư vn; k thut công

trình; ñu tư; cp vn; ngân hàng; bo him; tha thun khai thác

hoc tô nhưng; liên doanh các hình thc khác v hp tác công

nghip hoc kinh doanh; chuyên ch hàng hóa hay hành khách b ng

ñư!ng bin, ñư!ng không, ñư!ng s"t hoc ñư!ng b”

1.1.2. Cơ s0 ñ1 phát tri1n TMĐT và các loi giao d2ch TMĐT

1.1.3. Các hình th"c hot ñ3ng ch) yu c)a TMĐT

1.1.3.1. Thư ñin t

1.1.3.2. Thanh toán ñin t

1.1.3.3. Gi hàng ñin t

1.1.3.4. Catalogue trc tuyn

- 8 -

1.1.3.5. Marketing trc tuyn

1.1.4. L$i ích c)a TMĐT

1.2. H THNG TƯ VN MUA BÁN TRC TUY4N

H thng tư vn (Recommender Systems - RS) là mt h thng

lc thông tin ñ'c bit, h thng cho phép lc thông tin da trên s

quan tâm ca ngưi dùng và ni dung ca văn bn.

1.2.1. Mua hàng qua mng

1.2.2. So sánh các phương pháp mua hàng

1.3. S PHÁT TRI-N C5A TMĐT – CÁC H THNG

TMĐT CÓ H6 TR7 TƯ VN

1.3.1. Kh8o sát s' phát tri1n c)a TMĐT

1.3.2. Các trang web TMĐT có h9 tr$ tư v:n

Các hot ñng h- tư vn khách hàng qua mng rt ña dng và

phân chia theo nhi!u cách khác nhau.

Mt s h tư vn n3i ti"ng hin nay như : MovieLens, Firefly,

Tapestry, Amazon, Lotus Notes, …..

1.3.2.1. Amazon.com

1.3.2.2. MovieFinder.com

1.3.2.3. Hpshopping.com

1.3.2.4. ChaCha.vn – Mng xã hi âm nhc trc tuyn

1.3.2.5. Vinabook.com – Nhà sách trên mng

- 9 -

CHƯƠNG 2- TÌM HI-U H THNG RECOMMENDER

SYSTEMS

2.1. H THNG TƯ VN (RECOMMENDER SYSTEMS)

2.1.1. Gi;i thi!u h! thng

H tư vn (Recommender system) – là mt thành phn trong h

thng thông tin. M/c ñích ca nó là h- tr ngưi dùng tìm ki"m ñưc

ñúng thông tin cn thi"t.

2.1.2. Các phương pháp thư<ng dùng ñ1 xây d'ng m3t h!

thng tư v:n

2.1.2.1. Phương pháp Lc da trên ni dung (Content -based

filter)

Phương pháp lc da trên ni dung là mt gii thut hưng v!

nghiên c#u lc thông tin, phương pháp lc da trên ni dung ưc

lưng hàm ñánh giá R(u,i) ca item i vi user u ñưc thi"t lp da

trên cơ s1 ñánh giá R(u,i’) ca cùng user u cho item i’ mà trong ñó i

và i’ là tương t nhau v! m't ni dung.

2.1.2.2. Phương pháp Lc cng tác (Collaboration filter)

Phương pháp Lc cng tác là phương pháp tp hp các ñánh giá

ho'c các quan ñim ca khách hàng, nhn dng s tương ñng gia

các khách hàng trên cơ s1 các ñánh giá ho'c quan ñim ca h và

phát sinh ra nhng tư vn mi cho khách hàng.

Bn cht ca phương pháp này chính là hình th#c tư vn truy!n

ming t ñng. Trong phương pháp này, h thng s% so sánh, tính

toán ñ tương t nhau gia nhng ngưi dùng hay sn ph.m, t) ñó

- 10 -

ngưi dùng s% ñưc tư vn nhng thông tin, sn ph.m ñưc ưa

chung nht b1i nhng ngưi dùng có cùng th& hi"u. Trong phương

pháp này, h thng thưng xây dng các ma trn ñánh giá b1i ngưi

dùng lên các sn ph.m, bn tin. T) ñó tính toán ñ tương t gia h.

Các h tư vn da trên lc cng tác không yêu cu quá n'ng vào vic

tính toán, do ñó nó có th ñưa ra nhng tư vn có ñ chính xác cao và

nhanh chóng cho mt s lưng ln ngưi dùng. Hơn na, h tư vn

này không yêu cu mô t ni dung tưng minh mà ch5 s d/ng ñánh

giá ca ngưi dùng ñ ưc lưng, do ñó nhng h này có kh năng tư

vn phong phú và thưng to ra nhng tư vn bt ng cho ngưi

dùng.

Phương pháp lc cng tác có các vn ñ như:

• S thưa tht

• Vn ñ! sn ph.m mi

• Vn ñ! khách hàng mi

2.1.2.3. Phương pháp Đánh giá (Rating)

Rating là mt phương pháp thu thp thông tin phn hi ca khách

hàng v! mt m't hàng nào ñó. Phương pháp này ñưc thc hin b+ng

cách to ra mt trang ñánh giá cho khách hàng. Khi khách hàng vào

xem chi ti"t mt sn ph.m nào ñó thì khách hàng có th ñánh giá và

cho ñim sn ph.m ñó vi thang ñim 5 (chn t) 1 ñ"n 5 sao). H

thng s% t3ng hp tt c các ñánh giá ca khách hàng v! sn ph.m và

tính ra ñim trung bình cho t)ng sn ph.m.

2.1.3. Các ch"c năng chính c)a h! thng

o Qun lý nhóm sn ph.m, qun lý sn ph.m, qun lý nhà

sn xut:

Luận văn thạc sĩ: Ứng dụng hệ thống tư vấn (recommender systems)trong lĩnh vực thương mại điện tử

Ứng dụng hệ thống tư vấn (recommender systems)trong lĩnh vực thương mại điện tử nhằm xây dựng một website bán hàng trực tuyến có hệ thống tư vấn, tìm hiểu bán hàng trực tuyến.

Chủ đề:

Tài liệu liên quan

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Hỗ trợ

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi