Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu phân tích hành vi mua hàng của khách hàng sử dụng mạng nơ-ron

Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt của thương mại điện tử hiện đại, việc dự đoán hành vi mua hàng của khách hàng đóng vai trò then chốt để nâng cao trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa chiến lược kinh doanh. Các phương pháp truyền thống dựa trên kỹ thuật tính năng thủ công thường bỏ qua mối quan hệ thời gian phức tạp trong dữ liệu tương tác tuần tự, dẫn đến hạn chế về độ chính xác và hiệu suất. Nghiên cứu này tập trung vào việc khai thác sức mạnh của học sâu, đặc biệt là mạng nơ-ron tái phát (RNN), để phân tích và dự đoán hành vi tiêu dùng. Bằng cách mô hình hóa dữ liệu tuần tự, luận văn nhằm mục đích vượt qua những hạn chế hiện có, mang lại khả năng dự đoán chính xác và giải thích được hơn, từ đó cải thiện đáng kể các hệ thống đề xuất và chiến lược tiếp thị.

Nghiên cứu sinh, kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học máy tính, chuyên gia phân tích kinh doanh, và các nhà quản lý trong lĩnh vực thương mại điện tử quan tâm đến ứng dụng học sâu để dự đoán và phân tích hành vi khách hàng.

Luận văn này trình bày một nghiên cứu chuyên sâu về phân tích và dự đoán hành vi mua hàng của khách hàng thông qua việc ứng dụng các kỹ thuật học sâu tiên tiến. Nhận thấy những hạn chế của các phương pháp truyền thống trong việc xử lý dữ liệu tương tác tuần tự và khai thác mối quan hệ thời gian, nghiên cứu tập trung vào tiềm năng của mạng thần kinh tái phát (RNN) để xây dựng các mô hình dự đoán hiệu quả hơn. Cụ thể, công trình này khảo sát hai khía cạnh chính: thứ nhất, nghiên cứu và đánh giá các kỹ thuật phép nhúng để tạo ra các biểu diễn vector hữu ích, giúp cải thiện đáng kể khả năng dự đoán của các mô hình RNN. Thứ hai, phân tích vai trò của các cơ chế chú ý trong việc giải thích các dự đoán của RNN, cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách các tương tác trong quá khứ ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trong tương lai. Mục tiêu cuối cùng là xây dựng một mô hình có khả năng xác định các cá nhân có tiềm năng mua hàng cao, từ đó hỗ trợ doanh nghiệp trong việc phân khúc thị trường, tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Các phương pháp nghiên cứu bao gồm việc thu thập và tiền xử lý dữ liệu, cấu hình mô hình, và phân tích kỹ lưỡng các kết quả để đưa ra các đề xuất và hướng nghiên cứu tiếp theo về ứng dụng mạng nơ-ron trong phân tích hành vi người tiêu dùng.