Chương 1: Giới thiệu đề tài. • Chương 2: Cơ sở lý thuyết và công nghệ. • Chương 3: Phân tích yêu cầu. • Chương 4: Thiết kế hệ thống và các thuật toán.
• Chương 5: Hiện thực hệ thống. • Chương 6: Kiểm thử phần mềm. • Chương 7: Đánh giá hệ thống và performance. • Chương 8: Tổng kết.
• Danh mục tài liệu tham khảo. SVTH: NGUYỄN BỬU THỊNH – MSSV: 1720065 Trang 13 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC GVHD: TS. PHAN TRỌNG NHÂN CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÔNG NGHỆ 2. Thương mại điện tử Thương mại điện tử là hoạt động mua bán sản phẩm (hoặc dịch vụ) thông qua các hệ thống điện tử như Internet và các mạng máy tính.
Thương mại điện tử còn được gọi là E-commerce, nghĩa là Electronic Commerce. Hoạt động thương mại điện tử tại Việt Nam xuất hiện vào những năm đầu của thập niên 2010. Các hoạt động thương mại điện tử đã chính thức được pháp luật công nhận và năm 2013. Thương mại điện tử dựa trên một số công nghệ như chuyển tiền điện tử, quản lý chuỗi dây chuyền cung ứng, tiếp thị internet, quá trình giao dịch trực tuyến, trao đổi dữ liệu điện tử (EDI), các hệ thống quản lý hàng tồn kho và các hệ thống tự thu thập dữ liệu.
Thương mại điện tử hiện đại thường sử dụng mạng World Wide Web là một điểm ít nhất phải có trong chu trình giao dịch, mặc dù nó có thể bao gồm một phạm vi lớn hơn về mặt công nghệ như email, các thiết bị di động như là điện thoại. Có tất cả 9 hình thức giao dịch thương mại điện tử: • Chính phủ với Chính phủ (G2G). • Chính phủ với Doanh nghiệp (G2B). • Chính phủ với Công dân (G2C).
• Doanh nghiệp với Chính phủ (B2G). • Doanh nghiệp với Doanh nghiệp (B2B). • Doanh nghiệp với Khách hàng (B2C). • Khách hàng với Chính phủ (C2G).
• Khách hàng với Khách hàng (C2C). • Khách hàng với Doanh nghiệp (C2B). Trong đó có 4 hình thức chúng ta thường nghe nhất là: B2C, B2B, C2C, C2B. Thương mại điện tử đã làm cho hoạt động thương mại của các doanh nghiệp vượt ra khỏi phạm vi quốc gia và trở thành hoạt động mang tính chất toàn cầu.
Trước đây, lúc chưa có sự phát triển của thương mại điện tử, khi người dùng muốn mua một món hàng nào đó thì phải đến trực tiếp cửa hàng để xem, trải nghiệm và đặt hàng. Điều này sẽ càng bất tiện khi người dùng muốn tìm mua các sản phẩm bên ngoài khu vực mà người dùng đang sinh sống thậm chí sản phẩm không được kinh doanh bên trong nước. SVTH: NGUYỄN BỬU THỊNH – MSSV: 1720065 Trang 14 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC GVHD: TS. PHAN TRỌNG NHÂN Hiện nay, với sự phát triển của thương mại điện tử đã tạo điều kiện thuận lợi cho người dùng đặt mua sản phẩm thậm chí sản phẩm đó chỉ được bày bán ở khu vực khác thậm chí ở nước ngoài.
Quá trình đặt mua sản phẩm được thực hiện thông qua vài thao tác đơn giản trên các thiết bị di động công nghệ như laptop, điện thoại, máy tính bảng thông qua tương tác với các website thương mại điện tử. Phân hệ gợi ý Đối với thương mại điện tử, người mua và người bán không cần gặp gỡ trực tiếp, mà họ giao dịch với nhau trên trang web. Vì vậy rất cần có một trợ lý bán hàng tự động có khả năng tư vấn, khuyến nghị cho người dùng các sản phẩm phù hợp. Một trong những giải pháp để phục vụ cho nhu cầu này là tích hợp các phân hệ gợi ý vào website bán hàng của chúng ta.
Mục tiêu của phân hệ gợi ý là gợi ý các món hàng, sản phẩm liên quan nhất tới người dùng dựa vào các tiêu chí cụ thể nào đó. Phân hệ gợi ý (recommendation system) là kỹ thuật của trí tuệ nhân tạo, được nghiên cứu để cung cấp những gợi ý tự động tới người dùng hoặc khách hàng. Có 2 phương thức gợi ý chính, bao gồm: • Gợi ý dựa trên dữ liệu về hành vi trong quá khứ của người dùng để hướng dẫn người dùng định vị được những sản phẩm mà họ thích, giúp người dùng có những quyết định tốt khi mua sắm online. • Gợi ý những sản phẩm liên quan, gần gũi với một sản phẩm cụ thể nào đó, giúp người dùng có thể lựa chọn sản phẩm phù hợp nhất với nhu cầu sử dụng của họ.
Ta có thể thấy rằng phân hệ gợi ý là một trong những công cụ được sử dụng rất phổ biến trên các website thương mại điện tử hiện nay. Ví dụ: • Khi ta xem một video clip nào đó trên YouTube, YouTube đã tự động gợi ý ra các video clip có liên quan đến video clip mà bạn đang xem. YouTube còn tự gợi ý ra những clip có thể bạn sẽ thích. • Khi ta mua một món hàng nào đó trên Amazon, hệ thống sẽ tự động gợi ý ra những những sản phẩm khác thường được mua kèm với sản phẩm mà ta đã đặt mua, thậm chí hệ thống còn có thể biết ta thích món hàng nào dựa trên lịch sử mua hàng của chúng ta.
• Facebook hiển thị quảng cáo những sản phẩm có liên quan đến từ khoá mà ta vừa tìm kiếm. • Facebook gợi ý kết bạn cho người dùng. • Netflix tự động gợi ý phim cho người dùng. Ứng dụng phân hệ gợi ý vào hệ thống thương mại điện tử Ứng dụng phân hệ gợi ý vào hệ thống thương mại điện tử là quá trình xây dựng một website thương mại điện tử, bán hàng có tích hợp phân hệ gợi ý để gợi ý ra các sản phẩm phù hợp với người dùng dựa trên những tiêu chí về sở thích cũng như là lịch sử SVTH: NGUYỄN BỬU THỊNH – MSSV: 1720065 Trang 15 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC GVHD: TS.
PHAN TRỌNG NHÂN tương tác của người dùng đối với website của chúng ta và những sản phẩm có liên quan, tương tự hay gần gũi đối với sản phẩm mà ta đang xem, nhằm đa dạng hoá việc gợi ý sản phẩm cho người dùng. Việc phát triển một hệ thống website thương mại điện tử đã giúp ích cho người dùng về nhiều mặt. Thay vì phải tốn thời gian ra cửa hàng để mua và lựa chọn sản phẩm thì hiện nay, chỉ với vài thao tác trên máy tính và các thiết bị công nghệ là ta có thể xem thông tin các sản phẩm và lựa chọn đặt mua các sản phẩm cần thiết theo nhu cầu. Hơn thế nữa, việc tích hợp phân hệ gợi ý vào trang thương mại điện tử lại còn giúp ích rất nhiều trong việc gợi ý sản phẩm phù hợp nhất tới tay người dùng cũng như tăng doanh thu của người khác.
Đối với thương mại truyền thống trước đây thì người bán thường dựa vào những sản phẩm phổ biến được người dùng ưa chuộng và trưng bày trên các gian hàng để người mua có thể dễ dàng tiếp cận những sản phẩm phổ biến. Tuy nhiên điều này lại có một hạn chế là đối với nhiều người dùng khác nhau thì nhu cầu sử dụng khác nhau nên nhiều khi không gian trưng bày có hạn, khó có thể đưa ra những sản phẩm phù hợp đối với tất cả người dùng. Có khi sản phẩm nào đó phù hợp với người dùng này nhưng không phù hợp với người dùng khác, điều này dẫn đến việc khó có thể gợi ý chính xác sản phẩm phù hợp nhất với nhu cầu của người dùng. Việc tích hợp phân hệ gợi ý vào trang thương mại điện tử đã giúp khắc phục được vấn đề này.
Khi người dùng truy cập vào website của chúng ta để trải nghiệm và xem sản phẩm, khi đó hệ thống sẽ dựa vào lịch sử tương tác của người dùng đối với các sản phẩm trên website của chúng ta để từ đó đưa ra những gợi ý phù hợp cho người dùng, những người dùng khác nhau khi tương tác với website sẽ được đề xuất những sản phẩm gợi ý khác nhau, điều này giúp những người dùng khác nhau có thể tiếp cận đến những sản phẩm gợi ý phù hợp với họ. Đồng thời thông qua các tương tác của nhiều khách hàng khác nhau ta có thể lưu trữ được những sản phẩm phổ biến, có lượt xem nhiều nhất và từ đó gợi ý cho người dùng mới. Một số website có tích hợp phân hệ gợi ý và cơ chế Các phân hệ gợi ý đã và đang được nghiên cứu, ứng dụng một cách mạnh mẽ và mang lại lợi ích cho cả người cung cấp dịch vụ và người sử dụng dịch vụ. Hầu hết các trang thương mại điện tử lớn trên thế giới như Amazon, YouTube, Facebook, Netflix, Spotify, Google, … đều sử dụng các phân hệ gợi ý trong website.
Ở Việt Nam cũng có những trang thương mại điện tử đã được tích hợp phân hệ gợi ý như: FPTShop, Thế Giới Di Động, Shopee. Việc tích hợp phân hệ gợi ý trong website giúp nâng cao trải nghiệm cho khách hàng, nâng cao chất lượng dịch vụ và thu lại lợi nhuận tốt hơn. Điển hình như: ở trang Netflix, 2/3 số phim được xem đều là phim mà hệ thống sử dụng phân hệ gợi ý để đề SVTH: NGUYỄN BỬU THỊNH – MSSV: 1720065 Trang 16 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC GVHD: TS. PHAN TRỌNG NHÂN xuất cho người dùng.
Hay là ở trang Amazon, 35% doanh thu từ những sản phẩm bán ra đều là những sản phẩm gợi ý cho người dùng bằng phân hệ gợi ý, …. Các phân hệ gợi ý hoạt động dựa trên cơ sở là các thuật toán machine learning dựa trên các thông tin về lịch sử người dùng. Khi người dùng tương tác với website, website sẽ thu thập các thông tin tương tác của người dùng như: những sản phẩm được xem nhiều nhất, người dùng cụ thể quan tâm đến những sản phẩm cụ thể nào và so sánh với những người dùng khác để từ đó đưa ra những sản phẩm gợi ý phù hợp cho người dùng dựa trên việc so sánh sở thích của những người dùng khác nhau. Hoặc khi người dùng lựa chọn một sản phẩm cụ thể nào đó, hệ thống sẽ xem xét và so sánh sự tương quan về các thông tin đặc trưng của sản phẩm để rồi đưa ra những sản phẩm gần gũi nhất đối với sản phẩm mà người dùng đã xem.
Công nghệ sử dụng 2. Facebook Chatbot Facebook là một phương tiện truyền thông xã hội và dịch vụ mạng xã hội trực tuyến thành lập vào năm 2004 của Mỹ có trụ sở tại Menlo Park, California. Facebook được Mark Zuckerberg cùng với các sinh viên Đại Học Harvard và các bạn cùng phòng là Eduardo Saverin, Andrew McCollum, Dustin Moskovitz, Chris Hughes sáng lập. Đây được coi là một trong những công ty công nghệ Big Four cùng với Amazon, Apple và Google.