Nghiên cứu và xây dựng hệ thống khuyến nghị cho dịch vụ giá trị gia tăng trong ngành viễn thông

• Tác giả: Kiều Xuân Chấn
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Vinh
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Hệ Thống Khuyến Nghị Dịch Vụ Giá Trị Gia Tăng Trong Ngành Viễn Thông
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG KHUYẾN NGHỊ
• 1.1. Giới thiệu chung
• 1.2. Bài toán khuyến nghị
• 1.3. Các hướng tiếp cận
• 2. CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH BÀI TOÁN DỊCH VỤ VAS
• 2.1. Tổng quan về VAS
• 2.2. Phân loại dịch vụ VAS
• 2.2.1. Các dịch vụ cơ bản
• 2.2.2. Các dịch vụ tiện ích
• 2.2.3. Các dịch vụ trên nền DATA
• 2.3. Đặc trưng của bài toán khuyến nghị VAS
• 3. CHƯƠNG 3: MỘT SỐ KỸ THUẬT CHO HỆ THỐNG KHUYẾN NGHỊ
• 3.1. Lọc cộng tác dựa trên bộ nhớ
• 3.1.1. Một số phương pháp tính độ đo tương tự
• 3.1.2. Phương pháp K- láng giềng gần nhất (KNN)
• 3.2. Lọc cộng tác dựa trên mô hình
• 3.2.1. Mô hình nhân tố ẩn
• 3.2.2. Phương pháp thừa số hóa ma trận (Matrix factorization – MF)
• 3.3. Tiêu chuẩn đánh giá
• 3.3.1. Mean absolute error (MAE)
• 3.3.2. Root mean square error (RMSE)
• 3.3.3. Normalized Mean absolute error (NMAE)
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Dữ liệu thực nghiệm
• 4.2. Phương pháp thực nghiệm
• 4.3. Môi trường thực nghiệm
• 4.4. Phương pháp tiến hành thực nghiệm
• 4.5. Kết quả thực nghiệm
• 4.6. So sánh và đánh giá kết quả thực nghiệm
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về hệ thống khuyến nghị

Hệ thống khuyến nghị (hệ thống khuyến nghị) là một công cụ quan trọng trong việc dự đoán sở thích và nhu cầu của người dùng. Nó giúp cung cấp các sản phẩm và dịch vụ phù hợp với người dùng, từ đó nâng cao trải nghiệm khách hàng. Trong ngành viễn thông, việc áp dụng hệ thống khuyến nghị cho các dịch vụ giá trị gia tăng (dịch vụ giá trị gia tăng) là rất cần thiết. Hệ thống này không chỉ giúp tăng cường sự hài lòng của khách hàng mà còn góp phần vào việc tăng trưởng doanh thu cho các nhà mạng. Theo nghiên cứu, các hệ thống khuyến nghị hiện nay thường sử dụng hai phương pháp chính: lọc dựa trên nội dung và lọc cộng tác. Lọc dựa trên nội dung tập trung vào các thuộc tính của sản phẩm, trong khi lọc cộng tác dựa vào hành vi của người dùng khác. Việc kết hợp cả hai phương pháp này tạo ra một hệ thống khuyến nghị mạnh mẽ hơn, giúp tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.

1.1. Bài toán khuyến nghị

Bài toán khuyến nghị trong ngành viễn thông liên quan đến việc xác định các dịch vụ giá trị gia tăng phù hợp với từng khách hàng. Để giải quyết bài toán này, cần xây dựng một hàm đo độ phù hợp giữa người dùng và dịch vụ. Các yếu tố như đặc điểm của người dùng, lịch sử giao dịch và các dịch vụ đã sử dụng trước đó sẽ được xem xét. Việc phân tích dữ liệu này giúp hệ thống đưa ra các gợi ý chính xác hơn cho người dùng, từ đó nâng cao khả năng chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành khách hàng thực sự.

II. Phân tích bài toán dịch vụ VAS

Dịch vụ giá trị gia tăng (VAS) trong ngành viễn thông đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra doanh thu cho các nhà mạng. Các dịch vụ này không chỉ đơn thuần là dịch vụ cơ bản mà còn bao gồm nhiều tiện ích khác nhau như nhạc chờ, tin nhắn thoại, và các dịch vụ trên nền DATA. Việc phân loại các dịch vụ VAS giúp các nhà mạng dễ dàng hơn trong việc cung cấp và quảng bá dịch vụ đến khách hàng. Các dịch vụ này thường được cung cấp với một khoản phí bổ sung, tạo ra nguồn thu nhập đáng kể cho các nhà mạng. Đặc biệt, với sự phát triển của công nghệ thông tin, việc cung cấp dịch vụ VAS ngày càng trở nên đa dạng và phong phú hơn, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người dùng.

2.1. Tổng quan về VAS

VAS được định nghĩa là các dịch vụ bổ sung cho dịch vụ cơ bản trong ngành viễn thông. Chúng thường được cung cấp cho khách hàng sau khi họ đã sử dụng dịch vụ cơ bản như thoại và SMS. Các dịch vụ này không chỉ giúp tăng cường trải nghiệm người dùng mà còn tạo ra nguồn thu nhập bổ sung cho các nhà mạng. Ví dụ, dịch vụ thông báo cuộc gọi nhỡ (MCA) cho phép người dùng nhận thông báo về các cuộc gọi nhỡ khi điện thoại của họ không hoạt động. Điều này không chỉ giúp người dùng không bỏ lỡ thông tin quan trọng mà còn tạo ra giá trị gia tăng cho dịch vụ mà họ đã sử dụng.

III. Một số kỹ thuật cho hệ thống khuyến nghị

Các kỹ thuật xây dựng hệ thống khuyến nghị rất đa dạng và phong phú. Một số phương pháp phổ biến bao gồm lọc cộng tác dựa trên bộ nhớ, phương pháp K- láng giềng gần nhất (KNN), và mô hình nhân tố ẩn. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn phương pháp phù hợp sẽ phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và yêu cầu của bài toán. Lọc cộng tác dựa trên bộ nhớ sử dụng thông tin từ người dùng khác để đưa ra gợi ý, trong khi phương pháp KNN tập trung vào việc tìm kiếm những người dùng có hành vi tương tự. Mô hình nhân tố ẩn giúp giảm thiểu độ phức tạp của dữ liệu và cải thiện độ chính xác của các gợi ý.

3.1. Lọc cộng tác dựa trên bộ nhớ

Phương pháp lọc cộng tác dựa trên bộ nhớ là một trong những kỹ thuật phổ biến nhất trong hệ thống khuyến nghị. Nó dựa vào việc thu thập và phân tích hành vi của người dùng để đưa ra gợi ý. Phương pháp này có thể áp dụng cho nhiều loại dịch vụ khác nhau, bao gồm cả dịch vụ giá trị gia tăng trong ngành viễn thông. Bằng cách phân tích dữ liệu từ nhiều người dùng, hệ thống có thể xác định các mẫu hành vi và từ đó đưa ra các gợi ý phù hợp. Tuy nhiên, phương pháp này cũng có nhược điểm, như việc không thể đưa ra gợi ý cho những người dùng mới, do thiếu dữ liệu.

IV. Thực nghiệm và đánh giá

Thực nghiệm và đánh giá là bước quan trọng trong quá trình xây dựng hệ thống khuyến nghị. Việc thu thập dữ liệu thực nghiệm từ người dùng giúp đánh giá hiệu quả của các phương pháp đã áp dụng. Các tiêu chuẩn đánh giá như Mean Absolute Error (MAE) và Root Mean Square Error (RMSE) thường được sử dụng để đo lường độ chính xác của các gợi ý. Kết quả thực nghiệm sẽ cung cấp thông tin quý giá về hiệu suất của hệ thống, từ đó giúp cải thiện và tối ưu hóa các thuật toán khuyến nghị. Việc so sánh và đánh giá kết quả thực nghiệm cũng giúp xác định phương pháp nào là hiệu quả nhất cho bài toán dịch vụ VAS trong ngành viễn thông.

4.1. Dữ liệu thực nghiệm

Dữ liệu thực nghiệm là yếu tố quyết định trong việc đánh giá hiệu quả của hệ thống khuyến nghị. Việc lựa chọn dữ liệu phù hợp sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả của các phương pháp khuyến nghị. Dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm lịch sử giao dịch của người dùng, đánh giá sản phẩm, và các thông tin liên quan khác. Sự phong phú và đa dạng của dữ liệu sẽ giúp hệ thống khuyến nghị hoạt động hiệu quả hơn, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng và tăng trưởng doanh thu cho các nhà mạng.

Tổng quan nghiên cứu

Ngành viễn thông tại Việt Nam hiện có hơn 100 triệu thuê bao di động, trong đó dịch vụ giá trị gia tăng (VAS) đóng vai trò quan trọng với hơn 300 dịch vụ được cung cấp bởi các nhà mạng lớn như Viettel, VinaPhone và Mobifone. Doanh thu từ VAS chiếm tỷ lệ lớn trong tổng doanh thu của các nhà mạng, tạo ra nhu cầu cấp thiết về việc cá nhân hóa và tối ưu hóa khuyến nghị dịch vụ phù hợp cho từng khách hàng. Bài toán nghiên cứu tập trung vào xây dựng hệ thống khuyến nghị cho dịch vụ VAS nhằm nâng cao trải nghiệm người dùng và tăng hiệu quả kinh doanh.

Mục tiêu chính của luận văn là nghiên cứu và phát triển hệ thống khuyến nghị dựa trên các phương pháp lọc cộng tác và thừa số hóa ma trận, áp dụng cho bài toán dịch vụ VAS trong ngành viễn thông. Phạm vi nghiên cứu bao gồm dữ liệu mô phỏng từ hơn 7.900 người dùng và 1.077 dịch vụ VAS, với tổng số 123.427 đánh giá được thu thập trong khoảng thời gian nghiên cứu. Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc cải thiện độ chính xác khuyến nghị, từ đó tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành khách hàng thực tế, đồng thời giảm thiểu chi phí tiếp cận và tư vấn dịch vụ.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính trong hệ thống khuyến nghị:

1. Lọc cộng tác (Collaborative Filtering): Phương pháp này dựa trên giả định rằng người dùng có sở thích tương tự sẽ đánh giá các sản phẩm/dịch vụ giống nhau. Hai kỹ thuật phổ biến là lọc cộng tác dựa trên bộ nhớ (Memory-based) và lọc cộng tác dựa trên mô hình (Model-based). Trong đó, phương pháp K-Nearest Neighbor (KNN) là kỹ thuật lọc cộng tác dựa trên bộ nhớ, tìm kiếm K người dùng hoặc sản phẩm tương tự để dự đoán đánh giá.

2. Thừa số hóa ma trận (Matrix Factorization - MF): Đây là một mô hình nhân tố ẩn, ánh xạ người dùng và sản phẩm vào không gian đặc trưng tiềm ẩn, từ đó dự đoán đánh giá dựa trên tích vô hướng giữa vector người dùng và vector sản phẩm. Phương pháp này xử lý tốt dữ liệu thưa thớt và có hiệu suất cao trong các hệ thống khuyến nghị hiện đại.

Các khái niệm chính bao gồm: ma trận đánh giá (rating matrix), độ tương tự (similarity measures) như khoảng cách Euclidean, hệ số tương quan Pearson, và các tiêu chuẩn đánh giá hiệu quả như MAE, RMSE, NMAE.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu sử dụng là tập dữ liệu mô phỏng từ thuê bao di động Viettel, gồm 123.427 đánh giá từ 7.913 người dùng cho 1.077 dịch vụ VAS. Dữ liệu được mã hóa và chuẩn hóa để bảo mật thông tin cá nhân. Phương pháp phân tích bao gồm:

• Thuật toán KNN dựa trên 4 thuộc tính người dùng: tổng tiêu dùng cho thoại, SMS, VAS và Data, được chuẩn hóa trong khoảng [0,1].
• Thuật toán MF sử dụng ma trận đánh giá thưa thớt, trong đó giá trị đánh giá là 5 nếu người dùng sử dụng dịch vụ đó, ngược lại là giá trị chưa biết.
• Thực nghiệm được thực hiện trên môi trường Python 2.7 với thư viện numpy và sklearn, sử dụng kỹ thuật Cross-Validation chia dữ liệu thành 6 tập huấn luyện và kiểm tra.
• Tiêu chuẩn đánh giá chính là sai số bình phương trung bình gốc (RMSE) để so sánh hiệu quả của hai thuật toán.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả thuật toán KNN: Thuật toán KNN cho kết quả RMSE trung bình khoảng 4,0 trên 6 bộ dữ liệu thử nghiệm, cho thấy sai số khá lớn. Điều này phản ánh rằng các thuộc tính tổng tiêu dùng (thoại, SMS, VAS, Data) không đủ để dự đoán chính xác việc người dùng đăng ký dịch vụ VAS.

2. Hiệu quả thuật toán MF: Thuật toán thừa số hóa ma trận đạt RMSE trung bình thấp hơn đáng kể so với KNN, phù hợp với đặc điểm dữ liệu thưa thớt. Kết quả này chứng minh MF là phương pháp hiệu quả hơn trong việc xây dựng hệ thống khuyến nghị dịch vụ VAS.

3. So sánh trực quan: Biểu đồ so sánh RMSE giữa KNN và MF cho thấy MF có độ chính xác cao hơn rõ rệt trên tất cả các bộ dữ liệu thử nghiệm, khẳng định ưu thế của mô hình nhân tố ẩn trong bài toán này.

4. Đặc trưng dữ liệu ảnh hưởng lớn: Việc chỉ sử dụng 4 thuộc tính tổng tiêu dùng trong KNN là hạn chế, gợi ý cần mở rộng thêm các đặc trưng người dùng và dịch vụ để cải thiện kết quả.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính khiến KNN có sai số lớn là do phương pháp này phụ thuộc nhiều vào đặc trưng người dùng và sản phẩm, trong khi dữ liệu hiện tại chỉ sử dụng một số thuộc tính tổng quát, chưa phản ánh đầy đủ hành vi và sở thích cá nhân. Ngược lại, MF tận dụng được cấu trúc tiềm ẩn trong ma trận đánh giá, giúp dự đoán chính xác hơn ngay cả khi dữ liệu thưa thớt.

So với các nghiên cứu trong lĩnh vực hệ thống khuyến nghị, kết quả này phù hợp với xu hướng ứng dụng MF trong các bài toán có dữ liệu lớn và thưa thớt. Ý nghĩa của kết quả là MF có thể được áp dụng để xây dựng hệ thống khuyến nghị dịch vụ VAS hiệu quả, góp phần nâng cao trải nghiệm khách hàng và tăng doanh thu cho nhà mạng.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ cột so sánh RMSE giữa hai phương pháp trên 6 bộ dữ liệu, giúp minh họa rõ ràng sự khác biệt về hiệu quả.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Mở rộng đặc trưng người dùng và dịch vụ: Thu thập thêm các thông tin chi tiết về hành vi sử dụng, đặc điểm nhân khẩu học, lịch sử giao dịch để cải thiện độ chính xác của thuật toán KNN và các phương pháp lọc cộng tác khác. Thời gian thực hiện: 6-12 tháng; chủ thể: bộ phận phân tích dữ liệu và phát triển sản phẩm.

2. Kết hợp phương pháp lọc cộng tác và lọc dựa trên nội dung (Hybrid): Áp dụng mô hình lai để tận dụng ưu điểm của cả hai phương pháp, nâng cao khả năng khuyến nghị chính xác cho dịch vụ VAS. Thời gian thực hiện: 6 tháng; chủ thể: nhóm nghiên cứu và phát triển hệ thống.

3. Ứng dụng kỹ thuật học sâu (Deep Learning): Nghiên cứu và thử nghiệm các mô hình deep learning để khai thác các đặc trưng phức tạp và phi tuyến trong dữ liệu người dùng và dịch vụ. Thời gian thực hiện: 12 tháng; chủ thể: phòng nghiên cứu công nghệ.

4. Triển khai thử nghiệm thực tế trên một số dịch vụ VAS cụ thể: Đánh giá hiệu quả hệ thống khuyến nghị trong môi trường thực tế, thu thập phản hồi người dùng để điều chỉnh và hoàn thiện hệ thống. Thời gian thực hiện: 3-6 tháng; chủ thể: bộ phận kinh doanh và chăm sóc khách hàng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà quản lý và phát triển sản phẩm viễn thông: Có thể áp dụng kết quả nghiên cứu để xây dựng chiến lược phát triển dịch vụ VAS phù hợp với nhu cầu khách hàng, tăng doanh thu và giữ chân khách hàng.

2. Chuyên gia phân tích dữ liệu và kỹ sư hệ thống khuyến nghị: Tham khảo các phương pháp và kỹ thuật lọc cộng tác, thừa số hóa ma trận để phát triển hoặc cải tiến hệ thống khuyến nghị trong lĩnh vực viễn thông và các ngành liên quan.

3. Nhà nghiên cứu trong lĩnh vực học máy và trí tuệ nhân tạo: Nghiên cứu các ứng dụng thực tiễn của thuật toán KNN, MF và các mô hình lai trong bài toán khuyến nghị dịch vụ giá trị gia tăng.

4. Sinh viên và học viên cao học ngành Công nghệ Thông tin, Hệ thống Thông tin: Tài liệu tham khảo hữu ích cho việc học tập, nghiên cứu và phát triển luận văn liên quan đến hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong viễn thông.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống khuyến nghị là gì và tại sao quan trọng trong viễn thông?
   Hệ thống khuyến nghị dự đoán sở thích người dùng để đề xuất sản phẩm/dịch vụ phù hợp, giúp tăng doanh thu và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Trong viễn thông, nó giúp cá nhân hóa dịch vụ VAS, tăng tỷ lệ sử dụng và giữ chân khách hàng.

2. Phương pháp KNN và MF khác nhau như thế nào?
   KNN dựa trên tìm kiếm láng giềng gần nhất dựa trên đặc trưng người dùng hoặc sản phẩm, trong khi MF ánh xạ người dùng và sản phẩm vào không gian tiềm ẩn để dự đoán đánh giá. MF hiệu quả hơn với dữ liệu thưa và quy mô lớn.

3. Tại sao dữ liệu thưa thớt là thách thức trong hệ thống khuyến nghị?
   Dữ liệu thưa thớt nghĩa là phần lớn các đánh giá chưa được cung cấp, gây khó khăn cho việc dự đoán chính xác. Phương pháp như MF giúp giảm thiểu vấn đề này bằng cách khai thác cấu trúc tiềm ẩn trong dữ liệu.

4. Làm thế nào để đánh giá hiệu quả của hệ thống khuyến nghị?
   Tiêu chuẩn phổ biến là sai số bình phương trung bình gốc (RMSE) và sai số tuyệt đối trung bình (MAE), đo độ lệch giữa đánh giá dự đoán và đánh giá thực tế của người dùng.

5. Có thể áp dụng kết quả nghiên cứu này cho các ngành khác không?
   Có, các phương pháp và mô hình khuyến nghị được áp dụng rộng rãi trong thương mại điện tử, mạng xã hội, dịch vụ tài chính và nhiều lĩnh vực khác cần cá nhân hóa sản phẩm/dịch vụ.

Kết luận

• Nghiên cứu đã phân tích và xây dựng hệ thống khuyến nghị cho dịch vụ giá trị gia tăng trong ngành viễn thông dựa trên hai phương pháp chính: KNN và thừa số hóa ma trận.
• Thuật toán thừa số hóa ma trận cho kết quả chính xác hơn, phù hợp với dữ liệu thưa thớt đặc trưng của bài toán VAS.
• Kết quả thực nghiệm trên dữ liệu mô phỏng từ hơn 7.900 người dùng và 1.077 dịch vụ VAS đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả của phương pháp MF.
• Đề xuất mở rộng nghiên cứu bằng cách kết hợp các phương pháp lọc lai, áp dụng học sâu và thử nghiệm thực tế để nâng cao hiệu quả khuyến nghị.
• Các bước tiếp theo bao gồm thu thập thêm đặc trưng người dùng, phát triển mô hình lai và triển khai thử nghiệm thực tế nhằm hoàn thiện hệ thống khuyến nghị dịch vụ VAS.

Hãy bắt đầu áp dụng các giải pháp khuyến nghị tiên tiến để nâng cao trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa doanh thu trong ngành viễn thông ngay hôm nay!