CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỌC PHẦN HTTTQL 1.1 Khái niệm về Hệ thống thông tin quản lý (MIS) Hệ thống thông tin quản lý (MIS - Management Information System) là hệ thống ứng dụng công nghệ nhằm giải quyết các vấn đề trong kinh doanh. Đối tượng sử dụng MIS khá đa dạng, từ người công nhân phân xưởng đến người quản lý cấp cao. Họ áp dụng hệ thống thông tin quản lý (HTTTQL) vào công việc để hệ thống hóa quy trình làm việc, phân tích, đánh giá và trao đổi những thông tin chính xác, đem lại hiệu quả và năng suất cao nhất. Học phần Hệ thống thông tin quản lý cung cấp cho sinh viên tri thức về tham gia phân tích, thiết kế, phát triển và quản lý HTTT trong doanh nghiệp.
Đồng thời giúp sinh viên nhận thức được tầm quan trọng của các HTTT quản lý trong hoạt động sản xuất kinh doanh bằng cách hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra những quyết định hiệu quả mang tầm chiến lược, tạo ra lợi thế cạnh tranh của mình.2 Mục tiêu của học phần HTTTQL Học phần HTTTQL cung cấp tri thức thực tiễn giúp sinh viên: ● Hiểu và mô tả các khái niệm và thuật ngữ cơ bản liên quan đến HTTT và các công nghệ liên quan. ● Nhận thức vai trò chiến lược của HTTTQL trong hoạt động sản xuất kinh doanh ● Hỗ trợ ra quyết định và tạo lợi thế cạnh tranh đối với tổ chức ● Hiểu cơ sở hạ tầng của hệ thống thông tin ● Nhận thức được vai trò của hoạt động quản trị và quản trị HTTT ● Xác định các tác động xã hội, luật pháp và đạo đức của khi sử dụng các hệ thống thông tin hiện đại. 11 Đề tài “Tìm hiểu Hệ thống khuyến nghị (Recommender Systems) ứng dụng trong kinh doanh điện tử” 1.3 Các thành phần của Hệ thống thông tin và vai trò của nó trong tổ chức ❖Một HTTTQL được cấu tạo bởi 5 thành phần chính ● Phần cứng: là công cụ kỹ thuật để xử lý và truyền tải thông tin như cáp mạng, card mạng, wifi,. ● Phần mềm: là những chương trình cho phép phần cứng xử lý dữ liệu để tự động thực hiện các chức năng nhất định hoặc giải quyết các vấn đề nhất định.
● Nguồn nhân lực: là thành phần quyết định của hệ thống thông tin vì con người là chủ thể vận hành và quản lý hệ thống, con người tạo ra và duy trì hệ thống nhằm phục vụ mục đích của chính con người. ● Cơ sở dữ liệu: là tập hợp dữ liệu có tổ chức được lưu trữ trên các thiết bị lưu trữ thứ cấp nhằm đáp ứng nhu cầu trích xuất thông tin của người sử dụng. Dữ liệu là vật trung gian giữa vật chất và con người, chỉ khi có sự tác động của con người thì dữ liệu mới có giá trị và trở thành thông tin hữu ích. ● Hệ thống truyền thông: bao gồm 3 yếu tố: thiết bị truyền dẫn, kênh truyền dẫn và thiết bị truyền dẫn giúp các thành viên tham gia hệ thống trao đổi thông tin với tổ chức.
❖Vai trò của hệ thống thông tin trong tổ chức Hệ thống thông tin quản lý có thể cung cấp cho các công ty các lợi ích sau: ● Hỗ trợ các hoạt động tác nghiệp của tổ chức ● Hỗ trợ hoạt động quản lý của tổ chức ● Hỗ trợ tạo ra các lợi thế cạnh tranh của tổ chức 12 Đề tài “Tìm hiểu Hệ thống khuyến nghị (Recommender Systems) ứng dụng trong kinh doanh điện tử” CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG KHUYẾN NGHỊ VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN 2.1 Giới thiệu hệ thống khuyến nghị (Recommender Systems) Hệ thống khuyến nghị (Recommender Systems): là một hệ thống nhằm hỗ trợ đưa ra quyết định, giúp sàng lọc và đưa ra các thông tin phù hợp, phổ biến với người dùng, cung cấp giải pháp mang tính cá nhân hóa mà không phải trải qua quá trình tìm kiếm phức tạp. Hệ thống sử dụng tri thức về sản phẩm, của chuyên gia hay tri thức học được từ hành vi con người dùng để đưa ra các gợi ý về sản phẩm mà họ thích trong rất nhiều sản phẩm có trong hệ thống. Các loại gợi ý bao gồm: giới thiệu sản phẩm cho người tiêu dùng, cá nhân hóa thông tin sản phẩm, tổng hợp ý kiến cộng đồng, cung cấp chia sẻ, phản biện và đánh giá liên quan đến các yêu cầu và mục tiêu của người dùng.1: Sơ đồ tổng quát của một hệ thống khuyến nghị Ví dụ: Amazon.com là một trong những trang TMĐT nổi tiếng nhất, khi người dùng truy cập vào trang sẽ giới thiệu những sản phẩm có triển vọng nhất trong số hàng triệu sản phẩm trong hệ thống. Hệ thống khuyến nghị là một công cụ cung cấp thông tin hữu ích và được cá nhân hóa trên một hệ thống chứa nhiều thông tin.
Hệ thống đề xuất được thiết kế để cung cấp cho người dùng các đề xuất có liên quan, có thể là đề xuất 13 Đề tài “Tìm hiểu Hệ thống khuyến nghị (Recommender Systems) ứng dụng trong kinh doanh điện tử” hiệu quả nhất từ thông tin về các mục dữ liệu, hồ sơ người dùng và mối quan hệ giữa các đối tượng này. Cụ thể, hệ thống khuyến nghị có thể được thể hiện trong Hình 2. Nhóm người dùng này có thể là phụ nữ, nam giới hoặc trẻ em. Người dùng có thể mua, xem, chọn, đọc hoặc đánh giá các mục dữ liệu.
“Người dùng” được coi là những người tham gia vào hệ thống hành động trên “các mục dữ liệu”. “Mục dữ liệu” có thể là: quần áo, phim, sách, bài báo, bài hát, CD, trang web, rượu,. Mối quan hệ giữa người dùng và mục dữ liệu có thể là: lượt thích, mối quan hệ mong muốn, mua hàng, đọc,. Khi đó, hệ thống sẽ cung cấp cho người dùng danh sách các mục dữ liệu được đề xuất.
Các mục dữ liệu được đề xuất phải dựa trên các tiêu chuẩn phù hợp với sở thích và thói quen của người dùng. Mục tiêu cuối cùng của hệ thống khuyến nghị là tạo ra một danh sách các mục dữ liệu tiềm năng đáp ứng nhu cầu và mong muốn của người dùng. Hệ thống khuyến nghị sử dụng thông tin của người dùng và chia thành 2 loại: thông tin ẩn và thông tin hiện. Thông tin ẩn bao gồm: các thông tin như thời điểm người mua xem sản phẩm, cách người dùng duyệt qua sản phẩm, quá trình chọn sản phẩm cuối cùng để xem và nguồn trang hiện tại của người dùng.
Bộ sưu tập, nhưng thường có độ ồn cao và không có sự tương tác trực tiếp của người dùng (hệ thống tự động ghi lại lịch sử). Thông tin hiện là: kết quả thu được khi người dùng hiện tại bình luận trực tiếp về sản phẩm, chẳng hạn như lượt thích/không thích, xếp hạng, bình luận, v. Thông tin này thường khó thu thập hơn thông tin ẩn, nhưng chính xác hơn, rất hữu ích cho các đề xuất. Với mục đích chính là hỗ trợ người dùng.
Một hệ thống khuyến nghị sẽ giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm sản phẩm phổ biến, phù hợp với một khả năng truy vấn rộng rãi, đồng thời tiết kiệm rất nhiều thời gian cho người dùng. Ví dụ khi mua hàng online, sẽ có một loạt các danh sách sản phẩm khiến người dùng mất nhiều thời gian để tìm kiếm, lựa chọn và so sánh, nhưng nhờ có hệ thống khuyến nghị thì sẽ gợi ý cho người 14 Đề tài “Tìm hiểu Hệ thống khuyến nghị (Recommender Systems) ứng dụng trong kinh doanh điện tử” dùng những sản phẩm nổi bật, phổ biến nên số lượng sản phẩm vì thế giảm xuống và dễ dàng mua hơn.2 Các thành phần cơ bản của một Hệ thống khuyến nghị Một hệ thống khuyến nghị bao gồm 3 thành phần cơ bản: ● User: là người sử dụng (người dùng), là đối tượng mà hệ thống khuyến nghị hướng đến. ● Item: là mục tin (các sản phẩm, bài hát, bài báo hay các bộ phim, .), ví dụ như các mặt hàng trên các trang thương mại điện tử, hay các bài hát trong bảng xếp hạng âm nhạc, … ● Feedback: là phản hồi, là các phê bình, đánh giá, bình luận của người dùng về sản phẩm từ đó cho hệ thống có được những cơ sở, thông tin để đưa ra gợi ý.3 Các lĩnh vực ứng dụng chính của Hệ thống khuyến nghị Ngày nay, với sự phát triển triển của công nghệ thì hệ thống khuyến nghị ngày càng phổ biến ở rất nhiều lĩnh vực đời sống bởi công dụng, lợi ích mà nó mang lại. Một số lĩnh vực ví dụ điển hình của hệ thống khuyến nghị trong đời sống: ● Trong TMĐT: Recommender Systems hỗ trợ việc buôn bán trực tuyến gợi ý sản phẩm: shopee giới thiệu các sản phẩm liên quan cần mua.
● Trong giải trí: các bảng xếp hạng âm nhạc, gợi ý các bộ phim phổ biến, gợi ý kết bạn trên mạng xã hội facebook hay gợi ý người theo dõi trên instagram,. ● Trong giáo dục: danh sách gợi ý nguồn tài liệu học tập, các đầu sách phổ biến cho người đọc.4 Các phương pháp khuyến nghị Bao gồm có 2 nhóm chính: ❖Hệ thống khuyến nghị cá nhân hóa bao gồm: 15 Đề tài “Tìm hiểu Hệ thống khuyến nghị (Recommender Systems) ứng dụng trong kinh doanh điện tử” ● Lọc cộng tác (Collaborative filtering): Là phương pháp được sử dụng rộng rãi và thành công nhất trong thực tế, lọc công tác dựa trên việc thu thập và phân tích một lượng lớn thông tin về hành vi, hoạt động hoặc sở thích của người dùng và dự đoán những gì người dùng sẽ thích dựa trên sự giống nhau giữa người dùng và những người dùng khác. ● Lọc dựa trên nội dung (Content-based): Dựa trên mô tả của người dùng về dự án và các tệp cấu hình, thông tin về sở thích của người dùng. ● Hệ thống khuyến nghị lai (Hybrid recommender systems): Đó là một phương pháp đề xuất kết hợp giữa lọc công tác và lọc dựa trên nội dung.
Hệ thống khuyến nghị lai là một phương pháp chính xác hơn so với các phương pháp khác. ❖ Hệ thống khuyến nghị không cá nhân hóa (non-personalization) 2.5 Các bước xây dựng một hệ thống khuyến nghị ● Thu thập dữ liệu Nếu chúng ta chỉ quan tâm đến đánh giá của người dùng với bài viết, thì vấn đề trở nên khá đơn giản, dữ liệu của chúng ta đã có sẵn trong cơ sở dữ liệu. Tuy nhiên, tùy thuộc vào từng vấn đề cụ thể, trường hợp này không phải lúc nào cũng xảy ra. vì vậy trước tiên chúng ta cần có kế hoạch thu thập các chỉ số thể hiện mối tương quan này trước khi muốn xây dựng một hệ thống khuyến nghị.