Xây Dựng Nền Tảng Thương Mại Sách Điện Tử Tích Hợp Hệ Thống Phân Loại Tự Động

Khóa luận tốt nghiệp nghiên cứu tốt nghiệp truyền thông và mạng máy tính xây dựng nền tảng thương mại sách điện tử tích hợp hệ, vận dụng lý thuyết vào thực tế, đề xuất giải pháp

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

khóa luận tốt nghiệp

2022

104
2
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TONG QUAN DE TÀI

1.1. Đặt vấn đề

1.2. Mục tiêu

1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.3.1. Đối tượng

1.3.2. Phạm vi nghiên cứu

1.4. Cấu trúc khóa luận

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Ưu & nhược điểm

2.2. Mạng neural tích chập (CNN)

2.2.1. Các lớp trong CNN

2.3. Phương pháp đánh giá mô hình

3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG

3.1. Tổng quan hệ thống

3.2. Kiến trúc hệ thống

3.3. Phân rã chức năng

3.4. Sơ đồ tuần tự cho các tính năng

3.5. Đánh giá & bình luận

3.6. Thiết kế cơ sở dữ liệu

3.6.1. Sơ đồ quan hệ các bảng

3.6.2. Hệ thống cơ sở dữ liệu

4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

4.1. Đánh giá mô hình

4.1.1. Mô hình Keras

4.1.2. Mô hình PyTorch

4.2. Kết luận quá trình thử nghiệm

4.3. Đánh giá hiệu năng trước và sau khi tối ưu

4.4. Thực hiện 3 request

4.5. Kết luận quá trình tối ưu hiệu năng

4.6. Đánh giá & bình luận

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

5.1. Kết luận và đánh giá

5.2. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về nền tảng thương mại sách điện tử tích hợp hệ thống phân loại tự động

Nền tảng thương mại sách điện tử đang ngày càng trở nên phổ biến, đặc biệt trong bối cảnh công nghệ phát triển mạnh mẽ. Việc tích hợp hệ thống phân loại tự động giúp tối ưu hóa quy trình nhập liệu cho người bán sách. Hệ thống này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao trải nghiệm người dùng. Đặc biệt, việc phân loại sách dựa trên hình ảnh bìa sách là một giải pháp hiệu quả, giúp người bán dễ dàng quản lý và phân loại sách của mình.

1.1. Định nghĩa nền tảng thương mại sách điện tử

Nền tảng thương mại sách điện tử là một hệ thống cho phép người dùng mua bán sách trực tuyến. Nó cung cấp các chức năng như tìm kiếm, đọc sách, và đánh giá sách. Hệ thống này giúp người dùng dễ dàng tiếp cận với nhiều thể loại sách khác nhau.

1.2. Lợi ích của việc tích hợp hệ thống phân loại tự động

Hệ thống phân loại tự động giúp giảm thiểu thời gian nhập liệu cho người bán. Người bán chỉ cần tải lên hình ảnh bìa sách, hệ thống sẽ tự động phân loại theo thể loại đã được định nghĩa trước. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu sai sót trong quá trình nhập liệu.

II. Vấn đề và thách thức trong việc phát triển nền tảng thương mại sách điện tử

Mặc dù nền tảng thương mại sách điện tử mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại một số thách thức cần giải quyết. Việc quản lý một lượng lớn sách và thể loại khác nhau là một vấn đề lớn. Ngoài ra, việc đảm bảo chất lượng và độ chính xác của hệ thống phân loại cũng là một thách thức không nhỏ.

2.1. Khó khăn trong việc nhập liệu sách

Khi người bán muốn đăng tải nhiều sách, việc nhập liệu bằng tay trở nên khó khăn. Hệ thống cần có giải pháp để tự động hóa quy trình này, giúp người bán tiết kiệm thời gian và công sức.

2.2. Đảm bảo chất lượng phân loại sách

Chất lượng phân loại sách phụ thuộc vào độ chính xác của mô hình máy học. Cần có các phương pháp kiểm tra và đánh giá để đảm bảo rằng hệ thống phân loại hoạt động hiệu quả và chính xác.

III. Phương pháp phát triển nền tảng thương mại sách điện tử tích hợp hệ thống phân loại tự động

Để phát triển nền tảng thương mại sách điện tử, cần áp dụng các công nghệ hiện đại và mô hình máy học tiên tiến. Việc sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) để phân loại sách qua hình ảnh bìa là một trong những phương pháp hiệu quả nhất.

3.1. Sử dụng mô hình CNN cho phân loại sách

Mô hình CNN được sử dụng để phân tích hình ảnh bìa sách và dự đoán thể loại. Mô hình này có khả năng học hỏi từ dữ liệu lớn và cải thiện độ chính xác theo thời gian.

3.2. Tích hợp mô hình vào nền tảng

Sau khi phát triển mô hình, cần tích hợp nó vào nền tảng thương mại sách điện tử. Việc này đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa các bộ phận phát triển và kiểm thử để đảm bảo tính ổn định và hiệu quả của hệ thống.

IV. Ứng dụng thực tiễn của nền tảng thương mại sách điện tử

Nền tảng thương mại sách điện tử không chỉ giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm và đọc sách mà còn mang lại nhiều lợi ích cho người bán. Hệ thống phân loại tự động giúp người bán tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

4.1. Trải nghiệm người dùng

Người dùng có thể tìm kiếm và đọc sách một cách dễ dàng. Hệ thống phân loại tự động giúp họ nhanh chóng tìm thấy thể loại sách mà họ yêu thích mà không mất nhiều thời gian.

4.2. Lợi ích cho người bán

Người bán có thể quản lý sách của mình một cách hiệu quả hơn. Hệ thống phân loại tự động giúp họ tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót trong quá trình nhập liệu.

V. Kết luận và tương lai của nền tảng thương mại sách điện tử

Nền tảng thương mại sách điện tử tích hợp hệ thống phân loại tự động đang mở ra nhiều cơ hội mới cho cả người dùng và người bán. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, tương lai của nền tảng này hứa hẹn sẽ còn nhiều tiềm năng.

5.1. Tương lai của nền tảng thương mại sách điện tử

Nền tảng này có thể mở rộng thêm nhiều chức năng mới, như tích hợp thanh toán trực tuyến và các dịch vụ giao hàng. Điều này sẽ giúp nâng cao trải nghiệm người dùng và tăng cường hiệu quả kinh doanh cho người bán.

5.2. Định hướng phát triển

Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các mô hình máy học mới để cải thiện độ chính xác của hệ thống phân loại. Đồng thời, việc thu thập phản hồi từ người dùng cũng rất quan trọng để nâng cao chất lượng dịch vụ.

10/07/2025
Khóa luận tốt nghiệp truyền thông và mạng máy tính xây dựng nền tảng thương mại sách điện tử tích hợp hệ thống phân loại thông qua bìa sách

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1. TONG QUAN DE TÀI: Giới thiệu về dé tài, đưa ra những vấn đê cũng như giải pháp mà đê tài này mang lại đê giải quyét vân những van dé trên. CƠ SỞ LÝ THUYET: Trình bày các kiến thức, nền tảng về những công nghệ được dùng trong đê tài. PHAN TÍCH VA THIET KE HE THONG: Trinh bày các chức năng, luông hoạt động và co sở dữ liệu của ứng dụng.

KET QUÁ THUC NGHIỆM: Trình bày những kết quả của đề tài như hình ảnh của nên tảng và kêt quả của việc tích hợp hệ thông phân loại. Chương 5: KET LUẬN VÀ ĐÁNH GIA: Dua ra những kết luận về kết quả đạt được so với dự tính ban đầu cũng như những định hướng phát triển trong tương lai. Tổng quan Công nghệ sử dụng dé xây dựng nên tảng: e Frontend: Next.js, Material UI e Backend: Go-Gin e Cơ sở dt liệu: ProgreSQL e Lưu trữ file: Cloudinary e Deployment: Docker Lí thuyết và công nghệ dùng cho việc phân loại sách e Mang neutral network: Convolutional neural network e M6 hình: ResNet50 e Framework máy học: PyTourch e Môi trường training mô hình: Google Colab e Backend phân loại sách: FastAPI 2. Khai niém Next.js là một framework được xây dựng dựa trên React.js hỗ trợ server- side rendering (SSR) mà không cần phải cau hình gì.js không tập trung nhiều vào hiệu suất mà tập trung vào cải thiện trải nghiệm của các developer và giúp phát triển các ứng dụng web một cách dé dang hơn.

Server-side rendering Trước khi di vào tính năng nay ta cần phải hiểu server-side rendering là gì. Server Side Sendering (SSR) là cơ chế xử lý logic |nằm ở phía server. Server sẽ xử lý và thao tác với databse dé render ra HTML gửi về cho client. Browser chỉ cần hiển thị HTML ra cho người dùng.

Đặc điểm của server-side rendering là việc trang web sẽ được xử lí va render tại server trước khi hiển thị lên cho người dùng. Serverside Rendered Client Server Database GET /blogs Retrieve clay render items ~~ < rendered HTML Client Server Database Hình 2.2: Cách hoạt động cua server-side rendering Nextjs hỗ trợ 2 kiểu pre-rendering là static generation và server-side rendering. Sự khác biệt năm ở thời diém tạo HTML cho trang như sau: e Static generation: đây là kiểu render khuyến nghị trong Next. Trang web sẽ được tạo ra trước trong quá trình build và sẽ được sử dụng lại trong môi request e Server-side rendering: HTML sẽ được tạo ra mỗi request 2.

Tối ưu ảnh Next.js có một component ảnh có khả năng tự động tối ưu chất lượng ảnh tự động. Điều này tránh được việc trang web phải load một bức ảnh có dung lượng cao nhưng chỉ trong | khung hình nhỏ. Chức năng automatic Image optimization có thê dùng cho bat cứ loại hình nào bat ké nó có nằm ngoài nguồn hình ảnh định trước. Hỗ trợ nhiều trình duyệt Next.js hỗ trợ IEII và mọi browser khác như Chrome, Firefox, Safari, Edge, Opera, .) mà không cần phải cài đặt thêm.

Hơn nữa dé giảm thiêu độ lớn của bundle, Next.js chỉ load những polyfills cho những phần mềm sử dụng chúng. Những trang web trên thế giới sẽ không cần phải tải những polyfills này. Routing Có thé xem là tính năng co ban nhất của Next. Nếu như ở React phải sử dụng những thư viện ngoài khá phức tạp thì đối với Next.js sẽ làm giùm luôn việc đó.

Dé có thé sử dung routing, don gian chi can sắp xếp thư mục và đặt tên file, folder là đường dẫn mong muốn, Next.js sẽ tự động hiểu và điều hướng chính xác đến file đó tương ứng với đường dẫn trên URL. Dé có thé điều hướng người dùng, đơn giản chỉ cần sử dụng component Link do Next.js cung cấp 2. Lazy loading Tinh nang lazy loading của Next.js giúp cho ứng dụng của bạn có được trai nghiệm người dùng tốt hơn. Việc trang web can tốn thời gian dé load hon 10 giây, người dùng có thé rời khỏi trang web ngay lập tức.

Cách xử lí dé tránh được tình huống trên đó là cho người dùng biết trang web đang được load bằng cách hiền thị những biểu tượng loading. Lazy loading là một element cho phép quan lý, điều khiển và load những đoạn code cần thiết lên trước 2. Các tính năng khác e Hot Code Reloading: Next.js sẽ tải lại trang khi phát hiện bat kỳ thay đổi nào được lưu vào bộ nhớ e Automatic Code Splitting: Các trang sẽ được render với những thư viện và JavaScript mà chúng cân, sẽ không sử dụng những thư viện không cần thiết, từ đó tối ưu việc tải trang e Prefetching: Link component sẽ được sử dụng dé liên kết các trang khác nhau với nhau, hồ trợ phương thức tìm và nạp trước tài nguyên trang trước khi trả vê cho client. e Dynamic Components: Cho phép import các JavaScript module và các React Components tai day e Static Exports: Next.js cho phép export một trang web tinh từ ứng dụng React 2.

Uu & nhuge diém 2. Uu điểm e Xây dựng ứng dụng web tĩnh nhưng tích hợp động cực kỳ nhanh e Tăng lượt tương tac và bán hàng thông qua SEO e Tang khả năng quảng cáo e Tăng trải nghiệm người dùng © Chỉ phí bảo trì thấp e Dễ dàng mở rộng doanh nghiệp e Tăng hiệu năng website hoặc ứng dụng web e Linh động trong việc xây dựng UI UX 2. Nhược điểm e Yêu cầu việc phát triển phải thay đổi e Hệ sinh thái plugin chưa dược phong phú e Không có thư viện state-manager sẵn © Chi phí xây dựng dat hơn 2. Khái niệm Go là 1 ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở được thiết kế dựa trên tư duy lập trình hệ thống được phát triển bởi Google.

Ngôn ngữ được xây dựng dựa trên sự đơn giản, hiệu năng cao, dễ đọc và hiệu quả. Go được phát hành vào năm 2009 bởi Robert Griesemer, Rob Pike và Ken Thompson. Điểm mạnh của Go là bộ thu gom rác và hỗ trợ lập trình đồng thời. Go là một ngôn ngữ biên dịch như C/C++, Java, Pascal,.

Phiên bản ồn định được phát hành vào năm 2001 và phiên bản mới nhất ở thời điểm hiện tại là 1.17 phát hành vào năm 2021. Nhỏ gọn và đơn giản Go đơn giản dé học, dé làm việc và dé dang đọc bởi các nhà phát triển khác. Và Go không hề có một bộ tính năng lớn, đặc biệt là khi so sánh với các ngôn ngữ như C ++. Ngoài ra Go còn gợi nhớ đến C bởi cú pháp của nó, điều đó giúp các lập trình viên C lâu năm tương đối dé dàng học nó.

Điều đó nói rằng, nhiều tính năng của Go, đặc biệt là tính năng concurrency. Dành cho mọi người Tài liệu về Go, mô tả Go là “một ngôn ngữ biên dịch nhanh, static type, compiled language (ngôn ngữ biên dịch), nhưng lại giống như một dynamic, interpreted language (ngôn ngữ thông dịch)”. Ngay cả khi một chương trình Go lớn, cũng sẽ được biên dịch chỉ trong vòng vài giây. Thêm vào đó, Go còn tránh được những điểm hạn chế của C liên quan đến các file và thư viện.

Nói tóm lại, Go giúp cuộc sống của lập trình viên trở nên dé dang bằng nhiều cách Static Typing Features Package Management Hình 2.4: Những tính năng nổi bat của ngôn ngữ Go 2. Tiện lợi Go được so sánh với các scripting language (ngôn ngữ kịch bản) như Python với khả năng đáp ứng nhiều nhu cầu lập trình phô biến. Một số tinh năng này được tích hợp vào trong chính ngôn ngữ, chang hạn như ‘ ‘goroutines” là một hàm cho concurrency và kiêu giống như behavior, ngoài ra các tính năng bổ sung được có sẵn trong các package thư viện Go chuẩn, như http package của Go. Giống như Python, Go cung cấp khả năng quản lý bộ nhớ tự động bao gồm việc garbage collection (đọn file rác).

Hiệu năng Chạy nhị phân chậm hơn so với C, nhưng sự khác biệt về tốc độ này không đáng ké đối với hầu hết các ứng dụng. Hiệu suất của Go tốt ngang với C trong phan lớn công việc và nói chung là nhanh hơn so với các ngôn ngữ khác nổi tiếng về tốc độ (ví dụ: JavaScript, Python và Ruby). Tương thích Go cung cấp tất cả những điều trên mà không bị mat quyền, truy cập vào hệ thong bên dưới (underlying system). Phương mềm Go có thé liên kết với thư viện C bên ngoài hoặc thực hiện các lệnh call hệ thống native.

Ví dụ trong Docker, Go interface với các chức năng Linux low-level, cgroups và namespace (tạm dịch: không gian tên), dé hoạt động với container.5: Framework Gin Gin là 1 web framework được viet bang Go mã nguồn mở được phát triển với mục đích đê xây dựng các ứng dụng web băng Go với hiệu năng cao. Nó sở hữu API giông Martini nhưng với hiệu năng cao hơn gap 40 lân. Tính năng e Tốc độ nhanh e Hỗ trợ middleware e Hỗ trợ xử ly crash và hồi phục, đảm bảo server luôn sẵn sảng e Hỗ trợ kiểm tra tính hợp lệ của yêu cầu HTTP e Định tuyến theo nhóm: Tổ chức định tuyến theo cấu trúc tốt hơn mà không ảnh hưởng lớn đên hiệu năng e Thu thập tat cả các lỗi xảy ra trong 1 yêu cầu HTTP Dễ dàng mở rộng 2. Ưu điểm Phù hợp xây dựng REST API: Gin là một framework rất tối giản.

Gin chỉ bao gồm những chức năng hoặc thư viện cần thiết nhất và điều này làm cho Gin trở thành framework có hiệu năng cao nhất cho việc xây dựng REST API Tài liệu phong phú: Tài liệu cho framework Gin rất nhiều và đầy đủ. Những công việc liên quan đên router đêu có thê dé dang tìm thay trong document Middlewares đa dạng và kiểm tra kĩ lưỡng: Cộng đồng Gin đã tạo ra vô vàn những middleware giúp cho việc phát triển với Gin thật dé dàng. Những chức năng như gzip, middleware xác thực va sentry Hiệu năng cao: Gin có toc độ cao gap 40 lân so với Martini và khi so sánh với những framework Go khác cũng không kém cạnh 2. Khái niệm PostgreSQL là một hệ thống quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ và đối tượng (object-relational database management system) miễn phi và nguồn mở (RDBMS) tiên tiễn nhất hiện nay.

khả năng mở rộng cao và tuân thủ các tiêu chuẩn kỹ thuật. Nó được thiết kế dé xử lý một loạt các khối lượng công việc lớn, từ các máy tính cá nhân đến kho dữ liệu hoặc dịch vụ Web có nhiều người dùng cùng một lúc.6: Hệ quản tri co sở dữ liệu PostgreSQL 2. Tính năng Câu truy vấn phức hợp (complex query) Thủ tục sự kiện (trigger) 10 Các khung nhìn (view) Tính toàn vẹn của các giao dich (integrity transactions) Việc kiêm tra truy cập đồng thời đa phiên ban (multiversion concurrency control) Truy vấn xử lý song song (parallel query) Sao chép dữ liệu dạng luồng (Streaming replication) 2.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ