Luận văn thạc sĩ: Phát hiện hành vi mua sắm của người dùng và các tác nhân liên quan

Luận văn thạc sĩ VNU UET phân tích hành vi mua sắm của người dùng và tác nhân liên quan qua kỹ thuật khai phá dữ liệu trong công nghệ thông tin.

• Tác giả: Nguyễn Thành Vinh
• Người hướng dẫn: Ts. Đặng Thanh Hải
• Trường học: Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Phát Hiện Hành Vi Mua Sắm Của Người Dùng Và Các Tác Nhân Liên Quan Sử Dụng Kỹ Thuật Khai Phá Dữ Liệu
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sỹ
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG VIỆC PHÁT HIỆN HÀNH VI MUA SẮM
• 1.1. Thị trường và hành vi mua sắm hàng hóa
• 1.2. Hành vi mua sắm của người dùng
• 1.3. Hành vi mua của đơn vị, tổ chức
• 1.4. Khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức
• 1.4.1. Khai phá dữ liệu
• 1.4.2. Các bước cơ bản của quá trình phát hiện tri thức
• 1.4.3. Kiến trúc của một hệ thống khai phá dữ liệu. Một số kỹ thuật khai phá dữ liệu
• 1.5. Ứng dụng khai phá dữ liệu cho thị trường hàng hóa
• 1.6. Ứng dụng của khai phá dữ liệu. Phát hiện hành vi mua sắm của người dùng
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP
• 2.1. Luật kết hợp
• 2.2. Khai phá luật kết hợp. Thuật toán Apriori
• 2.3. Thuật toán AIS
• 2.4. Thuật toán SETM
• 2.5. Thuật toán Krimp
• 2.6. Thuật toán TopKRules
• 3. CHƯƠNG 3: THỬ NGHIỆM PHÁT HIỆN HÀNH VI MUA SẮM CỦA NGƯỜI DÙNG
• 3.1. Giới thiệu bài toán
• 3.2. Cài đặt ứng dụng. Cấu hình phần cứng
• 3.3. Các công cụ phần mềm sử dụng
• 3.4. Quá trình thực nghiệm và đánh giá
• 3.4.1. Tiền xử lý dữ liệu
• 3.4.2. Cấu hình thông tin trong mô hình Krimp
• 3.4.3. Kết quả và đánh giá
• 3.4.3.1. Kết quả phân tích dữ liệu. Đánh giá kết quả
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về phát hiện hành vi mua sắm bằng khai phá dữ liệu

Phát hiện hành vi mua sắm của người dùng là một lĩnh vực quan trọng trong nghiên cứu hành vi tiêu dùng. Việc áp dụng khai phá dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi mua sắm của khách hàng. Dữ liệu từ các giao dịch mua sắm cung cấp thông tin quý giá về xu hướng và sở thích của người tiêu dùng. Khai phá dữ liệu không chỉ giúp phát hiện các mẫu hành vi mà còn hỗ trợ trong việc đưa ra quyết định kinh doanh hiệu quả.

1.1. Khái niệm và tầm quan trọng của khai phá dữ liệu

Khai phá dữ liệu (KPDL) là quá trình tìm kiếm thông tin hữu ích từ các tập dữ liệu lớn. Nó giúp phát hiện các quy luật và mẫu hành vi trong dữ liệu lớn. Tầm quan trọng của KPDL trong việc phát hiện hành vi mua sắm không thể phủ nhận, vì nó cung cấp cái nhìn sâu sắc về nhu cầu và mong muốn của khách hàng.

1.2. Các ứng dụng của khai phá dữ liệu trong thương mại điện tử

Trong thương mại điện tử, khai phá dữ liệu được sử dụng để phân tích hành vi mua sắm của người dùng. Các ứng dụng bao gồm phân tích giỏ hàng, dự đoán xu hướng mua sắm và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng. Những ứng dụng này giúp doanh nghiệp cải thiện dịch vụ và tăng cường sự hài lòng của khách hàng.

II. Thách thức trong việc phát hiện hành vi mua sắm của người dùng

Mặc dù khai phá dữ liệu mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức trong việc phát hiện hành vi mua sắm. Một trong những thách thức lớn nhất là chất lượng dữ liệu. Dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ có thể dẫn đến những quyết định sai lầm. Ngoài ra, việc bảo mật thông tin người dùng cũng là một vấn đề cần được chú trọng.

2.1. Vấn đề về chất lượng dữ liệu

Chất lượng dữ liệu là yếu tố quyết định đến độ chính xác của các phân tích. Dữ liệu không chính xác có thể dẫn đến những hiểu lầm về hành vi của người tiêu dùng. Do đó, việc đảm bảo chất lượng dữ liệu là rất quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu.

2.2. Bảo mật và quyền riêng tư của người dùng

Bảo mật thông tin người dùng là một thách thức lớn trong khai phá dữ liệu. Doanh nghiệp cần phải đảm bảo rằng dữ liệu của khách hàng được bảo vệ an toàn và không bị lạm dụng. Việc này không chỉ giúp xây dựng lòng tin với khách hàng mà còn tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu.

III. Phương pháp khai phá dữ liệu để phát hiện hành vi mua sắm

Có nhiều phương pháp khác nhau để khai phá dữ liệu nhằm phát hiện hành vi mua sắm. Các thuật toán như Apriori, Krimp và TopKRules được sử dụng phổ biến trong việc phân tích dữ liệu giao dịch. Những phương pháp này giúp phát hiện các mẫu hành vi và xu hướng mua sắm của người tiêu dùng.

3.1. Thuật toán Apriori trong khai phá luật kết hợp

Thuật toán Apriori là một trong những phương pháp phổ biến nhất trong khai phá dữ liệu. Nó giúp phát hiện các luật kết hợp giữa các mặt hàng trong giỏ hàng của người tiêu dùng. Bằng cách phân tích các giao dịch, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về hành vi mua sắm của khách hàng.

3.2. Ứng dụng thuật toán Krimp trong phân tích hành vi

Thuật toán Krimp được sử dụng để tối ưu hóa việc phát hiện các mẫu trong dữ liệu. Nó giúp giảm thiểu kích thước của mô hình mà vẫn giữ được độ chính xác cao. Việc áp dụng Krimp trong phân tích hành vi người dùng giúp doanh nghiệp có cái nhìn sâu sắc hơn về xu hướng mua sắm.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Nghiên cứu về phát hiện hành vi mua sắm đã cho thấy nhiều kết quả tích cực. Các doanh nghiệp đã áp dụng thành công các phương pháp khai phá dữ liệu để cải thiện dịch vụ và tăng cường sự hài lòng của khách hàng. Những kết quả này không chỉ giúp doanh nghiệp tăng doanh thu mà còn xây dựng được mối quan hệ tốt hơn với khách hàng.

4.1. Kết quả từ ứng dụng khai phá dữ liệu

Nhiều doanh nghiệp đã ghi nhận sự gia tăng doanh thu và sự hài lòng của khách hàng sau khi áp dụng khai phá dữ liệu. Việc phân tích hành vi mua sắm giúp họ điều chỉnh chiến lược kinh doanh một cách hiệu quả hơn.

4.2. Các mô hình thành công trong phát hiện hành vi mua sắm

Các mô hình như phân tích giỏ hàng và dự đoán xu hướng mua sắm đã được áp dụng thành công trong nhiều doanh nghiệp. Những mô hình này không chỉ giúp phát hiện hành vi mà còn tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, từ đó nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

V. Kết luận và tương lai của phát hiện hành vi mua sắm

Phát hiện hành vi mua sắm của người dùng thông qua khai phá dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cơ hội mới cho doanh nghiệp. Việc áp dụng công nghệ mới và cải tiến phương pháp phân tích sẽ giúp doanh nghiệp nắm bắt xu hướng và nhu cầu của khách hàng một cách hiệu quả hơn.

5.1. Xu hướng phát triển trong khai phá dữ liệu

Xu hướng phát triển trong khai phá dữ liệu sẽ tập trung vào việc sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để nâng cao khả năng phân tích. Những công nghệ này sẽ giúp phát hiện hành vi mua sắm một cách chính xác và nhanh chóng hơn.

5.2. Tương lai của hành vi mua sắm trong thương mại điện tử

Hành vi mua sắm trong thương mại điện tử sẽ tiếp tục thay đổi với sự phát triển của công nghệ. Doanh nghiệp cần phải thích ứng nhanh chóng với những thay đổi này để duy trì lợi thế cạnh tranh và đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN THÀNH VINH PHÁT HIỆN HÀNH VI MUA SẮM CỦA NGƯỜI DÙNG VÀ CÁC TÁC NHÂN LIÊN QUAN SỬ DỤNG KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU LUẬN VĂN THẠC SỸ NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội - 2018 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN THÀNH VINH PHÁT HIỆN HÀNH VI MUA SẮM CỦA NGƯỜI DÙNG VÀ CÁC TÁC NHÂN LIÊN QUAN SỬ DỤNG KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Quản lý hệ thống thông tin Mã Số: 8480205.01 LUẬN VĂN THẠC SỸ NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. ĐẶNG THANH HẢI LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn “Phát hiện hành vi mua sắm của người dùng và các tác nhân liên quan sử dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu" là công trình nghiên cứu của cá nhân tôi, dưới sự hướng dẫn của cán bộ hướng dẫn khoa học, thầy giáo, TS. Đặng Thanh Hải. Các nội dung, kết quả được thể hiện trong luận văn là hoàn toàn trung thực. Ngoại trừ các tài liệu tham khảo và công trình nghiên cứu đã được tôi trích dẫn đầy đủ thì luận văn hoàn toàn là công trình của riêng cá nhân tôi. Luận văn này được hoàn thành trong quá trình tôi đang là học tập tại Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội. Hà Nội, ngày 10 tháng 09 năm 2018 Học viên Nguyễn Thành Vinh 1 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, tôi mong muốn bày tỏ sự trân trọng và biết ơn sâu sắc nhất đến thầy giáo, TS. Đặng Thanh Hải, giảng viên trường ĐH Công nghệ, đã tận tình hướng dẫn, nhận xét góp ý hiệu quả trong suốt quá trình thực hiện bài luận văn. Tôi chân thành cảm ơn các thầy, PGS. Hà Quang Thụy, PGS.TS Hoàng Xuân Huấn, PGS.TS Phạm Ngọc Hùng, PGS.TS Nguyễn Ngọc Hóa và cùng các thầy cô khác đã giúp đỡ và tạo điều kiện để tôi được học tập và tiếp cận trong quá trình nghiên cứu tại trường. Tôi cảm ơn các anh chị và các bạn trong khóa cao học K22 và các anh chị đồng nghiệp tại công ty VNPT-IT đã ủng hộ, động viên cũng như tạo điều kiện giúp tôi trong suốt quá trình học tập tại trường. Cuối cùng, tôi muốn gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình, bạn bè, đã động viên và giúp đỡ tôi không chỉ trong quá trình thực hiện luận văn này mà còn trong cả hành trình này. Hà Nội, ngày 10 tháng 09 năm 2018 Học viên Nguyễn Thành Vinh 2 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] MỞ ĐẦU Dữ liệu đã và đang được tạo ra ngày càng nhiều hơn cả về số lượng lẫn thể loại; từ đó khiến việc lựa chọn, khai thác, sử dụng chúng gặp rất nhiều khó khăn và thách thức. Lĩnh vực Khai phá dữ liệu (KPDL) ra đời nhằm hỗ trợ việc khai thác và sử dụng dữ liệu được hiệu quả hơn. Khai phá dữ liệu (KPDL) là cả quá trình trích xuất, khai thác và sử dụng các dữ kiện rời rạc trong dữ liệu thành các tri thức có tính quy luật, để mang lại giá trị tích cực trong việc đưa ra các quyết định. Ngày nay, việc lấy khách hàng làm trung tâm (customer centricity) là một trong những yếu tố quan trọng nhất trong dịch vụ khách hàng: khách hàng là những “cổ đông” quan trọng nhất của công ty. Ngành thương mại điện tử đã và đang tạo ra một khối lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm: chi tiết hóa đơn bán hàng, thông tin cảnh báo tình trạng của hệ thống dữ liệu hàng hóa và thông tin dữ liệu về khách hàng. Do đó, các doanh nghiệp có nhu cầu cần hiểu rõ những thị hiếu của khách hàng cũng như xu hướng thị trường sắp tới. Ứng dụng khai phá dữ liệu trong ngành thương mại để phát hiện các quy luật ẩn chứa trong khối dữ liệu khổng lồ đó nhằm xây dựng mô hình giúp xác định xu hướng mua hàng của khách hàng, giúp doanh nghiệp cải thiện chất lượng sản phẩm, dịch vụ nhằm nâng cao sự hài lòng của khách hàng và giữ chân khách hàng tốt hơn. Khoá luận sẽ tập trung giới thiệu tổng quan về khai phá dữ liệu, nghiên cứu các mô hình phát hiện hành vi mua hàng của người dùng và thử nghiệm, đánh giá thuật toán Krimp và thuật toán TopKRules áp dụng vào mô hình thực tế dựa vào dữ liệu các hóa đơn bán hàng của công ty Công nghệ Cổ phần PAC Việt Nam. 3 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN . 4 DANH MỤC HÌNH VẼ . 6 DANH MỤC BẢNG BIỂU . 7 DANH MỤC VIẾT TẮT. 8 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG VIỆC PHÁT HIỆN HÀNH VI MUA SẮM . Thị trường và hành vi mua sắm hàng hóa . Hành vi mua sắm của người dùng . Hành vi mua của đơn vị, tổ chức . Khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức . Khai phá dữ liệu . Các bước cơ bản của quá trình phát hiện tri thức . Kiến trúc của một hệ thống khai phá dữ liệu. Một số kỹ thuật khai phá dữ liệu . Ứng dụng khai phá dữ liệu cho thị trường hàng hóa . Ứng dụng của khai phá dữ liệu. Phát hiện hành vi mua sắm của người dùng . 22 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP . Luật kết hợp . Khai phá luật kết hợp. Thuật toán Apriori . Thuật toán AIS . Thuật toán SETM . 30 4 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Thuật toán Krimp . Thuật toán TopKRules . 34 CHƯƠNG 3: THỬ NGHIỆM PHÁT HIỆN HÀNH VI MUA SẮM CỦA NGƯỜI DÙNG . Giới thiệu bài toán . Cài đặt ứng dụng. Cấu hình phần cứng . Các công cụ phần mềm sử dụng . Quá trình thực nghiệm và đánh giá . Tiền xử lý dữ liệu . Cấu hình thông tin trong mô hình Krimp . Kết quả và đánh giá . Kết quả phân tích dữ liệu. Đánh giá kết quả . 55 TÀI LIỆU THAM KHẢO . 56 5 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1. Quá trình thông qua quyết định mua hàng[4]. Quá trình phát hiện tri thức trong CSDL [1] . Kiến trúc điển hình của hệ thống khai phá dữ liệu [1] . Phân tích giỏ hàng . Mô tả thuật toán AIS qua các bước . Mô tả thuật toán SETM qua các bước . Mô hình tổng quan thuật toán Krimp [5]. Thông tin phiếu xuất hàng . Các bước thử nghiệm phát hiện hành vi người dùng . Thông tin dữ liệu hóa đơn bán hàng . Danh mục sản phẩm PAC. Cấu hình thông tin trong Krimp . 42 6 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1. Các ứng dụng khai phá dữ liệu nổi bật [1] . Một ví dụ về cơ sở dữ liệu gồm 5 giao dịch: . Giao dịch mua hàng . Tính độ hỗ trợ cho các tập hợp chứa các mặt hàng. Tính độ tin cậy cho luật kết hợp. Cấu hình phần cứng . Các phần mềm sử dụng . 39 7 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] DANH MỤC VIẾT TẮT STT Từ viết tắt Diễn giải tiếng Anh Diễn giải tiếng Việt 1 KPDL Data mining Khai phá dữ liệu 2 WTO World Trade Organization Tổ chức Thương mại Thế giới 3 GRDI Global Retail Development Chỉ số phát triển bán lẻ toàn Index cầu 4 CSDL Database Cơ sở dữ liệu 5 KDD Knowledge Discovery in Khám phá tri thức trong Database cơ sở dữ liệu 6 DN Doanh nghiệp 7 DNSX Doanh nghiệp sản xuất 8 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG VIỆC PHÁT HIỆN HÀNH VI MUA SẮM 1. Thị trường và hành vi mua sắm hàng hóa 1. Khái niệm Thị trường bao gồm tất cả những khách hàng tiềm ẩn cùng có một nhu cầu hay mong muốn cụ thể, sẵn sàng và có khả năng tham gia trao đổi để thỏa mãn nhu cầu và mong muốn đó [3]. Như vậy, theo khái niệm này, quy mô thị trường sẽ tùy thuộc vào số người có cùng nhu cầu, cùng mong muốn, có đủ thu nhập và sẵn sàng bỏ ra mua sắm hàng hóa để thỏa mãn nhu cầu và mong muốn đó. Quy mô thị trường không phụ thuộc vào số người đã mua hàng hay số người có nhu cầu và mong muốn nhưng không có đủ thu nhập (kể cả nguồn tự có và vay mượn) hay có thu nhập nhưng không sẵn sàng chi ra để mua sắm. Các sản phẩm cho tiêu dùng cá nhân, tiêu dùng cho đơn vị tổ chức thường rất đa dạng như quần áo, thức ăn, xe cộ, đồ trang sức, các dịch vụ vui chơi giải trí, vật tư sản xuất… Nhờ tiêu dùng các sản phẩm đó, con người đáp ứng được các nhu cầu cá nhân để tồn tại, các tổ chức cũng đáp ứng được nhu cầu về mặt sản xuất kinh doanh. Mặt khác, cũng qua tiêu dùng, con người có thể thể hiện mình trước con mắt của cộng đồng. Đó là văn hoá tiêu dùng. Điều dễ dàng có thể rất nhận thấy là các dân tộc, các tôn giáo khác nhau thì văn hoá tiêu dùng khác nhau. Văn hóa tiêu dùng tạo nên hành vi tiêu dùng. Như vậy, thị trường tiêu dùng có thể chia theo 2 đặc điểm lớn: - Nhu cầu tiêu dùng đa dụng và biến đổi theo thời gian - Quy mô thị trường lớn và ngày càng tăng. Hành vi mua sắm của người dùng Nghiên cứu hành vi của người tiêu dùng giúp cho doanh nghiệp tìm hiểu xem khách hàng mua và sử dụng hàng hoá như thế nào. Trên cơ sở nhận định rõ được hành vi của người tiêu dùng thì từ đó doanh nghiệp sẽ có căn cứ để giải quyết các vấn đề liên quan tới các chiến lược cần vạch ra. Đó là các vấn đề như sau: - Ai là người mua hàng? - Họ mua các hàng hoá, dịch vụ gì? - Mục đích mua các hàng hoá, dịch vụ đó? - Họ mua như thế nào? Mua khi nào? Mua ở đâu? 9 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Quá trình thông qua quyết định mua của người tiêu dùng Hành vi mua của người tiêu dùng xảy ra trong một quá trình. Để đi đến quyết định mua một loại hàng hoá dịch vụ gì đó thì nói chung người mua phải trải qua quá trình bao gồm 5 giai đoạn như Hình 1. Đây là quá trình đầy đủ khi mới bắt đầu mua. Người mua thường xuyên có thể bỏ qua các giai đoạn không cần thiết (do đã được thực hiện ở các lần mua trước đây), tức là quá trình mua lặp lại sẽ bỏ qua một số giai đoạn.