Chương 1. TONG QUAN VE DE TÀI 1. Tén dé tai XAY DUNG VA PHAT TRIEN UNG DUNG BAN HANG TICH HOP GOI Y SAN PHAM DEN NGƯỜI DUNG — EC MOBILE (E-Commerce Recommendation Application) 1. Dat van dé Hiện nay có kha nhiều web bán hàng thuộc các đơn vi kinh doanh tại Việt Nam trên internet, qui mô từ nhỏ đến lớn,.
nhưng đa số những web này khá tương tự nhau và chưa có nhiều lắm sự tương tác với người sử dụng. Khi một khách hàng vào một website thương mại điện tử thì có hai xu hướng: thứ nhất là họ đã định hướng được sản phẩm cụ thê mà họ đã mua, thứ hai là họ chỉ định hướng được loại sản phẩm ma họ sẽ mua. Đối với trường hợp thứ nhất thì đơn giản là họ đã định hướng được sẽ mua sản phẩm nào rồi, van dé chỉ là chọn mua ở đâu mà thôi. Đối với trường hợp thứ hai thì người dùng sẽ gặp khó khăn hơn nhiều, họ sẽ phải chọn sản phẩm phù hợp nhất với nhu cau của họ.
Vấn dé đặt ra là làm sao họ có thé làm được điều đó trong vô vản sản phẩm cùng chủng loại mà họ đang tìm. Trong trường hợp này người dùng sẽ cần đến sự trợ giúp của hệ thống gợi ý san phâm dé giải quyết van đề về này. Rất lâu rồi facebook hay youtube, Ebay, Amazon, Netflix đã có chức năng gợi ý người dùng, dựa vào chủ đề mà người dùng click và xem, cũng như thời gian người dùng xem, hay dựa vào thông tin của người dùng như địa chỉ, tuổi, giới tính mà có những gợi ý phù hợp, giúp cho người ding có trải nghiệm tốt hơn, thích thú hơn khi sử dụng. Đa số các website bán hàng hiện tại chưa có hệ thống phân tích gợi ý người dùng hay chức năng gợi ý người dùng cũng như có các giải pháp về trải nghiệm người dùng như lưu lại giỏ hàng hay lưu lại những sản phẩm đã xem nhưng cũng chưa thật sự đem lại trải nghiệm tốt hơn cho người dùng.
Do đó tại sao chúng ta không tích hợp hệ gợi ý người dùng cho một ứng dụng bán hàng? Với nó, phần nào làm tăng giá trị của doanh nghiệp, cũng như tăng tỉ lệ thành công hơn khi khách hàng khi đến với app, cũng tăng trải nghiệm cho người dùng tốt hơn. Mục tiêu của đề tài Xây dựng ứng dụng di động mang tên EC Mobile với những mục tiêu cụ thể như sau: - Ung dụng giải quyết được vấn đề đặt ra ban đầu về nhu cầu mua sắm của khách hàng. Từ đó hỗ trợ gợi ý sản phẩm phủ hợp nhất dựa trên sự tương tác trong quá trình mua sắm của khách hàng. - Ung dụng cung cấp day đủ các chức năng cơ bản như đăng kí, đăng nhập, xem hàng, thêm giỏ hàng, thanh toán, bình luận sản phẩm.
- Giao diện ứng dụng được thiết kế một cách trực quan, chuyên nghiệp, thân thiện va dé sử dụng.1 Thống kê chức năng ứng dụng Tén chức năng Chức năng Chức năng cơ bản | Sử dụng số điện thoại cho đăng nhập và đăng kí tài khoản khách hàng. Tìm kiếm, thêm sản phẩm vào giỏ hàng và thanh toán. (Admin) Công cụ thu thập thông tin đữ liệu sản phẩm từ trang thương „ mại điện tử tikI.vn, lưu vê cơ sở dữ liệu. Crawl sản phâm từ tiki.vn Chức năng xem va | Hiển thị chi tiết san phẩm bao gồm: bình luận sản phẩm - _ Tên sản phẩm - Gia tiên - Tổng số sao của sản pham (được tính dựa theo lượt xem, bình luận và mua sản pham) - _ Nội dung bình luận Chức năng bình luận bao gồm: - Nội dung bình luận - Mute độ hai lòng (tốt, không tốt) đối với sản phẩm Gợi ý sản phẩm Hệ thống tạo nhiều chiến dịch giảm giá, trong mỗi chiến dịch đang nằm trong bao gồm các sản phẩm phù hợp theo nội dung chiến dịch và chiên dịch giảm giá được giảm theo một mức giá nhất định.
Gợi ý danh sách Hệ thống tổng hợp danh sách tất cả các sản phẩm đang giảm sản phẩm giảm giá giá và sắp xếp theo thứ tự giảm giần % giá giảm. mạnh trong tuần Gợi ý những sản Khi xem chỉ tiết một sản phẩm, hệ thống sẽ lấy thông tin những phẩm liên quan sản phẩm khác nằm cùng danh mục và hién thị thêm cho khách hàng bên dưới đê có thêm nhiêu sự lựa chọn. (Nỗi bật) Hệ thống sử dụng thuật toán PageRank dé đánh giá tam quan trọng tương đối của 1 sản phâm nhất định trong toàn bộ hệ Gợi ý những sản thống. Từ đó có được danh sách những sản phẩm tốt, được phẩm có độ Hot nhiều người quan tâm giúp khách hàng có trãi nghiệm tốt hơn cao trong tuân trong việc tìm kiêm sản phâm.
(Nỗi bat) Sử dụng thuật toán tìm điểm tương đồng (Node Similarity) tính toán và tìm ra được những khách hàng có điểm chung trong Gợi ý những sản việc mua sam. phẩm dựa trên mức độ tương đồng của Thuật toán này so sánh tập hợp các nút (ở đây là những khách các khách hàng với | hàng) có những điểm chung ví dụ cùng yêu thích một sản nhau phẩm, từ đó thống kê được danh sách những Khách hang có chung sở thích. Khi đó hệ thống sẽ gợi ý những sản phẩm mà khách hàng này đã mua cho các khách hàng khác có chung sở thích với mình. (Nỗi bật) Khi tìm kiếm một sản phẩm, hệ thống sẽ gợi ý những sản phẩm tương tự mà những người bạn cũng đã từng tương tác với Gợi ý những sản „ a „ _ | những sản pham đó.
phâm đã tìm kiêm mà những khách hàng khác cũng quan tâm 1. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 1. Đối tượng nghiên cứu Khoá luận này hướng đến việc nghiên cứu các đối tượng sau: - _ Nghiên cứu và tìm hiểu về nhu cầu thực tế của người dùng đối với ứng dụng mua sắm gợi ý sản phẩm đến người dùng. - _ Nghiên cứu về các yêu cầu và kỹ thuật trong việc xây dựng ứng dụng trên thiết bị di động.
- _ Nghiên cứu về các thuật toán ma Neo4j hỗ tro dé giải quyết các van đề về gợi ý sản phâm đên người dùng. - _ Nghiên cứu về công nghệ, cơ chế hoạt động và ứng dụng của NodeJS, hệ quan trị cơ sở dữ liệu Neo4j trong việc xây dựng server và quản lý, lưu trữ co sở dữ liệu cho ứng dụng. - _ Nghiên cứu ứng dụng các kĩ thuật, thư viện hỗ trợ thiết kế giao diện ứng dụng phù hợp với xu hướng thiết kế hiện tại trên thị trường. Phạm vi nghiên cứu Đề tài được nghiên cứu và xây dựng ứng dụng cho thiết bị đi động hoạt động ở hai hệ điều hành Android và IOS.
Đề tài được nghiên cứu, hoàn thiện thành một sản phẩm cụ thê và được kiểm tra, thử nghiệm ở quy mô vừa phải. Nội dung và phương pháp nghiên cứu Nôi dung 1. Khảo sát nhu cầu, cách thức hoạt động của ứng dụng. Mục đích: Nắm rõ nhu cầu mua sắm online của khách hàng, biết được khi nào khách hàng quan tâm đến những mặt hàng nào.
Phương pháp thực hiện: Phân tích, khảo sát thực tế về nhu cầu của người sử dụng đối với các ứng dụng khai thác về đề tài mua sắm online. Kết quả thực hiện: Khảo sát được số liệu thống kê về nhu cầu mua sắm online, mức độ cần thiết của ứng dụng. Lên kế hoạch xây dựng và phát triển ứng dụng. Phân tích, thiết kế hệ thống và các thuật toán áp dụng để có được kết quả gợi ý sản phẩm đến người dùng.
Ap dụng các thuật toán vào xử li dit liệu dé cho ra được kết qua gỢI ý chính xác và tốt nhất đến khách hàng. Phương pháp thực hiện. Tham khảo những tài liệu về phân tích chức năng ứng dụng, tiến hành nghiên cứu các thuật toán và áp dụng vào giải quyết vấn đề. Kết quả thực hiện: (1) Thuật toán Page Rank [3]: Dé giải quyết bài toán gợi ý những sản pham có độ ảnh hưởng cao trong hệ thống cho khách hàng ta dùng thuật toán PageRank.
PageRank là thuật toán phân tích các liên kết được dùng trong Google Search để xếp hạng các trang web. Thuật toán này chỉ định giá trị nhất định cho mỗi thành phần của một tập hợp các văn bản liên kết với nhau, ví dụ như WWW. Mục đích "đo" tầm quan trọng tương đối của các liên kết trong tập hợp đó. Áp dụng vào bài toán dùng để đánh giá tầm quan trọng tương đối của 1 sản phẩm nhất định trong toàn bộ hệ thống.
Giả sử sản phâm A được các khách hàng T1.Tn quan tâm (dựa vào lượt xem , mua, bình luận). Ta có công thức tính chi sỐ PageRank của sản phẩm A như sau: Hình 1.1 Công thức tính chỉ số PageRank Trong đó: T: Số lượng và chất lượng quan tâm của khách hàng đối với sản phẩm. C: Số lượng Outlink trên mỗi sản phâm. PR: Chỉ số PageRank trên từng sản phẩm.
Tham số d: Hệ số điều chỉnh, đa phần thường lấy d là 0,85. PageRanks tạo một tỉ lệ % phân bố điểm số trên các sản phẩm, do đó PageRank của tổng tất cả các sản phâm sẽ là một. Giá trị PageRank càng cao đồng nghĩa sản phẩm đó càng được nhiều người ưa chuộng. Từ đó ta có được danh sách các sản pham đang Hot.0 / ^ \ w g = : Le Es § 2 Ma 5 \ ` | £ GÀ | # = | „FOCus `” \ ¬— an | / H dong h — a \ 9 2 1 dabo Xã = 2 3 Z : 5\ ^^ \ / Ms rZZ cog b3 ` %an 5 2 338000.0 ˆ_— §MILARITy + — OF ——h00000) ~~ SIMILARITY Hình 1.2 Mô tả độ ảnh hưởng của sản phẩm trên hệ thong Chú thích: (1)- Node Product: Là những sản phẩm của hệ thông.
(2)- Node User: Là những khách hàng của hệ thống. (3)- Node Order: Là những giỏ hàng đã được thanh toán của khách hàng. (4)- Node Comment: Là những bình luận về một sản phâm của khách hàng. (2) Thuật toán NodeSimilarity [3]: Sử dụng thuật toán tìm điểm tương đồng (Node Similarity) tính toán và tìm ra được những khách hàng có điểm chung trong việc mua sắm.
Thuật toán này so sánh tập hợp các nút (ở đây là những khách hàng) có những điểm chung ví dụ cùng yêu thích một sản phẩm, từ đó thống kê được danh sách những Khách hàng có chung sở thích. Node Similarity tính toán các điểm tương đồng theo cặp dựa trên số liệu Jaccard, còn được gọi là Điểm tương tự Jaccard. Chi số Jaccard là một số từ 0 đến 1 cho biết hai tập hợp giống nhau như thé nào. Nếu hai tập hợp không có phần tử chung, thì chỉ số Jaccard bằng 0.