I. Thuật toán máy học
Thuật toán máy học đóng vai trò trung tâm trong việc so sánh giá sản phẩm thương mại điện tử. Các mô hình như mạng nơ-ron hồi quy (RNN) và Long Short-Term Memory (LSTM) được sử dụng để phân loại và dự đoán giá sản phẩm. Những thuật toán này giúp xử lý dữ liệu lớn từ các nền tảng thương mại điện tử, từ đó cung cấp kết quả so sánh chính xác và nhanh chóng. Ứng dụng của học máy trong lĩnh vực này không chỉ tối ưu hóa quy trình tìm kiếm mà còn đảm bảo tính khách quan trong việc đánh giá giá cả.
1.1. Phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu là bước quan trọng trong việc áp dụng thuật toán máy học. Dữ liệu được thu thập từ các nguồn như Lazada, Shopee, và Tiki được xử lý để loại bỏ nhiễu và chuẩn hóa. Các kỹ thuật như XPath và API được sử dụng để trích xuất thông tin sản phẩm. Quá trình này đảm bảo dữ liệu đầu vào chất lượng cao, giúp các mô hình học máy hoạt động hiệu quả hơn.
1.2. Tối ưu hóa thuật toán
Tối ưu hóa thuật toán là yếu tố then chốt để nâng cao độ chính xác của hệ thống. Các phương pháp như gradient descent và backpropagation được áp dụng để điều chỉnh các tham số của mô hình. Việc này giúp giảm thiểu sai số và cải thiện hiệu suất dự đoán. Kết quả là hệ thống có khả năng so sánh giá sản phẩm một cách nhanh chóng và chính xác.
II. So sánh giá sản phẩm
So sánh giá sản phẩm là mục tiêu chính của nghiên cứu này. Hệ thống được xây dựng để cung cấp thông tin giá cả từ nhiều nguồn khác nhau, giúp người dùng đưa ra quyết định mua sắm thông minh. Các tiêu chí so sánh bao gồm giá cả, đánh giá sản phẩm, và ưu nhược điểm. Hệ thống so sánh giá này không chỉ hỗ trợ người tiêu dùng mà còn giúp các nhà bán lẻ cạnh tranh lành mạnh.
2.1. Phân tích thị trường
Phân tích thị trường là bước không thể thiếu trong việc so sánh giá. Nghiên cứu này tập trung vào các nền tảng thương mại điện tử Việt Nam như Shopee, Lazada, và Tiki. Dữ liệu được thu thập và phân tích để xác định xu hướng giá cả và sự biến động thị trường. Kết quả phân tích giúp người dùng hiểu rõ hơn về giá trị thực của sản phẩm.
2.2. Tối ưu hóa giá
Tối ưu hóa giá là quá trình điều chỉnh giá sản phẩm để đảm bảo tính cạnh tranh. Hệ thống sử dụng các thuật toán học máy để dự đoán giá tối ưu dựa trên dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường. Điều này giúp các nhà bán lẻ đưa ra mức giá hợp lý, thu hút khách hàng mà vẫn đảm bảo lợi nhuận.
III. Ứng dụng trong khóa luận tốt nghiệp
Nghiên cứu này được thực hiện trong khuôn khổ khóa luận tốt nghiệp ngành An toàn thông tin. Mục tiêu là áp dụng công nghệ thông tin và học máy để giải quyết vấn đề thực tế trong lĩnh vực thương mại điện tử. Kết quả nghiên cứu không chỉ có giá trị học thuật mà còn mang lại lợi ích thiết thực cho người dùng và doanh nghiệp.
3.1. Phương pháp thực hiện
Phương pháp thực hiện bao gồm thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu, và áp dụng các thuật toán học máy. Quy trình được thiết kế chặt chẽ để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả. Các công nghệ như ReactJS, Django REST Framework, và PostgreSQL được sử dụng để xây dựng hệ thống.
3.2. Kết quả và ứng dụng
Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ thống có khả năng so sánh giá sản phẩm một cách hiệu quả. Ứng dụng máy học trong lĩnh vực này không chỉ giúp người dùng tiết kiệm thời gian mà còn góp phần ổn định thị trường. Nghiên cứu này mở ra hướng phát triển mới cho các hệ thống so sánh giá trong tương lai.
