Đồ Án Xây Dựng Website Bán Quần Áo Tại HCMUTE

Đồ án kỹ thuật nghiên cứu hcmute xây dựng website bán quần áo, thiết kế chi tiết, tính toán kỹ thuật theo tiêu chuẩn, đánh giá tính khả thi dự án.

• Tác giả: Dương Văn Cường
• Người hướng dẫn: ThS. Trần Công Tú
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Xây Dựng Website Bán Quần Áo
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu
• 1.3. Công nghệ sử dụng
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Angular Framework
• 2.2. .NET Web API
• 2.3. .NET Entity Framework
• 2.4. Microsoft SQL Server 2016
• 2.5. Dialogflow
• 2.6. Hệ thống gợi ý sản phẩm
• 3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ
• 3.1. Khảo sát hiện trạng
• 3.2. Mô hình hóa yêu cầu
• 3.2.1. Thiết kế use case diagram
• 3.2.2. Đặc tả use case
• 3.2.3. Sơ đồ trình tự (Sequence diagram)
• 3.3. Thiết kế cơ sở dữ liệu
• 3.3.1. Mô hình liên kết thực thể
• 3.3.2. Mô hình quan hệ các bảng trong cơ sở dữ liệu
• 3.4. Thiết kế giao diện
• 3.4.1. Giao diện dành cho “Quản trị viên”
• 3.4.2. Giao diện dành cho “Khách” và “Thành viên”
• 4. CHƯƠNG 4: CÀI ĐẶT SẢN PHẨM
• 4.1. Cài đặt môi trường phát triển
• 4.2. Tạo một ứng dụng Angular application
• 4.3. Cấu trúc ứng dụng
• 4.3.1. Cấu trúc project API
• 4.3.2. Một số Function và Procedure
• 4.3.3. Cài đặt thuật toán User-Based Collaborative Filtering
• 4.3.3.1. Tổng quát thuật toán
• 4.3.3.2. Hàm tính Cosine Similarity
• 4.3.3.3. Tính độ tương thích giữa các user
• 4.3.3.4. Hàm dự đoán kết quả đánh giá
• 4.4. Sử dụng Dialogflow để xây dựng một Chatbot
• 4.4.1. Tạo mới một Project (Agent)
• 4.4.2. Tạo kịch bản cho Chatbot
• 4.5. Kết nối Chatbot với website
• 5. CHƯƠNG 5: TỔNG KẾT
• 5.1. Kết quả đạt được
• 5.2. Nhược điểm
• 5.3. Bài học kinh nghiệm
• 5.4. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Xây dựng Website Bán Quần Áo Tổng quan và Mục tiêu

Đề tài xây dựng website bán quần áo tại HCMUTE tập trung vào việc thiết kế và phát triển một nền tảng thương mại điện tử. Website bán quần áo online HCMUTE này hướng đến việc đáp ứng nhu cầu mua sắm trực tuyến ngày càng tăng. Mục tiêu chính là tạo ra một hệ thống thân thiện, dễ sử dụng, tích hợp nhiều tính năng hiện đại. Đề tài nhấn mạnh vào việc áp dụng các công nghệ mới nhất, bao gồm phát triển website thương mại điện tử, nhằm tối ưu trải nghiệm người dùng. Thương mại điện tử HCMUTE được xem là trọng tâm của nghiên cứu. Nghiên cứu đề cập đến việc xây dựng một platform bán hàng online HCMUTE, cụ thể là một website bán quần áo đáp ứng nhu cầu của người dùng hiện đại. Giải pháp bán hàng online HCMUTE được đề xuất trong đề tài là một website bán quần áo responsive HCMUTE, đảm bảo khả năng tương thích trên nhiều thiết bị.

1.1 Lý do chọn đề tài

Sự phát triển mạnh mẽ của thương mại điện tử và kinh doanh online HCMUTE đã tạo ra cơ hội lớn cho các doanh nghiệp. Bán quần áo online HCMUTE trở thành xu hướng phổ biến. Xây dựng website bán quần áo trở thành giải pháp hiệu quả để tiếp cận khách hàng rộng rãi, giảm chi phí và tăng doanh thu. Marketing online HCMUTE đóng vai trò quan trọng trong việc quảng bá sản phẩm. Đề tài tập trung vào việc xây dựng một website bán quần áo tích hợp thanh toán HCMUTE, giúp người dùng dễ dàng mua sắm. Việc thiết kế website bán quần áo thân thiện di động HCMUTE cũng là một yếu tố then chốt, đáp ứng nhu cầu sử dụng thiết bị di động ngày càng phổ biến. Xây dựng website bán hàng HCMUTE đòi hỏi sự kết hợp giữa công nghệ và thiết kế, tạo nên một sản phẩm đáp ứng được nhu cầu thị trường.

1.2 Mục tiêu và phạm vi

Mục tiêu chính là xây dựng một website bán quần áo đa ngôn ngữ HCMUTE, cung cấp trải nghiệm người dùng tốt nhất. Đề tài bao gồm các chức năng quản lý sản phẩm, đơn hàng, tài khoản người dùng. Thiết kế website bán quần áo HCMUTE được thực hiện dựa trên nguyên tắc thân thiện với người dùng. Website bán quần áo đẹp HCMUTE là mục tiêu hướng đến, thu hút khách hàng. Đề tài chú trọng vào việc tối ưu hóa SEO website bán quần áo HCMUTE, tăng khả năng hiển thị trên công cụ tìm kiếm. Chi phí xây dựng website bán quần áo HCMUTE được xem xét để đảm bảo hiệu quả kinh tế. Đề tài cung cấp tư vấn xây dựng website bán quần áo HCMUTE, giúp người dùng hiểu rõ hơn về quá trình xây dựng.

II. Công nghệ và Phương pháp

Đề tài sử dụng Angular 8 cho front-end và ASP.NET Web API kết hợp với Microsoft SQL Server 2016 cho back-end. Entity Framework được sử dụng để quản lý cơ sở dữ liệu. Dialogflow được tích hợp để xây dựng chatbot hỗ trợ khách hàng. Lập trình website bán quần áo HCMUTE dựa trên các nguyên tắc lập trình hướng đối tượng. Học làm website bán quần áo HCMUTE đòi hỏi hiểu biết về nhiều công nghệ khác nhau. Khóa học thiết kế website bán quần áo HCMUTE có thể giúp người dùng nắm vững kiến thức cần thiết. Xu hướng thiết kế website bán quần áo HCMUTE được tham khảo để tạo ra giao diện hiện đại và hấp dẫn. Mẫu website bán quần áo HCMUTE được nghiên cứu để lựa chọn phong cách thiết kế phù hợp.

2.1 Công nghệ Frontend

Angular 8 được lựa chọn vì khả năng xây dựng ứng dụng web một trang (SPA) hiệu quả. Khả năng data binding và tái sử dụng component giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu suất. Bootstrap 4 được sử dụng để tạo giao diện responsive, tương thích trên nhiều thiết bị. HTML và CSS được sử dụng để xây dựng cấu trúc và giao diện website. Việc lựa chọn công nghệ phù hợp đảm bảo hiệu suất cao và trải nghiệm người dùng tốt. Thiết kế website bán quần áo cần phải tối ưu hóa tốc độ tải trang và khả năng tương tác.

2.2 Công nghệ Backend và Cơ sở dữ liệu

ASP.NET Web API được sử dụng để xây dựng các dịch vụ RESTful, đảm bảo tính bảo mật và khả năng mở rộng. Microsoft SQL Server 2016 cung cấp môi trường lưu trữ dữ liệu an toàn và hiệu quả. Entity Framework giúp đơn giản hóa việc truy vấn và quản lý dữ liệu. Việc lựa chọn công nghệ back-end phù hợp đảm bảo tính ổn định và khả năng mở rộng của hệ thống. Cơ sở dữ liệu được thiết kế tối ưu hóa cho việc truy vấn và cập nhật dữ liệu nhanh chóng.

III. Kết quả và ứng dụng

Đề tài đã hoàn thành một website bán quần áo đầy đủ chức năng. Hệ thống hỗ trợ quản lý sản phẩm, đơn hàng, và người dùng. Chatbot được tích hợp giúp hỗ trợ khách hàng nhanh chóng. Giải pháp đã được triển khai thành công và có thể áp dụng trong thực tế. Kinh nghiệm xây dựng website bán quần áo được đúc kết trong đề tài. Website bán quần áo tích hợp nhiều tính năng, mang lại trải nghiệm người dùng tuyệt vời. Nghiên cứu có giá trị thực tiễn cao, hỗ trợ cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực bán lẻ online. Nhã cung cấp dịch vụ xây dựng website HCMUTE có thể tham khảo đề tài để nâng cao chất lượng dịch vụ.

3.1 Đánh giá hệ thống

Hệ thống hoạt động ổn định, giao diện thân thiện. Các chức năng chính hoạt động tốt. Chatbot hỗ trợ người dùng hiệu quả. Tối ưu hóa tốc độ tải trang và khả năng tương tác. Cơ sở dữ liệu được thiết kế tối ưu, đảm bảo hiệu suất. Hệ thống có khả năng mở rộng để đáp ứng nhu cầu phát triển trong tương lai. Công ty thiết kế website HCMUTE có thể tham khảo hệ thống này để phát triển các sản phẩm tương tự.

3.2 Ứng dụng thực tiễn

Hệ thống có thể được áp dụng trực tiếp cho các doanh nghiệp bán lẻ quần áo. Giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và tiếp cận khách hàng rộng rãi. Nâng cao hiệu quả kinh doanh và tối ưu trải nghiệm khách hàng. Hệ thống có thể được tùy chỉnh và mở rộng để đáp ứng nhu cầu cụ thể của từng doanh nghiệp. Giá thiết kế website HCMUTE cũng là một yếu tố quan trọng cần xem xét khi triển khai hệ thống. Đề tài cung cấp những kiến thức và kinh nghiệm quý báu cho các nhà phát triển website.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Sự tăng trưởng của nền kinh tế và mức sống thúc đẩy nhu cầu tiêu dùng trong ngành thời trang may mặc gia tăng đều đặn. Trước đây, các thương hiệu mới thường tiếp cận thị trường thông qua các hình thức truyền thống như phát tờ rơi hoặc phát sóng quảng cáo trên truyền hình. Những phương thức này đòi hỏi chi phí lớn nhưng hiệu quả tiếp cận bị giới hạn trong phạm vi địa lý hẹp. Trong bối cảnh công nghệ thông tin và mạng Internet phát triển mạnh mẽ, hình thức mua sắm trực tuyến qua các thiết bị thông minh dần thay thế hành vi mua hàng truyền thống nhờ tính tiện lợi và tiết kiệm thời gian. Việc thiết lập website bán hàng trực tuyến trở thành giải pháp tối ưu giúp các thương hiệu thời trang mới tiếp cận tệp khách hàng rộng lớn với chi phí vận hành hợp lý.

Đề tài khóa luận tốt nghiệp "Xây dựng website bán quần áo" được thực hiện bởi sinh viên Dương Văn Cường và Phạm Thị Hà, dưới sự hướng dẫn của ThS. Trần Công Tú tại Khoa Đào tạo Chất lượng cao, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh (thời gian thực hiện từ ngày 24/02/2020 đến ngày 01/07/2020). Đề tài được phát triển và nâng cấp từ học phần Tiểu luận chuyên ngành, nhằm xây dựng một hệ thống thương mại điện tử hoàn chỉnh mô phỏng các nghiệp vụ thực tế.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể bao gồm:

1. Thiết kế và cài đặt lại các chức năng cơ bản: thêm sản phẩm, thanh toán, quản lý tài khoản, đăng ký và đăng nhập.
2. Bổ sung các chức năng nghiệp vụ còn thiếu: đánh giá sản phẩm, điều chỉnh trạng thái đơn hàng, thống kê doanh thu theo thời gian, xem chi tiết lịch sử đơn hàng đã mua.
3. Cài đặt và tích hợp các công nghệ nâng cao: thanh toán trực tuyến, hệ thống tự động gợi ý sản phẩm dựa trên thuật toán học máy, và chatbot tương tác hỗ trợ khách hàng tự động.

Đối tượng nghiên cứu là quy trình xây dựng hệ thống website thương mại điện tử ngành may mặc, kết hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hệ thống gợi ý. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào việc thiết kế kiến trúc Single Page Application kết hợp RESTful API, khảo sát các website thương mại điện tử thời trang tiêu biểu tại Việt Nam và triển khai thử nghiệm trên cơ sở dữ liệu mô phỏng.

Cơ sở lý thuyết và công nghệ áp dụng

Hệ thống được xây dựng dựa trên sự phối hợp giữa các nền tảng công nghệ phần mềm, công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thuật toán học máy:

Thành phần hệ thống	Công nghệ / Nền tảng áp dụng	Vai trò và đặc tính kỹ thuật
Giao diện người dùng (Front-end)	Angular 8, Bootstrap 4, HTML, CSS	Xây dựng ứng dụng đơn trang (Single Page Application - SPA) với ngôn ngữ TypeScript, hỗ trợ liên kết dữ liệu hai chiều (data binding) và tái sử dụng các component.
Dịch vụ máy chủ (Back-end)	ASP.NET Web API	Xây dựng các dịch vụ RESTful dựa trên giao thức HTTP, ánh xạ các phương thức HTTP (GET, POST, PUT, DELETE) với các phương thức xử lý, hỗ trợ trả về dữ liệu định dạng JSON/XML/BSON.
Truy cập dữ liệu (ORM)	.NET Entity Framework	Trình ánh xạ quan hệ đối tượng (ORM) giúp thao tác với cơ sở dữ liệu bằng các đối tượng .NET, loại bỏ việc phải viết các câu truy vấn SQL thủ công.
Hệ quản trị cơ sở dữ liệu	Microsoft SQL Server 2016	Lưu trữ dữ liệu quan hệ, cung cấp công cụ quản trị giao diện GUI, hỗ trợ thủ tục lưu trữ (Stored Procedures) và hàm (Functions).
Trợ lý ảo (Chatbot)	Google Dialogflow	Nền tảng hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLP), xử lý kịch bản hội thoại thông qua các thành phần: Agents, Intents, Entities và tích hợp dịch vụ Webhook.
Hệ thống gợi ý	User-Based Collaborative Filtering (UB-CF)	Thuật toán lọc cộng tác dựa trên người dùng, sử dụng độ đo tương đồng Cosine Similarity để phân tích ma trận đánh giá và dự đoán điểm sở thích.

Nguyên lý hoạt động của thuật toán lọc cộng tác User-Based Collaborative Filtering (UB-CF) trong đề tài được tiến hành qua hai giai đoạn:

• Giai đoạn 1: Xác định tập người dùng tương đồng ($K$): Phân tích dữ liệu đánh giá sản phẩm giữa người dùng cần gợi ý ($a$) và các người dùng khác ($u$) trong tập hợp $U$ thông qua công thức đo độ tương đồng: $$\text{similarity}(a, u) = w(a, u), \quad u \in U$$ Trong đó $w(a, u)$ là hàm đo mức độ tương thích (Cosine Similarity hoặc Pearson Correlation Coefficient).
• Giai đoạn 2: Dự đoán điểm đánh giá: Ước tính mức độ quan tâm của người dùng $a$ đối với sản phẩm $i$ mà họ chưa từng mua hay đánh giá thông qua hàm dự đoán: $$\hat{y}{i,a} = \frac{\sum{u \in K} s(a, u) \cdot y(i, u)}{\sum_{u \in K} s(a, u)}$$ Trong đó $s(a, u)$ là mức độ tương thích giữa người dùng $a$ và người dùng $u$; $y(i, u)$ là điểm đánh giá thực tế của người dùng $u$ đối với sản phẩm $i$.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Khảo sát hiện trạng và định hình yêu cầu

Trước khi tiến hành phân tích và thiết kế, nhóm tác giả đã tiến hành khảo sát 8 website thời trang đang vận hành thực tế tại thị trường Việt Nam nhằm tổng hợp ưu điểm và hạn chế:

Website khảo sát	Ưu điểm nổi bật	Hạn chế ghi nhận
Routine.vn	Giao diện rõ ràng, phân loại sản phẩm tốt, hiển thị bảng màu không cần click, hỗ trợ thanh toán online và mua hàng không cần tài khoản.	Cỡ chữ chưa phù hợp, thiếu dịch vụ hỗ trợ trực tuyến và chức năng tìm kiếm.
Zanado.com	Màu sắc hài hòa, hỗ trợ tìm kiếm sản phẩm theo tên.	Font chữ khó nhìn, ngôn ngữ pha trộn Anh - Việt, tải trang chậm, bắt buộc đăng nhập mới được mua.
Yame.vn	Bố cục đơn giản, phân mục rõ ràng, phóng to ảnh chi tiết, hỗ trợ khách hàng trực tuyến trên web.	Dễ mất kết nối, giao diện chưa mang đậm phong cách thời trang.
Totoshop.vn	Phân loại rõ ràng, hiển thị đầy đủ màu sắc, hỗ trợ tìm kiếm theo tên.	Quá nhiều màu sắc gây rối mắt, kích thước ảnh lộn xộn, phần chọn size chưa tối ưu.
Kenta.vn	Hình ảnh rõ nét, hỗ trợ lọc sản phẩm theo nhiều tiêu chí (giá, màu, kích cỡ), cho phép đăng ký qua mạng xã hội, có phần bình luận.	Thiết kế màu sắc chưa thu hút, font chữ thiếu tính đồng nhất.
Torano.vn	Tích hợp chatbot, có hướng dẫn chọn size theo chiều cao/cân nặng, có hệ thống tích điểm thành viên.	Không có đăng nhập thành viên, không có chức năng đánh giá sản phẩm, không hỗ trợ thanh toán thẻ tín dụng.
CoupleTX.com	Có công cụ phân tích size "FIT FINDER", hỗ trợ lưu nhiều địa chỉ nhận hàng, đăng nhập nhanh bằng Facebook, gợi ý thông minh.	Tải lại toàn bộ trang khi chọn danh mục lọc làm tốn thời gian, quá nhiều thông báo pop-up, thiếu chatbot.
Biluxury.vn	Hỗ trợ nhiều hình thức thanh toán, có mục tin tức khuyến mãi, quản lý lịch sử đơn hàng tốt, đăng nhập bằng Google+/Facebook.	Giá khuyến mãi không hiện ở trang chi tiết, sản phẩm khuyến mãi bị gộp chung, không xác thực tài khoản qua email/SĐT, thiếu bình luận/đánh giá.

Từ kết quả đối chuẩn trên, hệ thống được thiết kế hướng tới việc: tối ưu hóa giao diện SPA để loại bỏ hiện tượng tải lại toàn trang khi lọc sản phẩm, hạn chế pop-up phiền toái, tích hợp chatbot tự động tư vấn 24/7 và hệ thống đánh giá sản phẩm minh bạch.

Phân quyền tác nhân và đặc tả use case

Hệ thống phân định rõ ràng 3 nhóm tác nhân tương tác (Actors):

• Khách (Guest): Xem danh mục sản phẩm, tìm kiếm từ khóa, xem chi tiết và thuộc tính sản phẩm (kích cỡ, màu sắc), thêm sản phẩm vào giỏ hàng, cập nhật số lượng, xóa khỏi giỏ, tiến hành đặt hàng/nhập thông tin thanh toán, xem đánh giá của người mua trước, đăng ký tài khoản thành viên.
• Thành viên (Member): Thừa hưởng toàn bộ quyền của Khách, đồng thời có thể đăng nhập/đăng xuất, quản lý và chỉnh sửa thông tin cá nhân, xem danh sách lịch sử đơn hàng, xem chi tiết từng đơn hàng đã mua và thực hiện đánh giá sản phẩm.
• Quản trị viên (Admin): Đăng nhập vào trang quản trị, quản lý thông tin cá nhân, quản trị danh mục sản phẩm (thêm, sửa, xóa, tìm kiếm sản phẩm), quản lý danh sách đơn hàng (lọc đơn hàng, xem chi tiết đơn hàng, điều chỉnh trạng thái đơn hàng sang các trạng thái thiết lập sẵn), xem biểu đồ thống kê doanh thu theo tháng hoặc theo năm.

Nhóm tác giả đã xây dựng hồ sơ đặc tả chi tiết cho 12 use case cốt lõi bao gồm: Đăng nhập (UC_DN), Đăng ký (UC_DK), Tìm kiếm (UC_TK), Sửa thông tin cá nhân (UC_STTCN), Thêm sản phẩm (UC_TSP), Sửa thông tin sản phẩm (UC_STTSP), Xóa sản phẩm (UC_XSP), Điều chỉnh trạng thái đơn hàng (UC_STTDH), Xem thống kê doanh thu (UC_XTKDT), Xem sản phẩm theo danh mục (UC_XTDM), Xem thông tin sản phẩm (UC_XTTSP), Thêm vào giỏ (UC_TVG).

Kiến trúc dữ liệu và cài đặt kỹ thuật

• Thiết kế cơ sở dữ liệu: Hệ thống xây dựng mô hình liên kết thực thể (ERD) và chuyển đổi thành hệ thống bảng trong Microsoft SQL Server 2016, bao gồm các bảng lưu trữ thông tin tài khoản, danh mục, sản phẩm, các biến thể size - số lượng (Product_Size_Quantity), đơn đặt hàng, chi tiết đơn hàng và bảng đánh giá điểm của người dùng.
• Cấu trúc phía Back-end: Dự án API được phân chia theo mô hình Controller - Model rõ ràng, kết nối dữ liệu thông qua Entity Framework kết hợp các Stored Procedures và Functions phục vụ tính toán thống kê và truy xuất dữ liệu phức tạp.
• Cài đặt thuật toán UB-CF: Xây dựng module tính toán độ tương đồng Cosine Similarity giữa các vector người dùng dựa trên lịch sử xếp hạng, lọc ra tập láng giềng gần nhất và áp dụng hàm nội suy dự đoán điểm số các mặt hàng chưa mua để hiển thị khối gợi ý riêng biệt trên giao diện khách hàng.
• Tích hợp Chatbot Dialogflow: Thiết lập một Agent trên giao diện Dialogflow, định nghĩa hệ thống Entities chứa bộ từ khóa chuyên ngành may mặc, tạo lập các Intent phản hồi tương ứng với các ngữ cảnh câu hỏi của người mua (hỏi size, hỏi giá, chính sách đổi trả). Kết nối hoàn chỉnh với giao diện Angular thông qua Access Token và API Webhook.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 giới thiệu tổng quan về lý do lựa chọn đề tài, xuất phát từ nhu cầu thực tiễn của thị trường kinh doanh trực tuyến và những lợi thế của website thương mại điện tử so với các kênh tiếp thị truyền thống. Tác giả xác định rõ mục tiêu xây dựng website bán quần áo có đầy đủ nghiệp vụ cho khách hàng và quản trị viên, kết hợp ứng dụng Machine Learning (Chatbot và Hệ thống gợi ý). Đồng thời, chương này giới thiệu cấu trúc công nghệ sử dụng gồm Angular 8, ASP.NET Web API, Entity Framework, SQL Server 2016 và Dialogflow.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 trình bày chi tiết nền tảng lý thuyết của các công nghệ áp dụng trong khóa luận:

• Phân tích cơ chế Single Page Application (SPA), data binding và tính tái sử dụng component của Angular Framework.
• Phân tích kiến trúc RESTful services, cơ chế xử lý HTTP verbs của ASP.NET Web API.
• Trình bày vai trò giảm thiểu mã truy vấn của ORM .NET Entity Framework và tính năng quản trị của Microsoft SQL Server 2016.
• Khảo cứu nền tảng Dialogflow (Agents, Intents, Entities, Webhook) và cơ chế xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• Trình bày cơ sở toán học của thuật toán gợi ý sản phẩm User-Based Collaborative Filtering (UB-CF), bao gồm định thức đo Cosine Similarity và công thức dự đoán đánh giá $\hat{y}_{i,a}$.

Chương 3: Phân tích và thiết kế

Chương 3 là phần trọng tâm về kỹ thuật phần mềm của khóa luận:

• Báo cáo kết quả khảo sát hiện trạng 8 website bán quần áo thực tế tại Việt Nam (Routine, Zanado, Yame, Totoshop, Kenta, Torano, CoupleTX, Biluxury).
• Xây dựng sơ đồ Use case tổng quát và phân rã chức năng cho 3 đối tượng tác nhân: Quản trị viên (19 chức năng), Thành viên (19 chức năng), Khách (13 chức năng).
• Lập bảng đặc tả chi tiết các luồng sự kiện chính (Basic flow) và luồng ngoại lệ (Exception flow) cho 12 use case quan trọng.
• Trình bày hệ thống sơ đồ trình tự (Sequence diagrams) mô tả chi tiết tương tác qua lại giữa các lớp đối tượng cho từng tác vụ nghiệp vụ.
• Thiết kế mô hình liên kết thực thể (ERD), sơ đồ quan hệ các bảng CSDL và phác thảo thiết kế giao diện (UI) chi tiết cho cả phân hệ Quản trị viên lẫn phân hệ Khách/Thành viên.

Chương 4: Cài đặt sản phẩm

Chương 4 mô tả quá trình hiện thực hóa các thiết kế vào mã nguồn:

• Quy trình thiết lập môi trường phát triển, khởi tạo ứng dụng Angular và tổ chức cấu trúc thư mục Client.
• Xây dựng cấu trúc project ASP.NET Web API, danh sách các Controllers, Models, thiết lập Functions và Stored Procedures trong SQL Server.
• Cài đặt thuật toán User-Based Collaborative Filtering: lập trình hàm tính Cosine Similarity, hàm xác định độ tương thích giữa các user và hàm dự đoán điểm số để đưa ra danh sách sản phẩm gợi ý.
• Xây dựng Chatbot trên Dialogflow: tạo Agent, thiết lập Entities, tạo các kịch bản Intent kèm bộ dữ liệu huấn luyện câu hỏi - câu trả lời, lấy mã Access Token và nhúng widget kết nối chatbot trực tiếp vào giao diện website.

Chương 5: Tổng kết

Chương 5 đúc kết toàn bộ quá trình thực hiện khóa luận:

• Đánh giá mức độ hoàn thành các mục tiêu ban đầu về mặt chức năng và ứng dụng công nghệ.
• Chỉ ra các nhược điểm còn tồn tại của hệ thống sau quá trình thử nghiệm.
• Rút ra các bài học kinh nghiệm về phân tích thiết kế hệ thống, lập trình full-stack và xử lý dữ liệu.
• Đề xuất các định hướng nghiên cứu và mở rộng hệ thống trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đã hoàn thành việc xây dựng một sản phẩm website bán quần áo trực tuyến hoàn chỉnh với các kết quả cụ thể:

• Về mặt kỹ thuật phần mềm: Ứng dụng thành công mô hình Single Page Application (SPA) trên nền Angular 8 kết hợp hệ thống Back-end ASP.NET Web API. Hệ thống thực hiện việc trao đổi dữ liệu thông qua RESTful API định dạng JSON, giúp tối ưu hóa tốc độ phản hồi và trải nghiệm người dùng, khắc phục nhược điểm tải lại toàn trang thường gặp ở các website thương mại truyền thống.
• Về mặt nghiệp vụ thương mại điện tử: Xây dựng đầy đủ chu trình mua bán hàng trực tuyến gồm: quản lý tài khoản, danh mục sản phẩm đa thuộc tính (kích cỡ, số lượng, màu sắc), giỏ hàng động, quy trình đặt hàng/thanh toán, hệ thống đánh giá sản phẩm và phân hệ quản trị (quản lý sản phẩm, cập nhật trạng thái đơn hàng, thống kê doanh thu theo tháng/năm bằng biểu đồ trực quan).
• Về mặt ứng dụng công nghệ nâng cao:
  1. Tích hợp thành công Chatbot tự động tư vấn thông qua Google Dialogflow với bộ Intent và Entity chuyên biệt cho ngành thời trang, cho phép phản hồi tức thì các thắc mắc phổ biến của khách hàng.
  2. Cài đặt hoàn chỉnh thuật toán lọc cộng tác User-Based Collaborative Filtering (UB-CF) sử dụng độ đo Cosine Similarity trên nền API, cho phép tự động tính toán mức độ tương đồng sở thích giữa các tài khoản và xuất danh sách sản phẩm gợi ý cá nhân hóa cho từng khách hàng.
• Đóng góp tự nêu: Đề tài đã khảo sát, đối chuẩn thực tế và giải quyết được các điểm hạn chế điển hình của các website thời trang hiện hành (loại bỏ việc bắt buộc đăng nhập khi mua hàng, hiển thị rõ ràng giá gốc/giá khuyến mãi, hỗ trợ công cụ tư vấn tự động 24/7 và cá nhân hóa trải nghiệm duyệt hàng).

Hạn chế và hướng phát triển

Dựa trên các phân tích trong văn bản khóa luận, đề tài còn tồn tại một số điểm hạn chế và hướng mở rộng:

• Hạn chế:
  • Kịch bản phản hồi của Chatbot trên Dialogflow mới dừng lại ở các câu hỏi - đáp thông thường được định nghĩa sẵn, chưa xử lý được các ngữ cảnh phức tạp hoặc hội thoại đa tầng chuyên sâu.
  • Thuật toán gợi ý User-Based Collaborative Filtering gặp giới hạn khi hệ thống mới vận hành do thiếu hụt dữ liệu đánh giá ban đầu (vấn đề Cold-Start / ma trận dữ liệu thưa thớt).
  • Hệ thống thanh toán trực tuyến cần được kết nối sâu hơn với nhiều cổng thanh toán điện tử thực tế.
• Hướng phát triển:
  • Nâng cấp và mở rộng kịch bản ngôn ngữ tự nhiên cho Chatbot Dialogflow, tích hợp sâu hơn với cơ sở dữ liệu để chatbot có thể tự động tra cứu tình trạng đơn hàng hoặc tồn kho trực tiếp trong hội thoại.
  • Nghiên cứu kết hợp thuật toán lọc dựa trên nội dung (Content-Based Filtering) hoặc mô hình lai (Hybrid Recommender System) để khắc phục nhược điểm dữ liệu thưa thớt của UB-CF.
  • Tích hợp thêm các cổng thanh toán điện tử phổ biến tại Việt Nam và phát triển ứng dụng di động đồng bộ với hệ thống Web API hiện tại.

Giá trị tham khảo

Khóa luận tốt nghiệp này là tài liệu tham khảo phù hợp cho:

• Sinh viên ngành Công nghệ Thông tin, Kỹ thuật Phần mềm: Cung cấp tài liệu mẫu về quy trình phân tích và thiết kế hệ thống thông tin hoàn chỉnh, từ bước khảo sát hiện trạng thực tế, mô hình hóa use case, xây dựng sơ đồ tuần tự đến thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ.
• Người nghiên cứu và phát triển ứng dụng Web Full-stack: Cung cấp tài liệu tham khảo về mô hình kết hợp giữa Angular (Front-end SPA) và ASP.NET Web API (Back-end) kết hợp Entity Framework trên cơ sở dữ liệu SQL Server.
• Người làm đề tài về hệ thống gợi ý và Chatbot: Tham khảo trực tiếp phương pháp cài đặt thuật toán User-Based Collaborative Filtering (cách tính Cosine Similarity, ma trận người dùng và hàm dự đoán) và quy trình cấu hình, kết nối Agent của Google Dialogflow vào ứng dụng web thông qua Access Token.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng kiến trúc và công nghệ nào để phát triển hệ thống website bán quần áo?
Khóa luận sử dụng kiến trúc tách biệt Client - Server. Phía Front-end được xây dựng dưới dạng ứng dụng đơn trang (SPA) bằng Angular 8, TypeScript và Bootstrap 4. Phía Back-end xây dựng các dịch vụ RESTful API bằng ASP.NET Web API, kết nối với hệ quản trị cơ sở dữ liệu Microsoft SQL Server 2016 thông qua .NET Entity Framework.

2. Thuật toán gợi ý sản phẩm trong đề tài hoạt động theo nguyên lý nào?
Đề tài sử dụng thuật toán User-Based Collaborative Filtering (UB-CF). Thuật toán tính toán độ tương đồng giữa các người dùng dựa trên vector đánh giá sản phẩm thông qua độ đo Cosine Similarity. Sau đó, hệ thống chọn ra tập các người dùng có độ tương thích cao nhất và áp dụng hàm dự đoán điểm số để gợi ý các sản phẩm mà người dùng hiện tại chưa từng đánh giá.

3. Phân hệ Quản trị viên (Admin) cung cấp những chức năng quản lý nghiệp vụ nào?
Quản trị viên có các quyền hạn chính gồm: quản lý tài khoản cá nhân; quản lý danh mục sản phẩm (thêm mới, chỉnh sửa thông tin, xóa sản phẩm, tìm kiếm); quản lý đơn hàng (xem danh sách, xem chi tiết, lọc đơn hàng, cập nhật trạng thái đơn hàng); và xem biểu đồ thống kê doanh thu của cửa hàng theo tháng hoặc theo năm.

4. Chatbot hỗ trợ khách hàng được xây dựng và kết nối vào website như thế nào?
Chatbot được xây dựng trên nền tảng hiểu ngôn ngữ tự nhiên Google Dialogflow. Nhóm tác giả tạo mới một Agent, định nghĩa các Entities (bộ từ khóa chuyên ngành) và xây dựng các Intents (kịch bản câu hỏi và câu trả lời tương ứng). Chatbot sau đó được nhúng vào giao diện website Angular thông qua việc sử dụng mã Access Token và kết nối API.

5. Bước khảo sát hiện trạng của khóa luận đã phân tích những website thời trang nào?
Khóa luận đã tiến hành khảo sát thực tế 8 website thương mại điện tử thời trang tại Việt Nam bao gồm: Routine.vn, Zanado.com, Yame.vn, Totoshop.vn, Kenta.vn, Torano.vn, CoupleTX.com và Biluxury.vn để rút ra các ưu điểm cần học hỏi và các hạn chế cần tránh khi thiết kế hệ thống.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp "Xây dựng website bán quần áo" của sinh viên Dương Văn Cường và Phạm Thị Hà đã hoàn thành mục tiêu xây dựng một hệ thống thương mại điện tử hoàn chỉnh trên nền tảng Angular 8 và ASP.NET Web API. Đề tài thể hiện tính thực tiễn cao thông qua việc tích hợp thành công thuật toán học máy User-Based Collaborative Filtering để gợi ý sản phẩm và trợ lý ảo Dialogflow hỗ trợ chăm sóc khách hàng tự động. Công trình là tài liệu tham khảo có cấu trúc phân tích, thiết kế và cài đặt hệ thống bài bản cho sinh viên khối ngành Công nghệ Thông tin và Kỹ thuật Phần mềm.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 TỔNG QUAN 1.1 Lý do chọn đề tài Khi một thương hiệu ra đời, một trong những yếu tố quan trọng nhất để thương hiệu đó có thể phát triển và hoạt động lâu dài đó chính là số lượng khách hàng. Khi mạng internet chưa phát triển, một thương hiệu mới thường được mọi người biết đến thông qua các biện pháp như phát tờ rơi hay phát sóng quảng cáo trên TV. Các biện pháp trên khá tốn kém nhưng số lượng khách hàng thu được thường ít do bị giới hạn trong một khu vực hoặc một quốc gia. Với sự phát triển mạnh mẽ của mạng internet như hiện nay, website là một trong những lựa chọn hàng đầu của các thương hiệu để khách hàng biết đến họ với chi phí hợp lý và không bị giới hạn bởi khu vực hay quốc gia.

Vì vậy nhóm thực hiện quyết định chọn đề tài xây dựng một website bán quần áo để phục vụ cho việc phát triển một thương hiệu thời trang mới.2 Mục tiêu Áp dụng các kiến thức đã học kết hợp cùng các công nghệ đã tìm hiểu để phân tích, thiết kế và xây dựng một website bán quần áo có khả năng đáp ứng nhu cầu của người sử dụng tương tự như các sản phẩm thực tế, bao gồm các chức năng chính như: Đối với khách hàng: • Tạo và quản lý tài khoản cá nhân. • Tìm kiếm, chọn lựa, quản lý giỏ hàng, đặt hàng và thanh toán. • Xem lại lịch sử mua hàng. Đối với quản trị viên: • Quản lý các sản phẩm, đơn hàng.

• Phê duyệt đơn hàng. • Xem thống kê doanh thu. Ngoài ra, nhóm còn kết hợp thêm kiến thức đã học về môn học Machine learning để áp dụng vào website thông qua các tính năng hỗ trợ khách hàng như: Chatbot và hệ thống gợi ý sản phẩm.3 Công nghệ sử dụng Để thực hiện đề tài khóa luận này, nhóm thực hiện đã tìm hiểu và áp dụng một số công nghệ như sau: • Front-end: Ứng dụng web xây dựng bởi Angular 8. • Back-end: ASP.NET API kết nối với cơ sở dữ liệu SQL Server thông qua Entity Framework.

• Một số công nghệ khác như: Dialogflow, Bootstrap 4, HTML, CSS. 2 do an Chương 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Angular Framework Angular là một JavaScript Framework được phát triển bởi Google và cộng đồng để giải quyết các vấn đề thường gặp phải trong việc phát triển ứng dụng đơn trang (Single Page Application - SPA) sử dụng ngôn ngữ TypeScript.[1] Các đặc điểm nổi bật: • Hỗ trợ phát triển ứng dụng web dưới dạng Single Page Aplication. • Cung cấp khả năng data binding tới các trang HTML giúp tạo cảm giác linh hoạt. • Dễ dàng tái sử dụng các component.

• Có cộng đồng hỗ trợ rộng lớn.NET Web API Là 1 framework dùng để xây dựng các dịch vụ dựa trên giao thức HTTP mà các platform khác nhau như web, windows, mobile, … đều có thể truy cập được.[2] Các đặc diểm nổi bật: • Là một nền tảng lý tưởng để phát triển các RESTful services. • Ánh xạ các HTTP verbs (GET/POST/PUT/DELETE) với tên của các phương thức (method). • Hỗ trợ các kiểu dữ liệu trả về như JSON, XML và BSON. • Có thể lưu trữ (hosted) trên IIS, tự tổ chức lưu trữ (Sefl-hosted) hoặc lưu trữ trên bất kì web server nào có hỗ trợ .NET Entity Framework Entity Framework là một trình ánh xạ quan hệ đối tượng (ORM) được Microsoft hỗ trợ cho phép các nhà phát triển .NET làm việc với cơ sở dữ liệu bằng các đối tượng.

Nó loại bỏ sự cần thiết của hầu hết các mã truy cập dữ liệu mà các nhà phát triển thường cần phải viết.[3] Lợi ích khi sử dụng Entity Framework: • Giảm số lượng code cần viết hơn so với việc sử dụng các câu truy vấn thuần SQL. • Giảm số lượng code đồng nghĩa với giảm thời gian cho việc coding. • Code đơn giản hơn sẽ giúp việc bảo trì trở nên dễ dàng hơn.4 Microsoft SQL Server 2016 Microsoft SQL Server 2016 là một phần mềm được phát triển bởi Microsoft dùng để lưu trữ dữ liệu, nó cũng là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ đối tượng.[4] Đặc điểm nổi bật: • SQL Server cung cấp đầy đủ công cụ để quản lý, từ giao diện GUI cho đến việc sử dụng ngôn ngữ truy vấn SQL. • Có thể kết hợp với ASP.NET Entity Framework.

• Dễ dàng chia sẽ, backup dữ liệu. • Hỗ trợ các tính năng về bảo mật.5 Dialogflow Dialogflow là một nền tảng hiểu ngôn ngữ tự nhiên giúp chúng ta dễ dàng thiết kế và tích hợp một giao diện đàm thoại vào ứng dụng di động, ứng dụng web, thiết bị, bot, hệ thống phản hồi bằng giọng nói, v. Sử dụng Dialogflow, chúng ta có thể cung cấp những cách thức mới và hấp dẫn để người dùng tương tác với sản phẩm của mình.[5] Ưu điểm khi sử dụng Dialogflow: • Miễn phí đối với một Standard Edition: nếu chỉ muốn học cách xây dựng Chatbot hoặc không có nhiều người dùng thì Dialogflow sẽ hỗ trợ miễn phí. • Sự tích hợp đa kênh dễ dàng: Dialogflow cung cấp tích hợp cho hầu hết các ứng dụng nhắn tin phổ biến như Facebook Messenger, Slack, Twitter, Kik, Line, Skype, Telegram, Twilio và Viber.

Và ngay cả với một số trợ lý giọng nói như Google Assistant, Amazon Alexa và Microsoft Cortana. • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Dialogflow có thể cung cấp trải nghiệm người dùng tốt hơn với Natural Language Processing. Các thành phần cơ bản của Dialogflow: • Agents: là một Agents ảo xử lý các cuộc hội thoại với người dùng. Nó là một mô-đun hiểu ngôn ngữ tự nhiên, hiểu được các sắc thái của ngôn ngữ con người.

Dialogflow dịch văn bản hoặc âm thanh của người dùng cuối trong cuộc hội thoại sang dữ liệu có cấu trúc mà ứng dụng và dịch vụ khác có thể hiểu được (có thể hiểu đơn giản nó là một chatbot). 4 do an • Intents: một Intents được tạo ra để phân loại một ý định của người dùng cho mỗi lượt trò chuyện. Đối với mỗi Agents, ta xác định được nhiều Intents, khi đó sự kết hợp của các Intents có thể xử lý một cuộc hội thoại hoàn chỉnh. Khi người dùng cuối viết hoặc nói điều gì đó, được gọi là end- user expression, Dialogflow sẽ so khớp các end-user expression với Intent tốt nhất trong Agent đã tạo.1 Sơ đồ Intent phản hồi cho người dùng cuối [6] • Entities: với mỗi Intent có một loại được gọi là Entities (bộ từ khóa), quy định chính xác cách trích xuất dữ liệu từ hội thoại của người.

DialogFlow có một số Entities được xác định trước như địa chỉ, thành phố, … chúng được gọi là các Entities hệ thống. Ngoài ra còn có các Entities chúng ta xác định trong Agent của mình, được gọi là các Entities nhà phát triển. 5 do an Cách thức hoạt động: Hình 2.2 Cách thức hoạt động của Dialogflow [7] 1) Người dùng nhập hay nói một câu hội thoại. 2) Dialogflow gắn câu hội thoại của người dùng tới một Intent phù hợp và trích xuất các tham số.

3) Dialogflow gửi một thông báo yêu cầu đến dịch vụ webhook của chúng ta. Thông báo này chứa thông tin về Intent được chọn, hành động, các tham số và phản hồi được xác định cho Intent. 4) Dịch vụ thực hiện các hành động khi cần thiết như truy vấn cơ sở dữ liệu hoặc các lệnh gọi API bên ngoài. 5) Dịch vụ sẽ gửi một thông điệp tới Dialogflow.

Thông điệp này chứa phản hồi nên được gửi đến người dùng cuối. 6) Dialogflow gửi phản hồi cho người dùng cuối. 7) Người dùng sẽ nhìn thấy hoặc nghe thấy phản hồi.6 Hệ thống gợi ý sản phẩm Hệ thống gợi ý sản phẩm là một thành phần không thể thiếu đối với các website thương mại hiện nay. Bằng cách sử dụng dữ liệu thu thập từ người dùng thông qua đánh giá sản phẩm, lịch sử mua hàng, … kết hợp với các thuật toán machine learning để phân tích và đưa ra kết quả dự đoán phù hợp nhất cho người dùng từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng, tăng khả năng đáp ứng và thu hút khách hàng, nâng cao doanh thu cho website.

Có rất nhiều thuật toán có thể áp dụng cho các hệ thống gợi ý sản phẩm, sau khi tìm hiểu, phân tích và cân nhắc để chọn ra một thuật toán phù hợp với thiết kế cơ sở dữ liệu của website, nhóm thực hiện đã quyết định sử dụng thuật toán User-Based Collaborative Filtering để xây dựng hệ thống gợi ý sản phẩm cho website. Thuật toán gợi ý sản phẩm User-Based Collaborative Filtering (UB-CF): Hình 2.3 Mô tả thuật toán UB-CF [8] Thuật toán UB-CF hoạt động và đưa ra kết quả gợi ý dựa trên sự tương đồng về sở thích giữa các user với nhau. Đây là thuật toán được áp dụng rộng rãi cho các hệ thống gợi ý trong thực tế.[9] 7 do an Ví dụ: Ta có khách hàng A thích các sản phẩm X, Y và Z, bên cạnh đó ta lại có một khách hàng B thích sản phẩm X và Y. Từ dữ liệu trên hệ thống nhận thấy A và B có sự tương đồng cao về sở thích và do A thích Z nên hệ thống sẽ gợi ý cho B sản phẩm Z.

Cách hoạt động: Thuật toán bao gồm 2 giai đoạn chính như sau: • Tìm ra tập hợp K bao gồm những user có độ tương thích cao nhất so với user cần được gợi ý bằng cách phân tích dữ liệu đánh giá sản phẩm của các user. Công thức tổng quát như sau: 𝑠𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦(𝑎, 𝑢) = 𝑤(𝑎, 𝑢), 𝑢 ∈ 𝑈 a: vector đánh giá của user cần được gợi ý u: vector đánh giá của một user khác trên các sản phẩm mà user a đã đánh giá U: tập hợp các vector user w: hàm tính độ tương thích (cosine similarity hoặc Pearson correlation coefficient) • Dự đoán đánh giá của user a trên tất cả các sản phẩm i mà các user thuộc K đã đánh giá nhưng a thì chưa. Công thức dự đoán đánh giá có dạng: 𝑠(𝑎, 𝑢1 ) ∗ 𝑦(𝑖, 𝑢1 ) + 𝑠(𝑎, 𝑢2 ) ∗ 𝑦(𝑖, 𝑢2 ) + ⋯ 𝑦̂𝑖,𝑎 = 𝑠(𝑎, 𝑢1 ) + 𝑠(𝑎, 𝑢2 ) + ⋯ 𝑦̂𝑖,𝑎 : Kết quả dự đoán đánh giá của user a trên sản phẩm i 𝑠(𝑎, 𝑢1 ): Mức độ tương thích giữa user a với các user khác (Chỉ lấy những user có giá trị này là lớn nhất) 𝑦(𝑖, 𝑢1 ): Đánh giá thực tế user 𝑢1 trên sản phẩm i 8 do an Chương 3 PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ 3.1 Khảo sát hiện trạng 3.com Ngôn ngữ: Tiếng Việt Điểm nổi bật: • Giao diện được phân chia rõ ràng dễ sử dụng. • Chất lượng hình ảnh tốt.

• Khi trỏ chuột vào mỗi sản phẩm có hiển thị tên sản phẩm và tăng kích thước hình ảnh giúp nâng cao góc nhìn của khách hàng về sản phẩm.