Hệ thống khuyến nghị dành cho thương mại điện tử (khóa luận tốt nghiệp)
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (3.4 MB, 113 trang )
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
KHOA CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM
ĐỖ NGỌC CƯỜNG
ĐẶNG NGỌC DUY
KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
HỆ THỐNG KHUYẾN NGHỊ DÀNH CHO
THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ
RECOMMENDATION SYSTEM FOR E-COMMERCE
KỸ SƯ NGÀNH KỸ THUẬT PHẦN MỀM
TP. HỒ CHÍ MINH, 2022
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
KHOA CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM
ĐỖ NGỌC CƯỜNG – 18520542
ĐẶNG NGỌC DUY – 18520655
KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
HỆ THỐNG KHUYẾN NGHỊ DÀNH CHO
THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ
RECOMMENDATION SYSTEM FOR E-COMMERCE
KỸ SƯ NGÀNH KỸ THUẬT PHẦN MỀM
GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN
TS. NGUYỄN TRỊNH ĐƠNG
TP. HỒ CHÍ MINH, 2022
THƠNG TIN HỘI ĐỒNG CHẤM KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP
Hội đồng chấm khóa luận tốt nghiệp, thành lập theo Quyết định số ……………………
ngày ………………….. của Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ Thông tin.
1. ……………………………………… - Chủ tịch
2. ……………………………………… - Thư ký
3. ……………………………………… - Ủy viên
4. ……………………………………… - Ủy viên
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
CỘNG HỊA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC
Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc
CƠNG NGHỆ THƠNG TIN
TP.HCM, ngày……tháng…...năm…….
NHẬN XÉT KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP
(CỦA CÁN BỘ HƯỚNG DẪN)
Tên khóa luận:
HỆ THỐNG KHUYẾN NGHỊ DÀNH CHO THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ
Nhóm SV thực hiện:
Cán bộ hướng dẫn:
Đỗ Ngọc Cường
18520542
Đặng Ngọc Duy
18520655
TS. NGUYỄN TRỊNH ĐÔNG
Đánh giá Khóa luận
1. Về cuốn báo cáo:
Số trang
______
Số chương
_______
Số bảng số liệu
______
Số hình vẽ
______
Số tài liệu tham khảo
______
Sản phẩm
_______
Một số nhận xét về hình thức cuốn báo cáo:
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
2. Về nội dung nghiên cứu:
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
3. Về chương trình ứng dụng:
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
4. Về thái độ làm việc của sinh viên:
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
Đánh giá chung:Khóa luận đạt/khơng đạt u cầu của một khóa luận tốt nghiệp kỹ sư/
cử nhân, xếp loại Giỏi/ Khá/ Trung bình
Điểm từng sinh viên:
Đỗ Ngọc Cường: ………../10
Đặng Ngọc Duy: ………../10
Người nhận xét
(Ký tên và ghi rõ họ tên)
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
CỘNG HỊA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc
TRƯỜNG ĐẠI HỌC
CƠNG NGHỆ THƠNG TIN
TP.HCM, ngày……tháng…...năm…….
NHẬN XÉT KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP
(CỦA CÁN BỘ PHẢN BIỆN)
Tên khóa luận:
HỆ THỐNG KHUYẾN NGHỊ DÀNH CHO THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ
Nhóm SV thực hiện:
Cán bộ phản biện:
Đỗ Ngọc Cường
18520542
Đặng Ngọc Duy
18520655
..
Đánh giá Khóa luận
1. Về cuốn báo cáo:
Số trang
________
Số chương
_________
Số bảng số liệu
________
Số hình vẽ
_________
Số tài liệu tham khảo
________
Sản phẩm
_________
Một số nhận xét về hình thức cuốn báo cáo:
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
2. Về nội dung nghiên cứu:
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
3. Về chương trình ứng dụng:
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
4. Về thái độ làm việc của sinh viên:
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
Đánh giá chung:Khóa luận đạt/khơng đạt u cầu của một khóa luận tốt nghiệp kỹ sư/
cử nhân, xếp loại Giỏi/ Khá/ Trung bình
Điểm từng sinh viên:
Đỗ Ngọc Cường: ………../10
Đặng Ngọc Duy: ………../10
Người nhận xét
(Ký tên và ghi rõ họ tên)
LỜI CẢM ƠN
Sau khi trải qua một kỳ học tập cũng như suốt q trình gắn bó tại trường
Đại học Cơng Nghệ Thơng Tin, nhóm chúng em xin gửi lời cảm ơn đến tất cả các
thầy cơ trong trường vì đã quan tâm, giúp đỡ, hướng dẫn tận tình cho chúng em.
Đặc biệt là thầy Nguyễn Trịnh Đơng vì đã tận tình và trực tiếp giảng dạy nhóm
chúng em, những lời góp ý cũng như truyền đạt của thầy đã góp phần ảnh hưởng rất
lớn tới định hướng đồ án của nhóm em. Trong q trình thực hiện cũng như q trình
làm báo cáo, nhóm chúng em khó lịng tránh khỏi những sai sót, chúng em mong thầy
bỏ qua. Cảm ơn thầy vì đã ln động viên và sát cánh bên chúng em từ những bước
đi ban đầu cho tới những khó khăn gặp phải trong q trình làm việc. Những lời động
viên hay những kiến thức quý báu của thầy sẽ là nền tảng, hậu phương vững chắc
chắp cánh cho tụi em phát triển trên con đường sự nghiệp sau này.
Chúng em xin chân thành cảm ơn!
MỤC LỤC
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
1.1. Thơng tin nhóm
1.2. Tổng quan đề tài
1.2.1. Bài toán thực tế
1.2.2. Tổng quan đề tài
1.2.3. Phạm vi nghiên cứu
1.2.4. Nội dung nghiên cứu
1.2.5. Kết quả hướng tới
1.3. Công cụ sử dụng
1.4. Source tree
CHƯƠNG 2: CÔNG NGHỆ TRIỂN KHAI
2.1. Flutter và Dart
2.1.1. Giới thiệu
2.1.2. Ưu nhược điểm của Flutter và Dart
2.1.3. Kiến trúc Flutter
2.1.4. Một số khái niệm cơ bản của Flutter
2.1.5. Clean Architecture
2.1.5.1. Ưu điểm
2.1.5.2. Nhược điểm
2.2. Hệ thống .NET
2.2.1. Khái niệm
2.2.2. Ưu nhược điểm của .NET
2.2.3. Kiến trúc MVC của .NET
2.3. SQL Server
2.3.1. Khái niệm
2.3.2. Ưu nhược điểm của SQL Server
2.3.3. Các thành phần của SQL Server
2.4. Hệ thống Python
2.4.1. Khái niệm
2.4.2. Ưu nhược điểm của hệ thống Python
2.4.3. Công nghệ đi kèm của Python
2.5. Docker
2.5.1. Khái niệm
3
4
4
4
4
5
5
5
6
6
7
7
7
7
8
10
11
13
13
13
13
14
14
15
15
16
16
17
17
19
19
21
21
2.5.2. Ưu điểm của Docker
2.5.3. Docker engine
2.6. RabbitMQ
2.6.1. Khái niệm
2.6.2. Ưu điểm của RabbitMQ
2.6.3. Các tính năng của RabbitMQ
21
22
22
22
23
23
CHƯƠNG 3: HỆ THỐNG KHUYẾN NGHỊ
25
25
25
25
26
27
27
28
31
33
33
37
37
37
3.1. Giới thiệu
3.2. Các thông tin chung
3.2.1. Cách sử dụng thông tin về người dùng
3.2.2. Knowledge Discovery in Database (KDD)
3.3. Các kỹ thuật của khuyến nghị
3.3.1. Khuyến nghị dựa trên các luật kết hợp
3.3.2. Khuyến nghị dựa trên sự cộng tác
3.3.3. Khuyến nghị dựa trên nội dung
3.3.4. Khuyến nghị phối hợp
3.3.5. Khuyến nghị linh hoạt dựa trên các hành vi của người dùng
3.4. Hướng phát triển và sử dụng dữ liệu trong ứng dụng của nhóm
3.4.1. Tập đầu vào dữ liệu
3.4.2. Phương pháp phát triển của hệ thống
CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG
39
4.1. Phân tích yêu cầu hệ thống
39
4.1.1. Xác định vấn đề
39
4.1.2. Xác định phạm vi bài toán
39
4.1.3. Xác định các bên liên quan
39
4.1.4. Xác định không gian địa lý hoạt động và các thuộc tính của khơng
gian
40
4.1.5. Xác định mối quan hệ giữa sự vật và sự việc trong khơng gian bài
tốn:
40
4.1.6. Phạm vi kiến thức để giải bài tốn (chun mơn, nghiệp vụ) 40
4.1.7. Xác định loại bài toán
40
4.1.8. Tổ chức thực hiện
41
4.2. Thiết kế hệ thống thương mại điện tử
43
4.2.1. Mô tả kiến trúc
43
4.2.1.1. Scenarios
4.2.1.2. Logical views
4.2.1.3. Process views
4.2.1.4. Deployment view
4.2.1.5. Physical view
4.2.2. Các mục tiêu và ràng buộc về kiến trúc
4.2.2.2. Phía máy chủ
4.2.2.3. Phía khách hàng
4.2.2.3. Bảo mật
4.2.2.4. Tính bền bỉ
4.2.2.5. Độ tin cậy / Tính khả dụng
4.2.2.6. Hiệu suất
4.2.2.7. Khả năng portable và tái sử dụng
4.2.2.8. Công cụ phát triển
4.2.2.9. Schedule
4.2.3. Kiến trúc hệ thống khuyến nghị
4.2.4. Use-case view
4.2.5. Đặc tả Use-case
4.2.5.1. Các use-case liên quan tới người dùng
4.2.5.2. Các use-case liên quan tới Supplier
4.2.6. UML Diagram
4.2.6.1. Context diagram
4.2.6.2. Sequence diagram
4.2.6.3. Activity diagram
4.3. Thiết kế cơ sở dữ liệu
4.3.1. Bảng User
4.3.2. Bảng Store
4.3.3. Bảng Category
4.3.4. Bảng Rate
4.3.5. Bảng Product
4.3.6. Bảng Bill
4.3.7. Bảng Address
4.3.8. Bảng BillDetail
4.3.9. Bảng CartProduct
43
44
44
44
44
44
45
45
45
45
46
46
46
46
47
48
49
50
50
53
56
56
57
60
64
65
66
67
68
68
69
70
71
71
4.3.10. Bảng Coupon
4.4. Thiết kế kiến trúc hệ thống
4.4.1 Docker Block
4.4.2 Dot Net Backend Block
4.4.3 Client Block
4.5. Thiết kế giao diện
4.6. Thiết kế hệ thống khuyến nghị
4.6.1. Mô tả kiến trúc
4.6.1.1. Scenarios
4.6.1.2. Logical views
4.6.1.3. Process views
4.6.1.4. Deployment view
4.6.1.5. Physical view
4.6.2. Các mục tiêu và ràng buộc về hệ thống khuyến nghị
72
73
73
75
76
78
83
83
83
83
83
83
83
84
CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
5.1. Kết quả đạt được
5.1.1. Hệ thống khuyến nghị
5.1.2. Ứng dụng thương mại điện tử
5.2. Hướng phát triển
84
84
84
87
92
TÀI LIỆU THAM KHẢO
93
DANH MỤC HÌNH
Hình 2.1.3. Kiến trúc hệ thống Flutter
8
Hình 2.1.4.1 Ví dụ StatefulWidget
10
Hình 2.1.4.2 Ví dụ StatelessWidget
11
Hình 2.1.5. Clean Architecture
12
Hình 2.2.3. Mơ hình MVC trong ASP.NET Core
15
Hình 2.3.1: Logo SQL Server
16
Hình 2.3.3: Mơ hình của SQL Server
16
Hình 2.4.1: Khái niệm Python
18
Hình 2.4.2: Flask
20
Hình 2.4.3: Google Colab
21
Hình 4.1.5. Hình ảnh sơ đồ cơ cấu tổ chức
39
Hình 4.2.2. Schedule Gantt
46
Hình 4.2.3. Use-case
47
Hình 4.2.5. Sơ đồ ngữ cảnh
54
Hình 4.2.5.1 Sơ đồ tuần tự “Integrate recommendation service”
55
Hình 4.2.5.2 Sơ đồ tuần tự “Người dùng tạo đơn hàng”
55
Hình 4.2.5.3 Sơ đồ tuần tự “Người dùng thanh tốn giỏ hàng”
56
Hình 4.2.5.4 Sơ đồ tuần tự “Người dùng thêm sản phẩm”
57
Hình 4.2.5.5 Sơ đồ tuần tự “ Người dùng quản lý giá thành”
57
Hình 4.2.5. Sơ đồ hoạt động “Người dùng tạo đơn hàng”
58
Hình 4.2.5. Sơ đồ hoạt động “Người dùng thanh tốn”
59
Hình 4.2.5. Sơ đồ hoạt động “Người dùng quản lý thông tin sản phẩm” 60
Hình 4.2.5. Sơ đồ hoạt động “Người dùng quản lý giá thành”
61
Hình 4.3: Thiết kế cơ sở dữ liệu
62
Hình 4.4. Kiến trúc hệ thống
71
Hình 5.1.1.1: ma trận đầu vào của ứng dụng
77
Hình 5.1.1.2: ma trận tương quan giữa người dùng
78
DANH MỤC BẢNG
Bảng 1 - Các loại dữ liệu sử dụng trong hệ thống khuyến nghị
24
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt
Nội dung viết tắt
Ý nghĩa
SSAS
Microsoft SQL Server
Analysis Services
Công cụ trực quan SQL database sử
dụng trên Microsoft
CSDL
Cơ sở dữ liệu
Một tập hợp các dữ liệu có tổ chức,
thường được lưu trữ và truy cập điện
tử từ hệ thống máy tính
KDD
Knowledge discovery
in database
Q trình bao gồm việc chuẩn bị dữ
liệu và lựa chọn, làm sạch dữ liệu,
kết hợp kiến thức trước khi vào tập
hợp dữ liệu và giải thích các giải
pháp chính xác từ các kết quả quan
sát được.
KNN
K-nearest neighbor
Là một trong những thuật tốn học
có giám sát đơn giản nhất được sử
dụng nhiều trong khai phá dữ liệu và
học máy. Ý tưởng của thuật toán này
là nó khơng học một điều gì từ tập
dữ liệu học
ACID
Atomicity,
Consistency, Isolation,
Durability
Là một khái niệm cơ sở dữ liệu mà
các chuyên gia thường tìm kiếm khi
đánh giá các cơ sở dữ liệu và kiến
trúc ứng dụng. Đối với một cơ sở dữ
liệu đáng tin cậy tất cả bốn thuộc
tính cần đạt được.
OOP
Object oriented
programming
Là một kỹ thuật lập trình cho phép
lập trình viên tạo ra các đối tượng
trong code trừu tượng hóa các đối
tượng.
VS Code
Visual studio code
Cơng cụ lập trình
FCL
Framework class
library
FCL là một tập hợp các class,
namespace, interface và các kiểu dữ
liệu (string, number...) được sử dụng
để xây dựng nhiều chức năng và các
loại ứng dụng khác nhau như ứng
dụng web hay desktop
TĨM TẮT KHĨA LUẬN
Hệ thống thương mại điện tử tồn cầu đã phát triển sâu rộng trong những năm
gần đây, Việt Nam cũng khơng nằm ngồi xu thế đó, đặc biệt trong giai đoạn dịch
bệnh. Thương mại điện tử đã khẳng định vai trò to lớn trong giao thương. Bên cạnh
sự những ưu điểm đó, thương mại điện tử cịn một số vấn đề như thơng tin hàng hóa
phụ thuộc vào sự trung thực của người bán, khách hàng không trực tiếp xem hàng
hóa. Hàng giả và hàng thật khó phân biệt, do chưa áp dụng được truy xuất nguồn gốc.
Đồng thời, q trình vận chuyển hàng hóa cũng nảy sinh nhiều vấn đề như hàng bị
tráo, bị va đập gây sứt mẻ, trong khi đó khách hàng là người lãnh nhận rủi ro. Tức là
chất lượng cung cấp dịch vụ gặp nhiều vấn đề. Một khía cạnh nữa, khi xây dựng trang
web thương mại điện tử, có một số mục tiêu phải được tính đến, một trong số đó là
cách tăng hiệu quả của trang web để đảm bảo lượt truy cập của khách hàng và đạt
được lợi nhuận cần thiết. Đối với những nhà cung cấp trung thực muốn nhận phản
hồi của khách hàng để phục vụ được tốt hơn, bán được nhiều hàng hơn, với công
nghệ và chi phí hiện tại khó có thể thu thập các ý kiến khách hàng riêng lẻ hoặc khảo
sát trên thị trường.
Hiện nay có một phương pháp nổi bật để phân tích các nhận định, đánh giá của
khách hàng khi mua hàng trên hệ thống thương mại điện tử. Dựa trên các phân tích
các dữ liệu, khách hàng có thơng tin về sản phẩm và chất lượng dịch vụ nhằm mục
đích khuyến khích khách hàng lựa chọn được sản phẩm và dịch vụ chất lượng. Đồng
thời, giúp cho người bán hàng có một cơng cụ nắm bắt được thị hiếu của khách hàng
tốt hơn để gia tăng doanh thu.
Bên cạnh những trang thương mại điện tử lớn như Amazon, Alibaba, Tiki,
Shopee, v.v. cịn có nhiều cơng ty, hệ thống chuỗi cũng mong muốn xây dựng các
trang thương mại điện tử của riêng họ. Tuy nhiên, không phải hệ thống thương mại
điện tử nào cũng có khả năng tài chính và nhân lực để xây dựng riêng cho họ một hệ
thống khuyến nghị. Một bài tốn đặt ra liệu có thể xây dựng một hệ thống khuyến
nghị dành cho các trang thương mại điện tử có nguồn lực hữu hạn mà vẫn có đầy đủ
1
các chức năng về phân tích, đánh giá và đưa ra khuyến nghị dựa trên các hành vi và
phản hồi của khách hàng?
Xuất phát từ lý do trên chúng em lựa chọn đề tài “Hệ thống khuyến nghị dành
cho thương mại điện tử”. Đề tài hướng đến xây dựng một hệ thống khuyến nghị độc
lập với các hệ thống thương mại điện tử, khi các trang thương mại điện tử có nhu cầu,
sẽ kết nối đến hệ thống này để trao đổi thơng tin. Đề tài tập trung tìm hiểu các phương
pháp khuyến nghị trong hệ thống thương mại điện tử sau đó áp dụng thử nghiệm trên
ứng dụng bán hàng di động. Khóa luận được tổ chức thành năm chương. Chương 1
giới thiệu tổng quát về đề tài, phạm vi nghiên cứu, những kiến thức áp dụng trong
khóa luận và kết quả hướng tới. Chương 2 trình bày về các cơng nghệ và kiến thức
sử dụng trong khóa luận gồm có ngơn ngữ lập trình Dart và nền tảng Flutter để xây
dựng phần frontend cho ứng dụng trong môi trường di động. Phía backend, khóa luận
sử dụng cơng nghệ .NET của Microsoft. Cụ thể, khóa luận sử dụng ASP.NET để xây
dựng các mô đun, Webservice, xử lý, truy vấn và cập nhật dữ liệu lên Cơ sở dữ liệu.
Chương 3 Khóa luận trình bày các yếu tố liên quan và các cách tiếp cận cũng như
thuật toán được triển khai trong hệ thống khuyến nghị. Để phát triển hệ thống khuyến
nghị, hiện nay có một số cách tiếp cận chính như Collaborative Recommender system,
Content-based recommender system, Demographic based recommender system,
Knowledge based recommender system và Community-based, bên cạnh đó cịn một
số cách tiếp cận khác [1]. Trong khóa luận này chúng em sử dụng phương pháp
Collaborative Filtering để triển khai. Chương 4 Phân tích thiết kế hệ thống. Trong
chương này, Khóa luận phân tích các chức năng của hệ thống khuyến nghị, người
dùng và dữ liệu để thiết kế hệ thống. Cuối cùng là Chương 5 trình bày kết quả đạt
được và hướng phát triển tiếp theo.
Qua quá trình thực hiện Khóa luận, chúng em đã nắm được nhiều kiến thức về
lĩnh vực khai phá tri thức, quy trình phát triển phần mềm, đặc biệt phần mềm dựa trên
việc khai thác thông tin người dùng và các sản phẩm thương mại điện tử. Những kiến
thức trong khóa luận giúp chúng em rất nhiều trong việc nâng cao trình độ và định
hướng công việc trong tương lai.
2
3
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
1.1. Thơng tin nhóm
MSSV
Họ tên
18520542
Đỗ Ngọc Cường
18520655
Đặng Ngọc Duy
1.2. Tổng quan đề tài
1.2.1. Bài toán thực tế
Mơ hình thương mại điện tử đã khẳng định vai trị và ưu thế trước mơ hình kinh
doanh truyền thống và đã phổ biến như Amazon, Alibaba ở phạm vi quốc tế, đối với
phạm vi trong nước các trang thương mại điện tử như Tiki, Shopee, Lazada, v.v. đã
thành cơng và đem lại nhiều lợi ích cho người tiêu dùng. Các ứng dụng này thành
công nhờ việc tối đa hóa về các mảng cung cấp các dịch vụ, hàng hóa.
Cũng vì thế việc tối đa hóa các giao dịch trên các ứng dụng E-Commerce cũng là
một bài toán cần phải giải quyết và cách giải quyết bài toán này có thể thơng qua các
ứng dụng khuyến nghị cho hệ thống.
1.2.2. Tổng quan đề tài
Nhóm đã đề ra kế hoạch phát triển một ứng dụng di động để phục vụ cho việc
mua sắm cho người dùng và ứng dụng Decee là giải quyết cho vấn đề này
E-shop cung cấp các dụng cụ để cho người dùng tương tác và sử dụng để bn
bán. Người chủ cửa hàng có thể đưa lên các sản phẩm mong muốn, và người dùng
phổ thông có thể kiếm những mặt hàng đó và mua các mặt hàng. Cùng với hệ thống
admin hệ thống đảm bảo giá cả phải chăng và người dùng luôn không bị lừa đảo, kèm
theo đó là các yếu tố bảo mật đảm bảo thông tin của người dùng sẽ không bị lộ ra
ngoài.
4
Tiếp theo sau giai đoạn này là việc tối đa hóa số lượng các giao dịch thơng qua
hệ thống khuyến nghị tích hợp vào chương trình. Hệ thống này sẽ hỗ trợ dự đốn các
sản phẩm mà người dùng có thể thích hoặc sẽ mua tiếp theo để khuyến nghị cho người
dùng.
1.2.3. Phạm vi nghiên cứu
Phạm vi bài toán chỉ bao gồm các nghiệp vụ của một ứng dụng của một ứng dụng
E-commerce hỗ trợ việc mua sắm trực tuyến. Ứng dụng không đi sâu vào các nghiệp
vụ nhập kho, quản lý nhân viên.
Bài tốn cũng xử lý thơng tin của người dùng để có thể xây dựng hệ thống
khuyến nghị đưa tới người dùng các sản phẩm mà người dùng có thể thích nhất.
1.2.4. Nội dung nghiên cứu
Các dịch vụ liên quan đến E-commerce với các tính năng cơ bản của một ứng
dụng bn bán hàng hóa trực tuyến. Ứng dụng này giúp cho các chủ cửa hàng trực
tuyến có thể quản lý hàng hóa của mình, đồng thời là nơi cho các người dùng phổ
thơng có thể mua hàng hóa với trải nghiệm tốt nhất khi mua hàng online.
Hệ thống khuyến nghị cũng là chủ đề lớn trong lần làm khóa luận lần này với
mục đích là tối ưu hóa trải nghiệm của người dùng. Cùng với E-commerce app và hệ
thống khuyến nghị sẽ cho thấy được khả năng sử dụng dữ liệu của người phát triển
cũng như là khả năng đáp ứng nhu cầu cho các ứng dụng hiện tại.
1.2.5. Kết quả hướng tới
Chủ shop: ứng dụng hỗ trợ chủ cửa hàng quản lý hàng hóa một cách tiện lợi,
nhanh chóng, tạo ra các coupon để thu hút người dùng
Về phía khách hàng phổ thơng: Ứng dụng hỗ trợ mua hàng trực tuyến với quy
trình nhanh chóng, đơn giản, theo dõi tình trạng đơn hàng một cách chi tiết, nâng cao
trải nghiệm người dùng với giao diện tiện dụng và dễ sử dụng.
Về phía ứng dụng: phải cho người dùng trải nghiệm tốt và khuyến nghị các
mặt hàng đúng, hợp nhu cầu của khách hàng vào lúc hiện tại.
5
