Hệ thống khuyến nghị dành cho thương mại điện tử (khóa luận tốt nghiệp)

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 CƠNG NGHỆ THƠNG 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 ĐÔNG 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 ………………… Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ Thông tin ……………………………………… - Chủ tịch ……………………………………… - Thư ký ……………………………………… - Ủy viên ……………………………………… - 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 CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TP.HCM, ngày……tháng… năm…… NHẬN XÉT KHÓA 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 hướng dẫn: Đỗ Ngọc Cường 18520542 Đặng Ngọc Duy 18520655 TS NGUYỄN TRỊNH ĐƠNG Đánh giá Khóa luận Về báo cáo: Số trang Số chương _ Số bảng số liệu Số hình vẽ Số tài liệu tham khảo Sản phẩm _ Một số nhận xét hình thức báo cáo: ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… Về nội dung nghiên cứu: ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… Về chương trình ứng dụng: ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… Về thái độ làm việc sinh viên: ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… Đánh giá chung:Khóa luận đạt/khơng đạt u cầu khóa luận tốt nghiệp kỹ sư/ cử nhân, xếp loại Giỏi/ Khá/ Trung bình Điểm sinh viên: Đỗ Ngọc Cường: ……… /10 Đặng Ngọc Duy: ……… /10 Người nhận xét (Ký tên 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 CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TP.HCM, ngày……tháng… năm…… NHẬN XÉT KHÓA 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 phản biện: Đỗ Ngọc Cường 18520542 Đặng Ngọc Duy 18520655 Đánh giá Khóa luận Về báo cáo: Số trang Số chương _ Số bảng số liệu Số hình vẽ _ Số tài liệu tham khảo Sản phẩm _ Một số nhận xét hình thức báo cáo: ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… Về nội dung nghiên cứu: ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… Về chương trình ứng dụng: ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… Về thái độ làm việc sinh viên: ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… Đánh giá chung:Khóa luận đạt/khơng đạt u cầu khóa luận tốt nghiệp kỹ sư/ cử nhân, xếp loại Giỏi/ Khá/ Trung bình Điểm sinh viên: Đỗ Ngọc Cường: ……… /10 Đặng Ngọc Duy: ……… /10 Login Home 79 Detail (1) Detail (2) 80 Collection DrawerNavigation 81 ListPage Cart 82 4.6 Thiết kế hệ thống khuyến nghị 4.6.1 Mô tả kiến trúc Các Views sử dụng để ghi lại hệ thống khuyến nghị hệ thống khuyến nghị là: 4.6.1.1 Scenarios Audience: Các trang thương mại điện tử có nhu cầu khởi tạo khuyến nghị sản phẩm trang cho người dùng Area: Mơ tả tập hợp tình và/ trường hợp sử dụng đại diện cho số chức quan trọng, trọng tâm hệ thống Mô tả tác nhân trường hợp sử dụng cho hệ thống Ngồi luồng cơng việc bản, tài liệu giải trường hợp ngoại lệ, kết đầu ngoại lệ trường hợp sử dụng liên quan khác 4.6.1.2 Logical views Audience: Designer, Project Owner, Programer Area: Yêu cầu chức năng, phân cấp đối tượng, lớp hệ thống Mơ tả thiết kế mơ hình đối tượng Đồng thời mô tả hệ thống hệ thống mối quan hệ chúng 4.6.1.3 Process views Audience: Integrators, Programmers Area: Các yêu cầu phi chức năng, mơ tả khía cạnh đồng thời đồng thiết kế Xây dựng hành vi thời gian chạy hệ thống 4.6.1.4 Deployment view Audience: Programmers, Testers Area: Các components: mô tả phân hệ phận hệ thống hệ thống 4.6.1.5 Physical view Audience: Database administrators, System engineers, Deployment managers 83 Area: mơ tả phần tử bền vững có ý nghĩa mặt kiến trúc mơ hình liệu Mô tả ánh xạ phần mềm vào phần cứng hiển thị khía cạnh phân tán hệ thống 4.6.2 Các mục tiêu ràng buộc hệ thống khuyến nghị Hệ thống khuyến nghị chạy độc lập với phía máy chủ ứng dụng Hệ thống cung cấp api để máy chủ giao tiếp với hệ thống để train model, lấy thông tin model train phía máy chủ khởi tạo khuyến nghị cho người dùng CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 5.1 Kết đạt 5.1.1 Hệ thống khuyến nghị ● Thành tựu: ○ Sau tháng thực đề tài nhóm tìm hiểu thuật toán hệ thống khuyến nghị, lên sở kiến trúc, thực thi hoàn thiện model để đưa khuyến nghị cho hệ thống riêng biệt Tiếp tới nhóm module hóa model đưa vào ứng dụng thương mại điện tử mà nhóm cài đặt để đưa khuyến nghị cho hệ thống thương mại điện tử Từ nhóm rút kinh nghiệm, đưa phương pháp để cải tiến hoàn thiện sản phẩm hệ thống khuyến nghị ○ Có thể xử lý nhiều request lúc mà không bị liệu 84 Hình 5.1.1.1: ma trận đầu vào ứng dụng Hình 5.1.1.2: ma trận tương quan người dùng 85 ● Tồn đọng: ○ Kế bên vấn đề hiệu tốc độ vấn đề cần phải hướng tới lần tìm hiểu phát triển hệ thống ○ Việc máy chủ hệ thống cần phải làm gọi API lấy ma trận tương quan sort lại theo user có khuyến nghị người dùng dựa sản phẩm đề ○ Nhóm chưa đề giải pháp trả liệu sau xử lý hiệu quả, phải hardcode endpoint hệ thống thương mại điện tử muốn sử dụng ○ Hiện hệ thống vận hành local ○ Chưa hỗ trợ bảo mật ○ Hiện hệ thống hỗ trợ tệp có dung lượng tối đa 10MB 86 5.1.2 Ứng dụng thương mại điện tử 87 88 89 90 Nhóm phát triển ứng dụng để đáp ứng nhu cầu thương mại điện tử Tiếp theo nhóm áp dụng hệ thống khuyến nghị tích hợp lên ứng dụng để kiểm tra tính bền vững độ ổn định liệu hệ thống đề Từ đề tài nhóm vững nghiệp vụ lập trình viên trau dồi kỹ kiến thức hệ thống, lập trình ứng dụng, kỹ thao tác với phần mềm hỗ trợ phát triển ứng dụng Kèm với kỹ mềm để làm việc nhóm lập lịch biểu, định hướng vấn đề đưa lý thuyết hệ thống để giải vấn đề, v.v 91 5.2 Hướng phát triển Trong tương lai nhóm tiếp tục nghiên cứu phương pháp, cập nhật thuật toán đại khuyến nghị hệ thống thương mại điện tử Song song với việc phát triển bảo mật, mở rộng hệ thống để xử lý tệp liệu nặng, đưa giải pháp trực quan để dễ dàng kết hợp hệ thống khuyến nghị với hệ thống thương mại điện tử Việc cập nhật thuật tốn góp phát triển hệ thống bắt đáp ứng với tốc độ phát triển phần mềm thương mại điện tử 92 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Farah Tawfiq Abdul Hussien et al (2021), “Recommendation Systems For Ecommerce Systems An Overview”, FISCAS 2021, Journal of Physics: Conf Ser 1897 012024, IOP Publishing, doi:10.1088/1742-6596/1897/1/012024 [2] Feng Lou (2022), “E-Commerce Recommendation Technology Based on Collaborative Filtering Algorithm and Mobile Cloud Computing”, Hindawi, Wireless Communications and Mobile Computing, Volume 2022, Article ID 7321021, https://doi.org/10.1155/2022/7321021, pages [3] Farah Tawfiq Abdul Hussien et al (2021) “An E-Commerce Recommendation System Based on Dynamic Analysis of Customer Behavior”, MDPI, Sustainability, 13, 10786 https://doi.org/10.3390/su131910786 21 pages [4] Liang Xiao, Hangxiao Mao and Shu Wang (2020), “Research on Mobile Marketing Recommendation Method Incorporating Layout Aesthetic Preference for Sustainable MDPI, m-Commerce”, Sustainability 2020, 12, 2496; doi:10.3390/su12062496 [5] Daniel T Larose, Chantal D Larose (2014), “Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining”, 2nd ISBN:9780470908747, 336 pages 93 Ed, John Wiley & Sons, Inc., ... Tuy nhiên, hệ thống thương mại điện tử có khả tài nhân lực để xây dựng riêng cho họ hệ thống khuyến nghị Một tốn đặt liệu xây dựng hệ thống khuyến nghị dành cho trang thương mại điện tử có nguồn... với hệ thống thương mại điện tử, trang thương mại điện tử có nhu cầu, kết nối đến hệ thống để trao đổi thơng tin Đề tài tập trung tìm hiểu phương pháp khuyến nghị hệ thống thương mại điện tử sau... giá đưa khuyến nghị dựa hành vi phản hồi khách hàng? Xuất phát từ lý chúng em lựa chọn đề tài ? ?Hệ thống khuyến nghị dành cho thương mại điện tử? ?? Đề tài hướng đến xây dựng hệ thống khuyến nghị độc