Đồ án hệ thống gợi ý sản phẩm cho website thương mại điện tử

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ──────── * ─────── ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN HỆ THỐNG GỢI Ý SẢN PHẨM CHO WEBSITE THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ Sinh viên thực hiện : Bùi Văn Toàn Lớp CNTT2 - K54 Giáo viên hướng dẫn: TS. Nguyễn Nhật Quang HÀ NỘI 5-2014 MỤC LỤC MỞ ĐẦU Ngày nay, việc phát triển các website thương mại điện tử ngày càng phổ biến, đặc biệt là những năm gần đây lĩnh vực thương mại điện tử phát triển nhanh chóng. Với đăc thù của website thương mại điện tử tốn ít chi phí, ngày càng được nhiều người lựa chọn hình thức kinh doanh này. Tuy nhiên với sự phát triển gia tăng không ngừng của các website thương mại điện tử cũng phát sinh ra một số thách thức, một trong những thách thức là người dùng làm thế nào để chọn lựa được sản phẩm mà họ cần trong vô vàn sản phẩm trong thế giới ảo này ?. 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 thể mà họ đã mua, thứ hai là họ chỉ định hướng được loại sản phẩm mà họ sẽ mua. Đối với trường hợp thứ nhất thì đơn giản là họ đã định hướng được sẽ mua sản phẩm nào rồi, vấn đề 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 cầu của họ. Vấn đề đặt ra là làm sao họ có thể làm được điều đó trong vô vàn 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 sản phẩm để giải quyết vấn đề về này. Người dùng tham gia hệ thống sẽ được khuyến khích để đưa ra những phản hồi về thông số sản phẩm mà họ đang tìm kiếm; từ các phản hồi này hệ thống sẽ xử lý và đưa ra danh sách các sản phẩm phù hợp nhất với nhu cầu của người dùng. Ngày nay các hệ thống gợi ý ngày càng được chú trọng, nhất là đối với các nhà cung cấp dịch vụ trực tuyến như : Amazon, Netflix, Youtube, Một hệ thống gợi ý có thể là vấn đề sống còn đối với nhà cung cấp dịch vụ đặc biệt là những năm gần đây tính cạnh tranh ngày càng lớn, một hệ thống gợi ý tốt có thể làm tăng sự hài lòng của khách hàng, giữ chân được người dùng. Thực tế hiện nay những phương pháp gợi phổ biến có điểm yếu là độ chính xác chưa cao, đặc biệt là đối với các sản phẩm mà có nhiều các thuộc tính. Hệ thống gợi ý đưa ra những sản phẩm mà không biết dc người dùng muốn gì ở sản phẩm đó. Điều này rễ dẫn đến một phiên gợi ý thất bại. Vì vậy trong đồ án tốt nghiệp này em xin trình bày về phương pháp gợi ý sản phẩm cho website thương mại điện tử có thể giải quyết được vấn đề nêu trên. Những phương pháp gợi ý mà em sử dụng trong hệ thống này gồm có phương pháp đối sánh mẫu (Pattern Matching) và phản hồi người dùng (Critique Based). Trong đồ án này em cũng sẽ trình bày về xây dựng giải thuật, phân tích thiết kế hệ thống, cài đặt, thử nghiệm, đánh giá trên bộ dữ liệu sản phẩm của website thương mại điện tử http://hangtot.com. Đồ án của em sẽ được trình bày theo bố cục các phần như sau: Sinh viên thực hiện: Bùi Văn Toàn - 20092754 Khóa K54 Lớp CNTT2 Phần I: Giới thiệu bài toán Phần II: Phân tích thiết kế hệ thống Phần III: Phương pháp gợi ý Phần IV: Cài đặt hệ thống gợi ý Phần V: Kết luận và hướng phát triển Trong suốt quá trình làm đồ án em đã nhận được sự chỉ bảo, giúp đỡ tận tình từ thầy giáo TS. Nguyễn Nhật Quang cùng các anh/chị trong công ty cổ phần công nghệ DKT. Tuy nhiên bài viết của em không thể tránh khỏi những hạn chế, thiếu sót. Em rất mong nhận được những ý kiến đóng góp từ thầy cô giáo đặc biệt là thầy giáo TS. Nguyễn Nhật Quang. Em xin chân thành cảm ơn ! PHẦN I: GIỚI THIỆU BÀI TOÁN 1.1 Đặt vấn đề Người dùng các hệ thống thông tin, đặc biệt là các website thương mại điện tử. Người dùng thường gặp các vấn đề về tìm kiếm sản phẩm phù hợp với nhu cầu của họ do lượng sản phẩm lớn, thời gian có hạn. Một hệ thống gợi ý thông thường có thể đưa ra gợi ý mà bạn quan tâm, tuy nhiên sau khi xem sản phẩm bạn nhận thấy một thuộc tính nào đó không phù hợp với yêu cầu của bạn về sản phẩm đó. Ví dụ khi bạn vào một trang thương mại điện tử và bạn tìm kiếm một chiếc điện thoại có hệ điều hành WindowsPhone 8, chíp xử lý lõi kép, màn hình 4,5 inch. Một hệ thống gợi ý bình thường có thể gợi ý cho bạn những chiếc điện thoại chạy WindowsPhone 8. Bạn nhìn có vẻ ưng một trong số đó và chọn xem chi tiết thì nhận thấy màn hình nó là 6 inch, hẳn là bạn sẽ xem chiếc điện thoại các. Điều đáng nói ở đây là bạn phải dò dẫm và mất thời gian khá nhiều. Và có thể tính kiên nhẫn của bạn có hạn và bạn chẳng đạt được gì cả ? Ta có thể nhận thấy được hiệu quả khá tốt của hệ thống gợi ý tuy nhiên nó còn có thể làm tốt hơn thế. Hệ thống gợi ý trong đồ án này sẽ giải quyết được vấn đề nêu trên, đồng thời làm tăng hiệu quả gợi ý, sự hài lòng của khách hàng. Khi người dùng sử dụng hệ thống gợi ý, họ thực sự có thể nói cho hệ thống biết họ cần gì, cần sản phẩm như thế nào ? Từ đó hệ thống sẽ đưa ra danh sách gợi ý phù hợp nhất với yêu cầu đó của người dùng. Điều này sẽ giúp tăng hiệu quả hệ thống, tiết kiệm thời gian cho người dùng đồng thời tăng sự hài lòng khi sử dụng hệ thống. Sinh viên thực hiện: Bùi Văn Toàn - 20092754 Khóa K54 Lớp CNTT2 Danh sách sản phẩm gợi ý của hệ thống sẽ dựa trên những gì mà người dùng đã phản hồi, những gì mà người dùng đang xem. Hay nói cách khác hệ thống sẽ bám sát vào sở thích người dùng để đưa ra gợi ý. 1.2 Yêu cầu và mục tiêu Các hệ thống gợi ý thông thường có một nhược điểm là gợi ý một cách quá chung chung hoặc quá cụ thể dẫn đến tập gợi ý là quá rộng hoặc quá hẹp làm cho người dùng không thể chọn được các sản phẩm phù hợp. Cần phải có phương pháp để giải quyết vấn đề này. Trong đồ án này em sẽ kết hợp phương pháp gợi ý đối sánh mẫu (Pattern Matching) và phản hồi người dùng ( Critique Based) để có tập gợi ý tốt hơn, hạn chế được nhược điểm của các phương pháp cũ. Yêu cầu: Phải làm thế nào để kết hợp hai phương pháp này để đưa ra kết quả tốt nhất. Để có thể thực hiện yêu cầu này cần - Cần phải nắm rõ được từng phương pháp hoạt động ra sao ? - Điểm mạnh, điểm yếu của mỗi phương pháp, nên sử dụng phương pháp nào trong giai đoạn nào ? - Nghiên cứu hệ thống gợi ý - Phân tích thiết kế hệ thống gợi ý - Xây dựng hệ thống gợi ý - Đánh giá hiệu quả của hệ thống gợi ý. Mục tiêu: - Xây dựng được hệ thống gợi ý mang lại hiệu quả tốt - Hệ thống đáp ứng được khi áp dụng vào thực tế 1.3 Giải quyết bài toán Bài toán đặt ra như đã nêu trên là làm thế nào để tăng hiệu quả hệ thống gợi ý, tăng khả năng đơn hàng thành công. Để giải quyết bài toán này, hệ thống gợi ý trong đồ án này sẽ sử dụng kết hợp hai phương pháp gợi ý là đối sánh mẫu và phản hồi người dùng. Về tổng quan hệ thống gợi ý sẽ được chia làm hai pha: Pha thứ nhất: Danh sách gợi ý ban đầu Sinh viên thực hiện: Bùi Văn Toàn - 20092754 Khóa K54 Lớp CNTT2 Trong phiên gợi ý này hệ thống sẽ dựa trên lịch sử phản hồi người dùng để đưa ra gợi ý. Phiên gợi ý này sẽ sử dụng phương pháp gợi ý đối sánh mẫu. Pha thứ hai : Gợi ý dựa trên phản hồi người dùng Trong phiên gợi ý này người dùng sẽ phản hồi lại các thuộc tính của sản phẩm mà người dùng mong muốn. Từ đó hệ thống gợi ý sẽ xử lý dữ liệu để tìm ra những sản phẩm phù hợp nhất với yêu cầu người dùng. Trong phiên này người dùng phản hồi các thuộc tính một cách trực tiếp các thuộc tính dựa trên các thuộc tính mà người dùng đang xem. Trong pha gợi ý này hệ thống sẽ sử dụng kết hợp hai phương pháp gơi ý là đối sánh mẫu và phản hồi người dùng. PHẦN II: PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG 2.1 Mô tả tổng quan 2.1.1 Môi trường hệ thống Hình 2.1: Sơ đồ tổng quan hệ thống gợi ý. 2.1.2 Các pha của hệ thống gợi ý Pha thứ nhất : Đưa ra danh sách gợi ý ban đầu Pha thứ hai : Đưa ra danh sách các sản phẩm phù hợp nhất dựa trên phản hồi/đánh giá của người dùng về thuộc tính các sản phẩm Sinh viên thực hiện: Bùi Văn Toàn - 20092754 Khóa K54 Lớp CNTT2 Ở trên sơ đồ Pic 1, mô tả một phiên làm việc của hệ thống gợi ý. Ban đầu người dùng có thể xem một sản phẩm từ danh sách gợi ý ban đầu dựa trên phương pháp Pattern Matching, hay bất kì đâu trên website. Khi người dùng đã chọn xem chi tiết một sản phẩm, hệ thống sẽ đưa ra các tùy chọn thuộc tính cho sản phẩm để người dùng đánh giá. Khi đã có đánh giá của người dùng về thuộc tính các sản, dựa trên phương pháp Critique Based hệ thống sẽ tính toán để đưa ra danh sách các sản phẩm phù hợp nhất với sản phẩm mà người dùng mong muốn. Sau khi có được danh sách sản phẩm thỏa mãn nhất ( chính là đầu ra của Critique Based), người dùng sẽ tiếp tục chọn xem các sản phẩm, nếu thỏa mãn người dùng có thể chọn mua, còn nếu chưa hài lòng về một thuộc tính nào khác thì người dùng tiếp tục phản hồi. Hệ thống sẽ kết thúc phiên gợi ý khi người dùng mua sản phẩm hoặc kết thúc trong thất bại , tức là người dùng thoát khỏi hệ thống. 2.2 Phân tích thiết kế hệ thống 2.2.1 Chức năng của hệ thống - Chức quản lý hệ thống đối với quản trị viên + Quản lý danh mục sản phẩm hỗ trợ gợi ý + Quản lý thuộc tính gợi ý của mỗi danh mục sản phẩm + Quản lý giá trị gợi ý của mỗi thuộc tính + Quản lý kiểu thuộc tính - Chức năng đối với người dùng + Người dùng xem sản phẩm + Người dùng đăng kí/ đăng nhập + Người dùng like sản phẩm/ thích sản phẩm/ bình luận sản phẩm/ tìm kiếm sản phẩm + Người dùng xem lịch sử xem sản phẩm, lịch sử thích sản phẩm + Người dùng gửi phản hồi/ đánh giá về thuộc tính của sản phẩm Biểu đồ của hệ thống Sinh viên thực hiện: Bùi Văn Toàn - 20092754 Khóa K54 Lớp CNTT2 Hình 2.2 : Biểu đồ UseCase của hệ thống gợi ý sản phẩm UseCase: Người dùng xem sản phẩm Hình 2.3: UseCase Người dùng xem sản phẩm Khi bắt đầu vào hệ thống, người dùng có thể xem bất cứ một sản phẩm nào ở bất cứ đâu trên hệ thống. UseCase: Người dùng phản hồi Sinh viên thực hiện: Bùi Văn Toàn - 20092754 Khóa K54 Lớp CNTT2 Hình 2.4: UseCase Người dùng phản hồi Khi người dùng xem một sản phẩm mà họ có ý định mua nhưng lại không hài lòng về một hay một số thuộc tính. Hệ thống cho phép người dùng phản hồi về những thuộc tính này giá trị mà họ mong muốn. UseCase: Xử lý phản hồi người dùng Hình 2.5:UseCase Hệ thống xử lý phản hồi Khi người dùng phản hồi hệ thống gợi ý sẽ : - Tiếp nhận phản hồi của người dùng - Cập nhập các thông tin cần thiết phục vụ cho việc tính toán - Tính toán kết quả dựa trên phản hồi người dùng - Xếp hạng kết quả đã được tính toán. UseCase: Gợi ý danh sách sản phẩm Sinh viên thực hiện: Bùi Văn Toàn - 20092754 Khóa K54 Lớp CNTT2 Hình 2.6: UseCase Hệ thống gợi ý đưa ra danh sách gợi ý Sau khi hệ thống gợi ý tính toán xếp hạng kết quả, hệ thống sẽ đưa ra danh sách kết quả phù hợp nhất với phản hồi của người dùng. UseCase: Cập nhập hệ thống Hình 2.7: UseCase Admin cập nhập hệ thống Admin sẽ có quyền cập nhật, bảo trì hệ thống gợi ý. Như là các công việc thêm , sử, xóa các dữ liệu hỗ trợ cho việc tính toán kết quả. Biểu đồ hoạt động Sinh viên thực hiện: Bùi Văn Toàn - 20092754 Khóa K54 Lớp CNTT2 Hình 2.8: Biểu đồ hoạt động Hệ thống xử lý phản hồi người dùng Khi người dùng đắt đầu vào hệ thống: - Hệ thống sẽ đưa ra danh sách các sản phẩm gợi ý ban đầu dựa trên: Lịch sử xem các sản phẩm của người dùng - Khi người dùng chọn xem chi tiết một sản phẩm bất kì: Hệ thống sẽ đưa ra gợi ý dựa trên sản phẩm hiện tại hoặc sản phẩm được xem lần trước. + Nếu người dùng hài lòng ngay và chọn mua, hệ thống kết thúc thành công + Nếu người dùng không hài lòng về một hay các thuộc tính thì hệ thống cho phép phản hồi lại giá trị mà họ mong muốn. - Sau khi có được phản hồi người dùng, hệ thống tiếp tục xử lý để đưa ra danh sách sản phẩm gợi ý. + Lúc này người dùng có thể tiếp tục phản hồi các thuộc tính dựa trên sản phẩm hiện tại hoặc: + Chọn xem sản phẩm được hệ thống gợi ý dựa trên những phản hồi của người dùng - Hệ thống sẽ kết thúc khi người dùng chọn mua sản phẩm hoặc kết thúc trong thất bại( tức là thoát khỏi hệ thống mà không đạt được gì) Sinh viên thực hiện: Bùi Văn Toàn - 20092754 Khóa K54 Lớp CNTT2 10 [...]... thông tin sản phẩm 8 Hệ thống show ra danh sách sản phẩm gợi ý cho người dùng 9 Khi người dùng không hài lòng với một thuộc tính nào đó họ phản hồi cho hệ thống gợi ý Sinh viên thực hiện: Bùi Văn Toàn - 20092754 Khóa K54 Lớp CNTT2 27 10 Hệ thống cập gửi dữ liệu để cập nhập thông tin vào dữ liệu 11 Hệ thống gợi ý nhận dữ liệu mới 12 Hệ thống gợi ý xử lý để lựa chọn sản phẩm phù hợp 13 Hệ thống gợi ý yêu... dùng sử dụng hệ thống 1 Người dùng bắt đầu vào hệ thống yêu cầu thông tin 2 Hệ thống trả về thông tin, hiển thị trên giao diện người dùng 3 Hệ thống xác nhận xem là người dùng nào ? Đã đăng nhập hay chưa ? Thông tin của người dùng 4 Gửi thông tin người dùng cho hệ thống gợi ý 5 Hệ thống gợi ý khởi tạo sở thích người dùng 6 Tính toán đưa để tìm ra kết quả sản phẩm gợi ý 7 Hệ thống gợi ý yêu cầu dữ liệu... được sử dụng trong hệ thống gợi ý - Dữ liệu về người dùng : Thông tin người dùng, người dùng like, người dùng comment, người dùng đã xem - Dữ liệu hệ thống gợi ý: Danh mục sản phẩm hỗ trợ gợi ý, danh sách các thuộc tính gợi ý của mỗi danh mục sản phẩm, giá trị gợi ý của mỗi thuộc tính, trong số gợi ý của thuộc tính, kiểu thuộc tính - Dữ liệu thứ 3 là dữ liệu về sản phẩm: sản phẩm, thương hiệu, thuộc... Đánh giá hệ thống Hệ thống gợi ý luôn được đánh giá cao trong lĩnh vực thương mại điện tử Một hệ thống gợi ý tốt sẽ có thể làm tăng doanh thu cửa hàng lên rất nhiều cũng như làm người dùng cảm thấy thoải mái hơn Hệ thống được nêu ra trên đây có thể đáp ứng những điều đó Vấn đề khó khăn có thể xảy ra trong việc tính toán để lựa chọn các sản phẩm tương tự vì chi phí tính toán cũng như số lượng sản phẩm. .. muốn Sau đó, hệ thống sẽ tiếp nhận phản hồi và xử lý Khi người dùng đang xem chi tiết một sản phẩm Thoát/ Chọn mua sản phẩm Yêu cầu chức năng đối với các UseCase của hệ thống gợi ý: Tên UseCase Actor Kích hoạt Mô tả Điều kiện bắt đầu Điều kiện kết thúc Đưa ra gợi ý ban đầu Recommendation System Người dùng truy cập vào hệ thống thương mại điện tử Khi người dùng bắt đầu truy cập hệ thống, hệ thống dựa trên... tích hợp vào website thương mại điện tử Hệ thống sẽ có giao diện để cho người dùng phản hồi và khu vực để hiển thị danh sách các sản phẩm gợi ý 2.2.3 Các yêu cầu phi chức năng - Hệ thống được viết ra cần có tính độc lập để có thể tích hợp vào các hệ thống thương mại điện tử khác nhau - Kết quả gợi ý phải phù hợp với nhu cầu người dùng ở mức có thể chấp nhận được - Thời gian đưa ra gợi ý đảm bảo trong thời... dụng hệ thống là người dùng của website thương mại điện tử có nhu cầu tìm kiếm và mua sản phẩm - Người dùng có thể đăng nhập hoặc không đăng nhập - Người dùng có am hiểu một chút về những sản phẩm mà họ cần mua - Người dùng cảm giác thoải mái, không ép buộc khi sử dụng hệ thống Hệ thống gợi ý sẽ tiết kiệm thời gian tìm kiếm sản phẩm mà thỏa mãn người dùng Hệ thống sẽ có giao diện được tích hợp vào website. .. danh mục sản phẩm hỗ trợ gợi ý Trong bảng này: + CateId: mã danh mục sản phẩm + NameCate: tên danh mục - Bảng danh sách thuộc tính gợi ý đối với mỗi danh mục sản phẩm: RS_Atrribute Bảng 2.6: Bảng CSDL thuộc tính hỗ trợ gợi ý Trong bảng này: + cateID: mã danh mục sản phẩm + nameCate: tên danh mục sản phẩm + optionID: mã thuộc tính gợi ý + nameOption: Tên thuộc tính gợi ý + point: trọng số gợi ý của thuộc... dùng Có thể là danh sách các sản phẩm gợi ý ban đầu hay danh sách các sản phẩm mà hệ thống đã xử lý dựa trên các phản hồi người dùng + Khu vực chi tiết sản phẩm : Khu vực này sẽ hiện khi người dùng chọn xem chi tiết một sản phẩm Sản phẩm sẽ hiện tên, các thuộc tính sản phẩm Bên cạnh đó, hệ thống gợi ý sẽ thiết kế giao diện để người dùng có thể phản hồi Với mỗi thuộc tính sẽ cho phép người dùng chọn các... hai: Khi người dùng bắt đầu chọn xem một sản phẩm trên hệ thống hay là tron danh sách gợi ý từ pha thứ nhất Hệ thống gợi ý sẽ dựa vào những thuộc tính của sản phẩm mà người dùng đang xem để đưa ra gợi ý Khi người dùng không thỏa mãn một hay các thuộc tính họ có thể phản hồi lại giá trị mà họ mong muốn Từ đó, hệ thống sẽ xử lý và đưa ra danh sách các sản phẩm gợi ý phù hợp nhất đối với phản hồi của người