Đang tải... (xem toàn văn)
Nội dung đề tài được tác giả tập trung vào việc nhận diện và trích xuất ra nhu cầu, mong muốn, ý định mua hàng của người dùng trên mạng xã hội từ hành vi của họ. Hành vi người dùng trên mạng xã hội bao gồm nhiều hoạt động, chẳng hạn như thiết lập các mối quan hệ: Bạn bè, gia đình, thần tượng...; đăng tải hoặc bình luận các nội dung hay thông tin; thiết lập nhu cầu sở thích bằng việc thích (like) hoặc tham gia vào các trang (page) hoặc các nhóm (group)...
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ DỖN THỊ HUYỀN TRANG TRÍCH XUẤT Ý ĐỊNH NGƯỜI DÙNG MUA HÀNG TRÊN MẠNG XÃ HỘI SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP SUY LUẬN CÁC MƠ HÌNH LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành : Quản lý Hệ thống thơng tin TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ MỞ ĐẦU Hà Nội, 04 tháng 12 năm 2016 MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Sức nóng độ lan tỏa mạng xã hội (Social Network - SN) phát triển dội không thấy dấu hiệu thuyên giảm Sự tăng trưởng nhanh chóng mạng xã hội thu hút lượng lớn số nhà nghiên cứu khám phá nghiên cứu miền lĩnh vực rộng lớn Nhận diện, trích xuất ý định nói chung ý định mua hàng người dùng nói riêng đề tài nghiên cứu thời [16], dự đoán ý định người dùng từ hành vi họ chủ đề nghiên cứu nhận quan tâm đặc biệt nhóm nghiên cứu tác giả Xiao Ding cộng [16], Fu cộng [15] Với doanh nghiệp, nhà cung cấp dịch vụ việc biết ý định, mong muốn người dùng giúp họ cải tiến tốt sản phẩm, hệ thống để đảm bảo cung cấp nội dung khách hàng cần, mở rộng số lượng người dùng quan tâm, quảng bá thương hiệu, hình ảnh Bên cạnh đó, việc phát ý định người dùng mạng xã hội doanh nghiệp, cá nhân quan tâm để đưa tư vấn dịch vụ, sản phẩm phù hợp Hơn nữa, kết toán khai thác ý định người dùng ứng dụng làm đầu vào cho toán khác xây dựng hệ tư vấn xã hội dựa ý định người dùng, dự đốn sở thích người dùng, dự đoán xu hướng tương lai, … Mục tiêu nghiên cứu Trong viết mình, tơi tập trung vào việc nhận diện trích xuất nhu cầu, mong muốn, ý định mua hàng người dùng mạng xã hội từ hành vi họ Hành vi người dùng mạng xã hội bao gồm nhiều hoạt động, chẳng hạn thiết lập mối quan hệ: bạn bè, gia đình, thần tượng ; đăng tải bình luận nội dung hay thông tin; thiết lập nhu cầu sở thích việc thích (like) tham gia vào trang (page) nhóm (group) Đáng ý, tất hoạt động hay hành vi người dùng thể rõ ràng nguồn liệu, tài ngun có ích Do vậy, luận văn tập trung vào hành vi đăng tải viết bình luận, hành vi phổ biến thể rõ mong muốn, ý định người dùng Dựa hướng tiếp cận đề cập trên, luận văn này, tiến hành áp dụng phương pháp suy luận mơ hình vào tốn khai thác ý định mua hàng người dùng mạng xã hội cụ thể Facebook dựa vào hành vi đăng tải bình luận họ trang bán hàng (fanpage) TÓM TẮT LUẬN VĂN Tầm quan trọng ý định người dùng mạng xã hội Việc nhận diện ý định từ người dùng yếu tố quan trọng cho nhà cung cấp dịch vụ hay doanh nghiệp tổ chức thông qua viết, lượt thích (Like) hay bình luận họ Nelson-Field đồng nghiệp (2012) công nhận tiềm Facebook đạt phần ba dân số giới, Facebook trở thành công cụ ngày quan trọng nhà tiếp thị thông qua việc nắm rõ nhu cầu, mong muốn người dùng gọi chung ý định người dùng Bujega (2006) lợi ích việc định hướng tiếp thị quảng cáo họ đến người dùng từ hành vi, thói quen mua sắm mà họ có Người sử dụng khơng phải lúc biết xác họ muốn Đơi khi, họ biết họ muốn giúp đỡ để tìm họ muốn Điều thuộc trách nhiệm nhà tiếp thị nhà sản xuất sản phẩm Facebook trở thành tảng mà người dùng trình bày quan điểm, nhu cầu, ý định họ sản phẩm, sống tâm trí họ Do vậy, thơng tin đưa khai thác kho thông tin quý báu cho bên liên quan Vậy, ý định người dùng có tầm quan trọng nào? Theo Long Jin cộng sự, ý định, mong muốn hay nhu cầu người dùng mạng xã hội quan trọng khác với đối tượng Internet khác nhiều khía cạnh: Đối với nhà cung cấp dịch vụ Internet (Internet Service Provider - ISP): Họ biết phát triển mạng xã hội, từ họ có nghiên cứu nhằm phát triển cải thiện mơ hình giao thông, luồng giao tiếp mạng xã hội chẳng hạnh việc thiết lập hành động sở hạ tầng Đối với nhà cung cấp dịch vụ mạng xã hội: Nó giúp họ hiểu thái độ khách hàng hướng tới việc cải thiện dịch vụ Hơn nữa, từ quan điểm việc đầu tư sở hạ tầng, chẳng hạn vị trí hiệu chi phí để xây dựng trung tâm liệu cụm mạng lưới phân phối nội dung (Content Delivery Network - CDN) khai thác để cung cấp liệu truy cập cách thường xuyên, hiểu biết, nắm phân bố địa lý hoạt động giao thông người sử dụng nguồn thông tin quan trọng Với nhà nghiên cứu: Phát ý định người dùng toán cho nghiên cứu quan trọng Ví dụ, để xây dựng hệ tư vấn người dùng, trước hết họ cần phải xác định người dùng thích gì, người dùng mong muốn từ hành vi họ để từ tư vấn cho họ theo hướng họ muốn Vậy tốn nhận diện hay trích xuất ý định người dùng toán quan trọng chủ đề Hay, với đề tài dự đốn tính cách người dùng, để biết người dùng có tính cách nào, sở thích họ cần biết người dùng thường có thói quen gì, họ hay làm gì, họ hay nghĩ mong muốn Tất liên quan đến việc hiểu ý định hay nhu cầu người dùng Với nhà kinh doanh, công ty, tổ chức cung cấp sản phẩm, dịch vụ: Khi nắm ý định người dùng, phần họ biết thị hiếu người dùng, thống kê mức độ tiêu thụ hàng hóa, biết cải thiện chiến lược kinh doanh cần, Định nghĩa ý định người dùng Với miền ứng dụng khác có định nghĩa khác ý định người dùng Theo Bratman (1987): “Ý định trạng thái đại diện cho suy nghĩ thực nhiều hành động tương lai Ý định bao gồm hành động kế hoạch suy nghĩ tính trước Ý định trạng thái rõ ràng – explicitly tiềm ẩn/không rõ ràng – implicitly, trực tiếp gián tiếp Ý định rõ ràng tuyên bố rõ ràng trực tiếp người dùng người có kế hoạch làm.” Theo Zhiyuan Chen, Bing Liu cộng ý định có hai loại ý định ẩn ý định rõ ràng Ý định rõ ràng tức mong muốn người dùng thể rõ ràng không cần kết hợp Những trường hợp ý định kết hợp xếp vào ý định ẩn Jinpeng Wang Error! Reference source not found đề xuất việc thống kê viết ý định thành loại là: Đồ ăn Nước Uống (Food & Drink), Du lịch (Travel), Sức khỏe Giáo dục (Career & Education), Hàng hóa Dịch vụ (Goods & Services), Sự kiện Hoạt động (Event & Activities), loại khác (Trifle) Trong luận văn này, tập trung vào ý định rõ ràng việc mua sản phẩm/dịch vụ người dùng qua bình luận họ trang bán hàng facebook 3 Phát biểu tốn số khó khăn thách thức Mục đích toán: Nhận diện ý định người dùng việc mua sản phẩm, dịch vụ từ đăng/bình luận họ Đầu vào: Các đăng, bình luận trang bán hàng (fanpage) mạng xã hội Đầu ra: Các ý định đăng, bình luận phát Khơng giống cách sử dụng từ ngữ văn thống, từ ngữ diễn đàn trực tuyến mạng xã hội sử dụng thoải mái tùy theo sở thích ý đồ tác giả mà việc nhận diện hay tìm ý định rõ ràng người dùng gặp nhiều khó khăn Nói chung, câu/từ sử dụng theo thể tự người dùng: viết, bình luận q dài q ngắn, người dùng sử dụng tiếng lóng, teen code, sai tả, từ viết tắt, hashtags Thực tế khai thác để xây dựng phân loại ý định rõ ràng ý định ẩn dựa liệu gán nhãn số lĩnh vực áp dụng vào miền/mục tiêu mà không cần phải gán nhãn cho liệu huấn luyện miền mục tiêu Tuy nhiên, làm liệu bị bó hẹp miền Bởi vậy, tốn mình, tơi định xây dựng tập liệu test hồn tồn Chính tốn tìm nhận diện xác ý định người dùng mạng xã hội gặp nhiều khó khăn thách thức Phương pháp suy luận mô hình Kể từ năm 1990, phương pháp suy luận mơ hình hay cịn gọi phương pháp kết hợp mơ hình trở thành chủ đề nóng cộng đồng nghiên cứu Nhiều tác giả, nhà nghiên cứu từ nhiều lĩnh vực học máy, nhận dạng mẫu, khai phá liệu, mạng thần kinh thống kê khám phá khai thác phương pháp nhiều khía cạnh khác Trái ngược với hướng tiếp cận học thông thường sử dụng phương pháp từ liệu huấn luyện, phương pháp suy luận mơ hình sử dụng tập phương pháp kết hợp chúng lại để giải vấn đề Do vậy, phương pháp suy luận mơ hình cịn gọi hệ thống phân loại đa phương pháp Bên hình ảnh kiến trúc kết hợp mơ hình Hình Một kiến trúc suy luận chung Theo tác giả Zhou cộng sự, phương pháp kết hợp chứa nhiều mơ hình gọi mơ hình sở Các mơ hình sở xây dựng từ tập liệu huấn luyện giải thuật học sở định, mạng xoắn hay giải thuật học Phần lớn, phương pháp kết hợp sử dụng giải thuật học để xây dựng mơ hình sở đồng tức mơ hình có kiểu giống sử dụng để xây dựng phương pháp kết hợp đồng Tuy nhiên, có số phương pháp sử dụng nhiều giải thuật học (mơ hình có kiểu khác nhau) để xây dựng mơ hình khơng đồng Có ba chủ đề đóng góp nên bao phủ phương pháp suy luận mô hình Đó là: Kết hợp phân lớp, kết hợp mơ hình yếu trộn mơ hình mạnh Kết hợp phân lớp phổ biến cộng đồng nhận diện mẫu Trong chủ đề này, nhà nghiên cứu thường làm việc phân lớp mạnh, sau cố gắng tạo luật kết hợp để có phân lớp kết hợp mạnh Bởi vậy, nhiệm vụ trước hết để thực chủ đề cần phải hiểu sâu thiết kế cách sử dụng luật kết hợp Kết hợp mơ hình yếu hầu hết áp dụng cộng đồng học máy Trong chủ đề này, nhà nghiên cứu làm việc với mơ hình yếu cố gắng thiết kế thuật toán để tăng hiệu suất từ yếu lên manh, dẫn tới đời nhiều phương pháp lai mơ Boosting, Bagging, … lý thuyết cần phải hiểu sao, mà mơ hình yếu tăng lên Chủ đề thứ ba pha trộn mơ hình mạnh, chủ đề thường áp dụng cộng đồng mạng xoắn Pha trộn mơ hình mạnh, nhà nghiên cứu cần phải xem xét tới chiến lược chia để trị, cố gắng học hỗn hợp mô hình tham số sử dụng luật kết hợp để tìm giải pháp tổng thể Tư tưởng đề xuất mơ hình Bài tốn phát ý định mua hàng người dùng sử dụng phương pháp kết hợp thực chất việc giải toán phân lớp sử dụng kết hợp nhiều mơ hình phân lớp Phân lớp (hay phân loại) tiến trình xử lý nhằm xếp mẫu liệu hay đối tượng vào lớp định nghĩa trước Các thuật toán phân lớp tiêu biểu bao gồm mạng xoắn (Neural Network), định (Decision Tree), suy luận gộp (Joint Inference), mạng Beyesian, máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine - SVM), K người láng giềng gần (K-NN), … Trong cơng trình này, tơi đề xuất giải pháp nhằm tập trung vào cải thiện chất lượng toán dựa liệu Facebook Tư tưởng xây dựng mơ hình đề xuất xoay quanh khía cạnh sau: – Về mặt liệu: Cơng trình đề xuất sử dụng nguồn liệu viết, bình luận người dùng trang bán hàng mạng xã hội Facebook nguyên nhân: o Thứ liệu lớn: Theo thống kê, Facebook coi mạng xã hội sử dụng phổ biến giới Thông thường, người dùng chia sẻ trạng thái, cảm xúc tán gẫu với người qua đăng, bình luận họ Nhưng khoảng năm trở lại kể từ kinh doanh Facebook xuất hiện, người dùng truy cập facebook khơng để nói chuyện, chia sẻ cảm xúc mà họ sử dụng mạng xã hội kênh mua sắm Họ đăng tải, tìm kiếm, mua bán, trao đổi hàng hóa, sản phẩm hay dịch vụ qua trang cá nhân, nhóm (group) trang bán hàng (fanpage), thơng tin mạng xã hội nhanh chóng, kịp thời Đồng thời, số người dùng Việt Nam sử dụng mạng xã hội Facebook lên tới 37 triệu người dùng (so với thời gian năm 2015 tăng lên triệu người dùng), điều đồng nghĩa với việc liệu Facebook lớn ln nóng hổi Tuy nhiên, vấn đề khó khăn gặp phải sử dụng liệu Facebook việc chuẩn hóa liệu Cụ thể, với người dùng họ có cách sử dụng, diễn tả từ ngữ khác theo phong cách sở thích họ Do vậy, việc gặp phải viết, bình luận gặp vấn đề từ viết tắt, từ lóng, hashtag, … điều dễ thấy Ngoài ra, hạn chế khác sử dụng liệu Facebook việc thơng tin bị nhiễu Bên bình luận chưa chuẩn hóa người dùng: “Áo này bao tjền chjếc vậy” Trường hợp khó để nhận diện ý định họ Hình Một ví dụ liệu chưa chuẩn hóa o Thứ hai liệu đa dạng phong phú: Theo thống kê, Facebook Việt Nam có khoảng 350.000 trang bán hàng có tần suất truy cập thường xuyên ổn định với nhiều chủng loại mặt hàng đa dạng, có trang bán hàng có số lượng người theo dõi/u thích lên đến hàng triệu người Trung bình, đăng có khoảng 50 lượt bình luận bao gồm bình luận mang thơng tin, ý định mua hàng khơng có ý định Bởi lý mà liệu thu thập từ trang bán hàng nguồn tài nguyên vô phong phú có ích cho tốn phát ý định người dùng o Trang (Page) mở là Nhóm (Group): Facebook có loại kênh marketing Trang - Fanpage Nhóm - Group Nhóm xây dựng cho cộng đồng cá nhân có sở thích, quan điểm, đam mê, chia sẻ ý tưởng, chia sẻ ý kiến, chia sẻ lợi ích chung, nơi để thảo luận bàn tán thành viên Tuy nhiên, nhóm có loại Nhóm đóng (private group) Nhóm mở (public group) Nếu Nhóm mở, có vai trị gần giống trang fanpage Nếu Nhóm đóng, Nhóm có người Admin đóng vai trị chủ Nhóm, bạn muốn tham gia hay đăng viết phải qua kiểm duyệt Admin tham gia vào Nhóm xem đăng, bình luận hay hoạt động Nhóm Một hạn chế Nhóm thành viên Nhóm u thích, đam mê thực sự, tham gia Nhóm cách chủ động khơng quan tâm tới hoạt động Nhóm nằm Nhóm họ bị cho vào Nhóm người khác Ngược lại, Trang mở nhiều so với nhóm Chỉ cần nhớ địa Trang truy cập Vì Trang công khai nên hiển thị cho công cụ tìm kiếm bao gồm viết, hình ảnh bạn, video mà Trang chia sẻ Tất người Facebook, kết nối với trang cách trở thành fan hâm mộ sau nhận thơng tin cập nhật họ dịng tin tức người tương tác với họ Một ưu điểm Trang là, người dùng trở thành fan hâm mộ Trang, thông tin lên dòng tin tức tất bạn bè người đó, vậy, có chung sở thích hay mối quan tâm trở thành fan hâm mộ Hình Một ví dụ tính mở Trang Một vấn đề khác tạm coi khó khăn tơi q trình trích xuất liệu, mạng xã hội Facebook có nhiều Trang với nhiều chủ đề khác nhau: Mua bán, Học tập, Sức Khỏe, Làm đẹp, … nên để thu thập Trang thuộc chủ đề mua bán, phải truy vấn liệu dựa tập danh sách từ khóa sản phẩm, mặt hàng liên quan đến chủ đề mà luận văn quan tâm Ví dụ: xịt khống Caudalie, chân váy xòe, thắt lưng, đồng hồ, áo sơ mi, … Việc xây dựng tập danh sách chứa đầy đủ từ khóa tất loại hàng Trang hồn tồn khơng thể, mà việc thu thập tất Trang bán hàng để lấy đa dạng bình luận phục vụ cho liệu học dừng lại giới hạn định vậy, việc dự đoán ý định người dùng khơng thể bao phủ hết liệu tất Trang Quá trình phát ý định người dùng trang bán hàng: Để tập trung vào việc phát ý định người dùng mua hàng, từ liệu thu thập viết trang bán hàng, thực bước tiền xử lý nhằm lọc viết bán hàng Bởi trang bán hàng có viết bán hàng viết không bán hàng Đây tốn phân lớp nhị phân, tơi sử dụng ba mơ hình phân lớp giới thiệu nhằm tìm viết mong muốn Từ viết tơi thu lấy bình luận thực liên quan đến chủ đề luận văn, tránh nhiễu liệu Sau đó, tài liệu lại lần phân lớp để tìm ý định tiềm ẩn bên Mơ hình đề xuất Trong luận văn mình, tơi tiến hành kết hợp ba thuật tốn tương đương ba mơ hình phân lớp tiêu biểu là: Support Vector Machine, K – Nearest Neighbors, Maximum Entropy Model sau sử dụng kỹ thuật Bagging miêu tả phần trước để tạo phân lớp tốt Cơng trình nghiên cứu đề xuất mơ hình nhằm giải tốn phát ý định hành vi người dùng mạng xã hội Facebook Mơ ảnh minh họa bên có 03 bước chính: - Bước 1: Thu thâp liệu - Bước 2: Phân loại viết - Bước 3: Phân tích phát ý định Hình Mơ hình đề xuất Chi tiết bước mơ hình đề xuất trình bày chi tiết phần bên a Thu thập liệu Trong bước này, tơi có hai nhiệm vụ chính: - Nhiệm vụ 1: Thu thập trang bán hàng o Tôi sử dụng danh sách chứa từ khóa sản phẩm, dịch vụ, để tìm kiếm Trang bán hàng tương ứng Cụ thể, truy vấn tên sản phẩm sử dụng tính tìm kiếm Facebook, lựa chọn lấy Trang có nhiều fan hâm mộ hoạt động ổn định khoảng thời gian Hình Hình ảnh trình thu thập Trang bán hàng - Nhiệm vụ 2: Trong danh sách Trang bán hàng thu được, lựa chọn ngẫu nhiên Trang thu thập nội dung đăng, bình luận (comment) Để thực nhiệm vụ này, sử dụng công cụ Facebook Graph API Hình Hình ảnh trình thu thập liệu sử dụng Facebook Graph API b Tiền xử lý liệu Nhằm hạn chế mức tối đa liệu nhiễu tập liệu mình, tơi thực phân lớp cho viết thành hai loại: Bài viết bán hàng viết không bán hàng Hình Bước 2: Tiền xử lý liệu Trong bước này, tơi sử dụng ba mơ hình phân lớp đề cập chương trước để thu lấy viết bán hàng cho nhiệm vụ Bởi, viết khơng bán hàng lượng người dùng bình luận mua hàng khơng có Sau thu thập phân lớp liệu đăng, tiến hành gán nhãn sản phẩm cho đăng bán hàng dựa danh mục sản phẩm xây dựng Ví dụ: - Bài viết 1: “Sáng shop vừa lô quần legging uniqlo xin đét đường kim mũi Hàng uniqlo người khỏi phải lo độ bền Dùng vài năm có mịn mông mà không sứt ý Hihihi Giá 230k/bé Sỉ ib để giá tốt ạ.” nhận diện viết bán hàng - Bài viết 2: “Hôm lạnh người Mời nhà Mint nghe nhạc nha Hôm mát trời, nằm ăn bắp rang bơ nghe nhạc ý.” Sẽ nhận diện viết không bán hàng c Phân tích phát ý định Hình Hình ảnh q trình phân tích phát ý định người dùng Sau có viết bán hàng, tơi thu thập bình luận viết tương ứng phát ý định mua hàng người dùng bình luận Trước tiến hành trình phát ý định, xây dựng định nghĩa mức độ ý định người dùng Ý định người dùng chia làm loại: Chắc chắn mua hàng; có nhu cầu, có sẵn hàng mua ngay; có nhu cầu chưa thực cần mua khơng có ý định - Loại – Chắc chắn mua: Các bình luận câu trần thuật chứa từ khóa như: lấy, ship cho, bán cho, ib giá, inbox, … Loại – Đang có nhu cầu, có hàng mua ln: Loại thường câu chứa từ khóa: vừa khơng, cịn khơng, giá bao nhiêu, … Loại – Có nhu cầu chưa thực cần: Các bình luận loại ý định là: chấm, hóng giá, đặt gạch, x tạm, đẹp quá, made in, … Loại – khơng có ý định: Bình luận chứa từ khóa: đẹp đắt, bình thường, tạm, xấu, … Thực nghiệm a Dữ liệu Như miêu tả phần mơ hình đề xuất, liệu thu thập trang bán hàng chứa viết bán hàng không bán hàng Trong phần này, thực xây dựng tập liệu huấn luyện cho mục đích phân loại viết Mục đích việc nhằm nâng cao chất lượng bình luận chứa ý định viết Đầu tiên, thực xây dựng tập danh sách sản phẩm với mục tiêu đa dạng tốt Dữ liệu sau sử dụng để truy vấn lấy Trang bán hàng Những từ khóa số lượng sản phẩm bao gồm 814 từ chủ đề: nội thất gia đình, thời trang may mặc, mỹ phẩm, thiết bị điện tử, thực phẩm Để thu thập danh sách Trang bán hàng, truy cập miền trang mạng xã hội Facebook: https://www.facebook.com sử dụng tính tìm kiếm nâng cao để tìm Trang bán hàng từ danh sách kết trả Kết thu 350.000 Trang bán hàng Tiếp theo, tập trung vào định nghĩa viết bán hàng viết chứa tên sản phẩm mà từ tên sản phẩm thu thập, thực xây dựng danh mục sản phẩm nhằm phát nhiều viết bán hàng Bên số liệu thống kê liệu viết theo hai lớp biểu diễn bảng bên dưới: Bảng Bảng thống kê số lượng liệu viết phân lớp Số lượng sản phẩm 814 Bài viết bán hàng 9.264 Bài viết không bán hàng Tổng 3.924 13.188 Như nhắc tới phần mơ tả bước mơ hình đề xuất, tơi sử dụng tập liệu chứa trường hợp xảy bình luận danh sách mức độ mua sắm tương ứng Ví dụ: - Theo mức độ chắn chứa ý định mua hàng người dùng: “Cho hai hộp chè vằng tới địa 112 Xuân Thủy SĐT là: 01651651656” - Theo mức độ có nhu cầu, có ý định mua có sẵn hàng: “ Thích q mà hết hàng, shop ơi, hàng lại ạ? Giữ cho màu đen size xs nhé.” - Theo mức độ có nhu cầu chưa cần mua ngay: “Chấm, chờ có lương qua múc.” Sau áp dụng mức độ mua sắm người dùng, thống kê liệu ý định ý kiến theo lớp sau : Bảng Bảng thống kê số lượng liệu ý định bình luận Bình luận có ý định Bình luận khơng có ý định Tổng 23.181 11.788 34.969 b Thực nghiệm kết Trong hệ thống mình, tiến hành phân loại viết bán hàng phân loại ý định ý kiến cá nhân Các viết tiến hành phân loại viết có phải có nội dung bán hàng hay khơng, viết có liên quan đến bán hàng thực lấy ý kiến bình luận viết tiến hành phân loại xem có chứa ý định mua hàng hay không Các thực nghiệm đánh giá mơ hình sử dụng phương pháp kiểm thử chéo 10 folds ( 10-folds cross validation) nghĩa chia làm 10 phần nhau, huấn luyện phần để đánh giá phần sau sử dụng độ đo nêu trước Để huấn luyện mơ hình tơi sử dụng kết hợp ba mơ hình Support Vector Machine, K – Nearest Neighbors Maximum Entropy Model sử dụng phương pháp Voting (bỏ phiếu) để lựa chọn kết Ưu điểm phương pháp việc kết hợp nhiều mơ hình phân lớp đưa kết xác sử dụng mơ hình - Kết phân lớp viết bán hàng không bán hàng: Bảng Kết phân lớp viết bán hàng/không bán hàng Độ xác (P) Độ hồi tưởng (R) F1 – score MaxEnt 92,29% 92,51% 92,40% SVM 90,12% 89,36% 89,74% K-NN 79,58% 83,21% 81,35% Bagging 94,58% 91,13% 92,82% - Kết phân lớp ý định: Có ý định khơng có ý định, spam Bảng Bảng kết phân lớp ý định Độ xác (P) Độ hồi tưởng (R) F1– score MaxEnt 83,57% 86,22% 84,87% SVM 84,87% 86,31% 85,58% K-NN 65,93% 72,40% 69,01% Bagging 88,12% 86,37% 87,24% KẾT LUẬN Trong cơng trình này, luận văn tiến hành nghiên cứu phương pháp nhằm cải thiện độ xác cho tốn phân lớp liệu, cụ thể cải thiện độ xác cho tốn nhận diện, phát ý định người dùng mua hàng mạng xã hội facebook qua bình luận họ Bài tốn xác định tốn có độ phức tạp cao tảng nhiều nghiên cứu thực tế Phương pháp giải luận văn tập trung vào việc tăng cường chất lượng nhằm nhận diện nhiều xác ý định nằm ẩn bình luận tập liệu đầu vào Dựa vào nghiên cứu phương pháp suy luận mơ hình (Ensemble Methods) việc kết hợp mơ hình phân lớp quen thuộc Support Vector Machine, k – Nearest Neighbors Maximum Entropy Model với miền liệu phong phú rộng lớn Facebook, luận văn đưa mơ hình để giải cho tốn đề Q trình thực nghiệm đạt kết khả quan, cho thấy tính đắn việc lựa chọn kết hợp phương pháp, đồng thời hứa hẹn nhiều tiềm phát triển hoàn thiện ... nhận diện xác ý định người dùng mạng xã hội gặp nhiều khó khăn thách thức Phương pháp suy luận mơ hình Kể từ năm 1990, phương pháp suy luận mơ hình hay cịn gọi phương pháp kết hợp mơ hình trở thành... mong muốn, ý định người dùng Dựa hướng tiếp cận đề cập trên, luận văn này, tiến hành áp dụng phương pháp suy luận mơ hình vào tốn khai thác ý định mua hàng người dùng mạng xã hội cụ thể Facebook... mua hàng người dùng bình luận Trước tiến hành trình phát ý định, xây dựng định nghĩa mức độ ý định người dùng Ý định người dùng chia làm loại: Chắc chắn mua hàng; có nhu cầu, có sẵn hàng mua