Hệ thống gợi ý bán thuốc đông y trực tuyến sử dụng kỹ thuật lọc cộng tác: luận văn thạc sĩ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG KHOA SAU ĐẠI HỌC  HỒ VĂN NAM HỆ THỐNG GỢI Ý BÁN THUỐC ĐÔNG Y TRỰC TUYẾN SỬ DỤNG KỸ THUẬT LỌC CỘNG TÁC LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ĐỒNG NAI - 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG  HỒ VĂN NAM HỆ THỐNG GỢI Ý BÁN THUỐC ĐÔNG Y TRỰC TUYẾN SỬ DỤNG KỸ THUẬT LỌC CỘNG TÁC CHUYÊN NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN MÃ SỐ: 8.48.02.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS ĐỖ PHÚC ĐỒNG NAI - 2018 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn cơng trình nghiên cứu hồn tồn thân Trong toàn nội dung luận văn, điều trình bày cá nhân tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu Tất tài liệu tham khảo có xuất xứ rõ ràng trích dẫn hợp pháp Tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm chịu hình thức kỷ luật theo quy định cho lời cam đoan Đồng Nai, ngày tháng năm 2018 Học viên thực Hồ Văn Nam LỜI CẢM ƠN Để hồn thành đề tài luận văn thạc sĩ, bên cạnh nỗ lực cố gắng thân cịn có hướng dẫn nhiệt tình q Thầy Cô, động viên ủng hộ gia đình bạn bè suốt thời gian học tập nghiên cứu thực luận văn thạc sĩ Xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn đến Thầy PGS TS Đỗ Phúc người hết lòng, tận tâm giúp đỡ tạo điều kiện tốt cho tơi hồn thành luận văn Xin chân thành bày tỏ lịng biết ơn đến tồn thể q thầy khoa CNTT, khoa sau đại học Đại học Lạc Hồng tận tình truyền đạt kiến thức quý báu tạo điều kiện thuận lợi cho tơi suốt q trình học tập nghiên cứu thực đề tài luận văn Đối với Những kiến thức thầy cô dạy bổ ích có ý nghĩa cho cơng việc sống nhiều Xin chân thành bày tỏ lịng biết ơn đến NPP Thuốc Đơng y Thanh Mộc Hương không ngừng hỗ trợ tạo điều kiện tốt cho suốt thời gian nghiên cứu thực luận văn Cuối cùng, xin chân thành cảm ơn đến gia đình, anh chị bạn đồng nghiệp hỗ trợ cho tơi nhiều suốt q trình học tập, nghiên cứu thực đề tài luận văn thạc sĩ cách hoàn chỉnh Đồng Nai, ngày tháng năm 2018 Học viên Hồ Văn Nam MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG DANH MỤC HÌNH DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT MỞ ĐẦU .1 Lý chọn đề tài Tổng quan tài liệu Mục tiêu nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu .4 5.1 Nghiên cứu lý thuyết .4 5.2 Nghiên cứu thực nghiệm 5.3 Các công cụ thực hóa .4 Phạm vi nghiên cứu .5 Cấu trúc luận văn Chương TRÌNH BÀY CƠ SỞ LÝ THUYẾT TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG GỢI Ý - RECOMMENDERER SYSTEM 1.1 Giới thiệu hệ thống gợi ý .6 1.2 Chức hệ thống gợi ý 1.3 DỮ LIỆU VÀ CÁC NGUỒN TRI THỨC 11 1.4 Các phương pháp xây dựng hệ thống gợi ý .13 1.4.1 Phương pháp gợi ý dựa nội dung 13 1.4.2 Phương pháp gợi ý dựa lọc cộng tác 15 1.4.3 Phương pháp gợi ý lai 18 1.5 Một số ứng dụng 19 KẾT LUẬN CHƯƠNG 22 Chương GIỚI THIỆU KỸ THUẬT LỌC CỘNG TÁC VÀ KỸ THUẬT LÁNG GIỀNG 23 2.1 Phương pháp lọc cộng tác 23 2.1.1 Định nghĩa phương pháp lọc cộng tác 23 2.1.2 Các phương pháp lọc cộng tác 26 2.1.2.1 Lọc cộng tác dựa nhớ 26 2.1.2.2 Lọc cộng tác dựa mơ hình 29 2.2 Kỹ thuật láng giềng 30 2.2.1 Giới thiệu kỹ thuật láng giềng 30 2.2.2 Phân loại kỹ thuật láng giềng .32 2.2.2.1 Gợi ý dựa người dùng (User-based) .32 2.2.2.2 Gợi ý dựa mặt hàng (Item-based) 33 2.2.2.3 Đánh giá kỹ thuật gợi ý dựa người dùng mặt hàng 33 2.2.3 Các bước kỹ thuật láng giềng .34 2.2.3.1 Chuẩn hóa đánh giá .34 2.2.3.2 Tính tốn độ tương tự 36 2.2.3.3 Lựa chọn láng giềng 37 KẾT LUẬN CHƯƠNG 40 Chương XÂY DỰNG HỆ THỐNG BÁN THUỐC ĐÔNG Y TRỰC TUYẾN .41 3.1 Giới thiệu hệ thống gợi ý 41 3.2 Phân tích thiết kế hệ thống 42 3.2.1 Sơ đồ chức kinh doanh (BFD) 43 3.2.3 Sơ đồ mơ hình sở liệu .48 3.2.4 Một số giao diện minh họa hệ thống 49 KẾT LUẬN CHƯƠNG 51 KẾT LUẬN .52 TÀI LIỆU THAM KHẢO DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1:Ví dụ ma trận Người dùng x Sản phẩm 17 Bảng 2.1: Ví dụ ma trận ma trận đánh giá lọc cộng tác 25 DANH MỤC HÌNH Hình 1.1: Phương pháp tiếp cận dựa nội dung 14 Hình 1.2: Phương pháp lọc cộng tác 17 Hình 2.1: Hệ thống gợi ý lọc cộng tác trang web Amazon.com 23 Hình 2.2: Các thành phần hệ thống lọc cộng tác .25 Hình 3.1: Sơ đồ chức kinh doanh BFD .44 Hình 3.2: Sơ đồ DFD mức 45 Hình 3.3: Sơ đồ DFD mức 46 Hình 3.4: Sơ đồ DFD mức 47 Hình 3.5: Sơ đồ DFD mức 47 Hình 3.6: Sơ đồ mơ hình sở liệu 48 Hình 3.7: Giao diện website 49 Hình 3.8: Giao diện khách hàng đăng nhập hệ thống 49 Hình 3.9: Giao diện khách hàng đăng ký thành viên 50 Hình 3.10: Giao diện thơng tin sản phẩm .50 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT BFD Sơ đồ chức kinh doanh (Business Function Diagram) CF Lọc cộng tác (Collaborative Filtering) DFD Mơ hình luồng liệu (Data flow Diagram) IPTV Truyền hình giao thức Internet (Internet Protocol Television) IR Lọc thông tin (Information Filtering) NN Láng giềng gần (Nearest neighbors) TT Thông tin MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Thế giới bắt đầu bước vào cách mạng công nghiệp lần thứ tư, cách mạng sản xuất gắn liền với đột phá chưa có cơng nghệ, liên quan đến kết nối Internet, điện toán đám mây, in 3D, công nghệ cảm biến, thực tế ảo Trong năm gần với phát triển bùng nổ công nghệ thông tin đặc biệt internet tác động ảnh hưởng lớn đến khắp nơi giới làm thay đổi kinh tế toàn cầu Trong mua bán hàng trực tuyến nhanh chóng trở thành xu người hướng đến, ngày trở nên phổ biến Với hàng triệu thông tin đưa lên internet ngày, nhiều trường hợp người dùng cần đưa lựa chọn dựa ý kiến hay lời khuyên người xung quanh, qua lời nói, đánh giá sản phẩm, khảo sát thị trường, thư giới thiệu… điều đặt yêu cầu phải có phương pháp tự động thu thập thông tin đưa lời khuyên để hổ trợ cho phương pháp truyền thống trên, người dùng cần có gợi ý kịp thời để tìm kiếm thơng tin cách xác tiết kiệm tối ưu thời gian, liệu lớn gợi ý có vai trị quan trọng Hệ thống gới ý (Recommender System) giải pháp Hệ thống đưa gợi ý, đưa mục thông tin phù hợp cho người dùng cách dựa vào liệu hành vi thực khứ họ để dự đốn mục thơng tin tương lai mà người dùng thích, dựa tổng hợp ý kiến người dùng khác Hệ thống gợi ý trở thành ứng dụng quan trọng thu hút quan tâm lớn nhà nghiên cứu doanh nghiệp kinh doanh lớn qua mạng Trong hệ thống gợi ý, lọc cộng tác kỹ thuật dùng để đánh giá độ quan tâm người dùng sản phẩm Kỹ thuật áp dụng thành công nhiều ứng dụng âm nhạc, du lịch, Trong hệ thống 39 lượng láng giềng k cao, nhiều láng giềng làm loãng dự đoán Mặc dù số láng giềng thường từ 20 đến 50, giá trị tối ưu k nên xác định cụ thể 40 KẾT LUẬN CHƯƠNG Trong chương tập trung giới thiệu phương pháp lọc cộng tác phương pháp láng giềng Trong chương trình bày ứng dụng phương pháp lọc cộng tác hệ thống bán hàng trực tuyến 41 Chương XÂY DỰNG HỆ THỐNG BÁN THUỐC ĐƠNG Y TRỰC TUYẾN 3.1 Giới thiệu hệ thớng gợi ý Hệ thống Website xây dựng với mục đích tìm hiểu, nghiên cứu hoạt động hệ gợi ý Recommender Systems Hệ thống giới thiệu bán thuốc đông y trực tuyến cho phép khách hàng tìm kiếm xem loai sản phẩm thuốc mà người dùng ưa thích Hệ thống hiển thị loại thuốc đơng y ưa thích bán chạy Hệ thống cho phép người dùng đăng ký thành viên đăng nhập vào hệ thống để tìm kiếm thơng tin ve sản phẩm thuốc đơng y đánh giá cho sản phẩm thuốc đơng y Thơng tin đăng ký bao gồm Tên đăng nhập, Mật khẩu, Tên khách hàng, Ngày sinh, Số điện thoại, email Địa Sau đăng ký thành công, hệ thống tự động đăng nhập thông tin đăng ký người dùng lưu vào sở liệu Sau đăng ký đăng nhập thành công, hệ thống cho phép người dùng đánh giá, bình chọn sản phẩm thuốc đơng y mà u thích với điểm số dao động từ 1-5 tương ứng với mức độ hài lòng cá nhân Đặc biệt hệ thống gợi ý cho khách hàng loại thuốc đông y trình chọn sản phẩm sử dụng kỹ thuật lọc cộng tác hiển thị sản phẩm thuốc đông y tương tự với sản phẩm thuốc đông y mà khách hàng xem sử dụng thuộc tính tương tự cơng dụng thuốc đơng y Chỉ người dùng đăng ký đăng nhập thành công đánh giá cho sản phẩm thuốc đông y hệ thống đưa sản phẩm thuốc đơng y mà người dùng u thích Những thơng tin đánh giá người dùng lưu vào sở liệu nhằm sử dụng cho việc tính tốn sau Nếu khách hàng hệ thống dựa vào thơng tin nhóm u thích khách hàng 42 để tư vấn thuốc đông y theo thông tin vừa thu thập Sau đăng ký, đăng nhập đánh giá đăng nhập thành đăng nhập dựa thơng tin đánh người dùng cung cấp Đồng thời tiếp tục đưa danh thuốc đông y sản phẩm thuốc đông y khác để người dùng tìm kiếm thơng tin đánh giá Người dùng thay đổi điểm số đánh giá sản phẩm thuốc đơng y 3.2 Phân tích thiết kế hệ thống Tác nhân “Khách hàng” sử dụng hệ thống để đặt hàng Các trường hợp sử dụng dạng tổng quát “xem sản phẩm”, “mua hàng”, “đặt hàng” “đăng ký thành viên” Trường hợp sử dụng “xem sản phẩm” sử dụng khách hàng khách hàng muốn tìm xem sản phẩm Trường hợp sử dụng sử dụng phần trường hợp sử dụng “mua hàng” Trường hợp sử dụng “đăng ký thành viên” cho phép khách hàng đăng ký hệ thống Trường hợp sử dụng “xem sản phẩm” mở rộng thành vài trường hợp sử dụng tuỳ chọn - khách hàng tìm sản phẩm, xem chi tiết sản phẩm, xem sản phẩm tương tự với sản phẩm, đánh giá chấm điểm cho sản phẩm, xem sản phẩm gợi ý cho khách hàng thêm sản phẩm vào giỏ hàng Trường hợp sử dụng “đăng nhập hệ thống” bao gồm trường hợp sử dụng “đánh giá sản phẩm”, “chấm điểm sản phẩm”, “xem sản phẩm gợi ý” "thêm sản phẩm vào giỏ hàng” thành phần yêu cầu khách hàng phải chứng thực tài khoản Trường hợp sử dụng “đặt hàng” bao gồm vài trường hợp sử dụng cần thiết “xem, cập nhật số lượng hàng xoá đơn hàng giỏ hàng”, “tính tốn tổng tiền” Khách hàng phải chứng thực tài khoản Điều thực thơng qua đăng nhập khách hàng (login page) 43 3.2.1 Sơ đồ chức kinh doanh (BFD) (Sơ đồ luồng mô tả HTTT quản lý: dư liệu, xử lý liệu, lưu liệu, nguồn, đích, ) - Quản lý đăng ký: Người dùng truy cập website tạo tài khoản đăng nhập vào hệ thống Hệ thống sau nhận thông tin đăng ký người dùng xử lý thông tin phản hồi lại cho người dùng - Quản lý đánh giá: Người dùng sau đăng ký đăng nhập vào hệ thống chuyển đến trang chủ để xem sản phẩm đánh giá sản phẩm Hệ thống tiếp nhận xử lý thông tin đánh giá sau người dùng đánh giá xong - Quản lý gợi ý: Sau người dùng đánh giá xong, hệ thống xử lý tiếp nhận kết đánh giá Lúc người dùng tra cứu chi tiết sản phẩm thuốc đông y hệ thống đưa kết gợi ý cho người dùng 44 Hình 3.1: Sơ đồ chức kinh doanh BFD 45 3.2.2 Sơ đồ luồng liệu (DFD)  Sơ đồ luồng liệu mức (DFD mức 0) Hình 3.2: Sơ đồ DFD mức 46  Sơ đồ luồng liệu mức (DFD mức 1) Hình 3.3: Sơ đồ DFD mức 47  Sơ đồ luồng liệu mức (DFD mức 2) Hình 3.4: Sơ đồ DFD mức  Sơ đồ luồng liệu mức (DFD mức 3) Hình 3.5: Sơ đồ DFD mức 48 3.2.3 Sơ đồ mô hình sở liệu Hình 3.6: Sơ đồ mơ hình sở liệu 49 3.2.4 Một sớ giao diện minh họa hệ thớng Hình 3.7: Giao diện website Hình 3.8: Giao diện khách hàng đăng nhập hệ thớng 50 Hình 3.9: Giao diện khách hàng đăng ký thành viên Hình 3.10: Giao diện thông tin sản phẩm 51 KẾT LUẬN CHƯƠNG Trong chương luận văn tập trung cài đặt ứng dụng hệ thống gợi ý bán thuốc đông y trực tuyến Một số kết chạy mơ với mục đích cho thấy ưu điểm hệ thống gợi ý theo lọc cộng tác Hệ thống gợi ý bán thuốc đông y trực tuyến xây dựng hoàn chỉnh thực nghiệm từ phản hồi từ người dùng cho thấy hệ thống đưa lời gợi ý phù hợp 52 KẾT LUẬN Trong luận văn này, tơi trình bày mơ hình láng giềng lọc cộng tác – mơ hình tư vấn dựa độ tương tự trực tiếp hai người dùng sản phẩm Trong mơ hình này, tơi tính tốn độ tương tự hai người dùng, từ đưa dự đoán đánh giá người dùng với sản phẩm Đối với người dùng chúng tơi lọc dựa số thuộc tính thu thập từ người dùng để tư vấn sản phẩm Bên cạnh đó, tơi cài đặt, xây dựng hệ thống bán hàng trực tuyến hồn chỉnh có tích hợp kỹ thuật lọc cộng tác để gợi ý sản phẩm cho khách hàng  Hướng phát triển: Hướng nghiên cứu tương lai tơi kiểm nghiệm lại thuật tốn dựa liệu hệ thống bán hàng trực tuyến (sau thời gian vận hành) đưa số cải tiến cho giải thuật TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Làm để xây dựng Recommender System (RS) https://viblo.asia/p/lam-the-nao-de-xay-dung-mot-Recommender-system-rsphan-1-aWj53V2Gl6m [2] Ramakrishnan, N., Keller, B.J., Mirza, B.J., Grama, A.Y., and Karypis, G (2001) Privacy Risks in Recommender Systems IEEE Internet Computing, 5(6), 54–62 DOI: http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/4236.96883 [3] Stumble Upon Free web-browser extension which acts as an intelligent browsing tool available at: www.stumbleupon.com [4] Real-time Collaborative Filtering at http://www.timelydevelopment.com/demos/RealtimeCollaborativeFiltering.as px [5] Synthese Recommender Home at http://lab.cisti-icist.nrc-cnrc.gc.ca/synthese/synthesemain [6] Jester’s Eigentaste algorithm at http://eigentaste.berkeley.edu/user/index.php [7] Pandora music Recommender at : http://www.pandora.com/ [8] E-commerce Recommender System at http://www.bridgewell.com/ec%20portal.html [9] Nguyễn Hùng Dũng Nguyễn Thái Nghe, khoa CNTT & Truyền thông đại học Cần Thơ “Hệ thống gợi ý sản phẩm bán hàng trực tuyến sử dụng lọc cộng tác” [10] Huỳnh Lý Thanh Nhàn, Nguyễn Thái Nghe 2013 Hệ thống dự đoán kết học tập gợi ý lựa chọn môn học Kỷ yếu hội thảo quốc gia lần thứ XVI: Một số vấn đề chọc lọc CNTT&TT (@2013), trang 110-118 Nhà xuất Khoa học kỹ thuật ISBN: 987-604-67-0251-1 [11] Koren, Y., Bell, R., & Volinsky, C 2009 Matrix factorization techniques for Recommender systems IEEE Computer Society Press, 42(8), 30-37 [12] Amazon.com ... quan lý thuyết gợi ý, sở lý thuyết kỹ thuật lọc cộng tác sở liệu thực nghiệm để x? ?y dựng hệ thống gợi ý bán thuốc đông y trực tuyến Cấu trúc luận văn Chương Trình b? ?y tổng quan hệ gợi ý – Recommender... dụng sử dụng kỹ thuật lọc cộng tác x? ?y dựng website bán thuốc đông y trực tuyến - Nghiên cứu tổng quan lý thuyết gợi ý, sở lý thuyết kỹ thuật lọc cộng tác, sở liệu thực nghiệm để x? ?y dựng hệ thống. .. HỌC LẠC HỒNG  HỒ VĂN NAM HỆ THỐNG GỢI Ý BÁN THUỐC ĐÔNG Y TRỰC TUYẾN SỬ DỤNG KỸ THUẬT LỌC CỘNG TÁC CHUYÊN NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN MÃ SỐ: 8.48.02.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI