Hệ hỗ trợ ra quyết định cho người mua hàng trực tuyến: Các thành phần và ứng dụng

Các thành phần của Hệ hỗ trợ ra quyết định Một Hệ hỗ trợ ra quyết định gồm có ba thành phần chính

Quản lí dữ liệu (Data Management) thực hiên công việc lưu trữ các thông tin của hệ và phục vụ cho viêc lưu trữ, cập nhật, truy vấn thông tin. Quản lí giao diện ngừơi dùng (User Interface Management) quản lí việc giao tiếp giữa người dùng cuối và Hệ ra quyết định.

Mô hình ra quyết định

Vì mô hình này không xem xét hết tất cả các phương án nên kết quả cúôi cùng có thể chỉ gần tối ưu. Mô hình mô tả thường được sử dụng trong bài tóan tôi ưu hóa đa mục tiêu khi các mục tiêu này có thể mâu thuẩn nhau.

Phân loại Hệ hỗ trợ ra quyết định

Những hệ này là các hệ chuyên gia với một kiến thức chuyên ngành cụ thể, nắm vững các vấn đề trong chuyên ngành đó và có kĩ năng để giải quyết những vấn đề này. Hướng người giải quyết – Một trợ giúp là một giải thuật hay chương trình để giải quyết một vấn đề cụ thể chẳng hạn như tính lượng hàng đặt tối ưu hay tính tóan xu hướng bán hàng.

Tìm kiếm và đánh giá các lựa chọn một phần rất quan trọng trong hỗ trợ ra quyết định

Các hoạt động kinh doanh truyền thống giờ đã được số hóa, các khái niệm về E-Commerce, E-Business, E-Market, Shopping online xuất hiện và ngày càng trở nên phổ biến. Chính điều đó đã hình thành một phương thức mua bán hoàn toàn mới mẻ và đang trở nên một hoạt động phổ biến trên Internet , mua bán hàng qua mạng (Shopping Online).

Khảo sát thực trạng mua bán qua mạng

Sử dụng Web các công ty có thể đưa đến người dùng từ những mẫu quảng cáo nhỏ, các mặt hàng, dịch vụ mà công ty cung cấp đến các hoạt động mua bán với khách hàng. Và với các yếu tố ảnh hưởng đến việc mua hàng qua mạng trên thì có 2/3 người dùng khẳng định họ sẽ tiếp tục mua hàng và 1/3 còn lại thì khẳng định họ không có ý định mua hàng qua mạng, một con số đáng để lưu tâm [18].

So sánh giữa phương thức mua hàng truyền thống và mua qua mạng .1 Các bước cơ bản để tiến hành một giao dịch mua hàng

Khảo sát các trang web bán hàng và sự hỗ trợ khách hàng của chúng

Các tiện ích mà một trang web bán hàng cần cung cấp để có thể Hỗ trợ khách hàng tốt hơn

Theo một cuộc khảo sát các người thường xuyên mua hàng qua mạng thì các tiện ích hỗ trợ khách hàng đóng vai trò then chốt trong việc gia tăng số lượng mua hàng qua mạng. • Các dịch vụ hỗ trợ khách hàng trong việc mua và hoàn trả hàng hóa. Sử dụng giải thuật di truyền để giải quyết bài toán hỗ trợ chọn sản phẩm khi mua hàng qua mạng.

Các khó khăn khi xây dựng một module hỗ trợ khách hàng chọn sản phẩm Các khó khăn phi kỹ thuật

• Không gian tìm kiếm sản phẩm rất lớn, không thể tìm tuyến tính vì sẽ bắt khách hàng đợi lâu. • Cần tạo một kich bản để thu thập thông tin khách hàng sao cho hợp lý, tránh gây nhàm chán và làm mất nhiều thời gian. • Vấn đề “đa mục tiêu” (xem phụ lục A), các sở thích của người dùng đôi khi xung đột hoặc không hợp lý dẫn đên kết quả tìm kiếm thường là “Không tìm thấy mặt hàng nào phù hợp”.

Đây là một trong những điều cấm kỵ nhất của người bán hàng, để người khách hàng ra về tay không, không những không bán được hàng mà còn để lại ấn tượng không tốt nơi khách hàng.

Cách tiếp cận để giải bài toán “Tối ưu đa mục tiêu” khi chọn sản phẩm

• Và do đặc trưng của bài toán, chúng ta cần trả về cho người mua một danh sách các mặt hàng mà theo hệ thống là phù hợp nhất (thông thường từ 3 đến 5 giải pháp) nên việc sử dụng GA lại càng hợp lý. GA khác các phương pháp tìm kiếm tuyến tính khác là trong một lần chạy có thể cho ta một tập các giải pháp thuộc miền Pareto (xem phụ lục A) trong quần thể của nó.

Chuyển bài toán chọn sản phẩm thành bài toán tối ưu đa mục tiêu

Có thể dễ dàng nhận thấy 2 mục tiêu (objective) (xem phụ lục A) mà người mua luôn nhắm tới là giá cả (cost) và chất lượng của sản phẩm (performance). Người mua luôn muốn mua được sản phẩm đáp ứng đầy đủ các yêu cầu với một giá rẻ nhất .Và điều khó khăn ở đây đó là 2 mục tiêu này luôn xung đột với nhau. Một sản phẩm với các tính năng nổi trội luôn có một cái giá cao hơn một sản phẩm khác và ngược lại do đó thường đi ngược lại với mong muốn của người mua. Do đó nhiệm vụ của bài toán đa mục tiêu đó là phải dung hòa cả 2 mục tiêu đó. Mô tả tổng quát:. Từ đây ta thống nhất là sẽ dùng min, tức là mục tiêu của ta là làm tối thiểu hóa vector mục tiêu. Trong đó F là một vector mô tả 2 mục tiêu chính là cost và performance ). Cũng như với cách mua hàng truyền thống ,để người bán hàng có thể chọn ra các sản phẩm phù hợp thì người mua phải cung cấp các tiêu chí (sở thích) về sản phẩm mà mình định mua. Theo định nghĩa của miền tối ưu Pareto thì những lời giải trên miền này không thể so sánh với nhau được nữa vì trên miền này không có lời giải nào hoàn toàn thống trị lời giải khác (xem phụ lục A).

Do nhu cầu của bài toán (cần trả về một tập lớn hơn 1 lời giải tối ưu) nên mỗi gen sẽ được biễu diễn bằng một mảng các định danh của các lời giải trong không gian tím kiếm (trong trường hợp cụ thể đó là các id của các sản phẩm trong cơ sở dữ liệu). Hai tiêu chuẩn đầu (trọng lượng, thời gian sử dụng máy) và tiêu chuẩn cuối (giá bán) là những thuộc tính có miền giá trị gần như liên tục, có thể chia ra các khoảng cho người dùng chọn. Các thông tin đưa ra cho khách hàng gồm : Tên nhà sản xuất, model máy, kích thước, trọng lượng, kiểu dáng, băng tần hỗ trợ, độ phân giải và màu sắc màn hình hiển thị, thời gian đàm thoại và thời gian chờ, giá bán, bộ nhớ, dạng tin nhắn hỗ trợ, các tính năng giải trí (bao gồm tích hợp máy ảnh, quay video, nghe nhạc MP3, nghe radio FM) và các tính năng kết nối dữ liệu (bao gồm Java, GPRS, WAP, Bluetooth).

Thiết kế

Hệ thống sẽ tạo tạo hóa đơn liệt kê các sản phẩm trong giỏ hàng, yêu cầu khách hàng chọn phương thức giao hàng, phương thức thanh toán. Phần này bao gồm thiết kế các xử lý của đối tượng ở cả ba tầng hoạt động của hệ thống và sự phối hợp hoạt động giữa chúng ở các mức độ tổng thể và chi tiết đến từng nghiệp vụ. 2 pageSearch Trang tìm kiếm sản phẩm theo giá và hãng sản xuất 3 pageCriterionChoose Trang trợ giúp khách hàng lựa chọn sản phẩm thông.

7 BLItems Lớp đối tượng xử lý liên quan đến sản phẩm gồm các phương thức lấy sản phẩm theo hãng sản xuất, tìm kiếm sản phẩm theo giá và hãng sản xuất.

Cài đặt

• Một số định nghĩa .1 Các biến quyết định
• Miền tối ưu Pareto .1 Giới thiệu
• Cách tiếp cận bài toán đa mục tiêu giựa trên thuật giải di truyền .1 Giới thiệu

Và thực tế là chưa có một phương pháp nào có thể thỏa mãn tất cả các tình huống và cũng chưa có phương pháp nào để so sánh hiệu quả của các phương pháp đó với nhau.Trong luận văn này chúng em đã cố gắng đưa ra một cái nhìn tổng quát về bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu và một số cách tiếp cận.Trong đó chúng em tập trung vào phương pháp dùng thuật giải di truyền, một phương pháp còn tương đối mới mẻ. Tuy nhiên thực tế là chưa có một định nghĩa thống nhất thế nào là tối ưu như trong bài toán một mục tiêu do đó thậm chí rất khó để ta có thể so sánh kết quả giữa các phương pháp với nhau bởi vì việc quyết định cái gì là tốt nhất rốt cuộc vẫn thuộc về người ra quyết định. Khi một vấn đề được đặt ra trong đó có nhiều tiêu chí, mục tiêu kèm theo.Nếu các mục tiêu xung đột với nhau và các biến quyết định có những ràng buộc với nhau thì việc đi tìm giải pháp tối ưu của vấn đề trở thành bài toán “Tối ưu hóa đa mục tiêu”.

Như hình trên miền tối ưu Pareto (đường tô đậm) là một tập hợp các điểm nếu di chuyển từ điểm này (ví dụ điểm A) đến điểm kia (ví dụ điểm B) trong tập hợp làm cho một mục tiêu bị giảm thì phải có ít nhất một mục tiêu khác tăng lên và ngược lại. Với cách kết hợp cỏc mục tiờu lại với nhau, rừ ràng đõy khụng phải là cỏch đơn giản nhất nhưng cú lẽ là một trong những cách hiệu quả nhất bởi vì nó không đòi hỏi phải giao tiếp với người ra quyết định thêm lần nào nữa trong khi thuật toán đang được thực hiện. Và cũng chưa có phương cách nào để so sánh tính hiệu quả của các phương pháp.Do đó để muôn áp dụng thuật toán di truyền để giải quyết một bài toán tối ưu đa mục tiêu thì có rất nhiều chuyện để làm như kích thứoc một quần thể, biểu diễn các biến quyết định, các thao tác của thuật toán như lai ghép, đột biến.