4.3.3 Chức năng của hệ thống
PHẦN V: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN5.1 Kết luận 5.1 Kết luận
Trong đồ án này em đã:
- Trình bày hướng tiếp cận, giải quyết bài toán gợi ý sản phẩm cho website thương mại điện tử
- Phương pháp được đặt ra để giải quyết bài toán gợi ý là phương pháp kết hợp giữa gợi ý dựa trên đối sánh mẫu và gợi ý dựa trên phản hồi người dùng
- Em đã tiến hành cài đặt hệ thống dựa trên bộ dữ liệu sản phẩm của website thương mại điện tử http://hangtot.com. Tuy chưa có cơ hội thử nghiệm thực tế nhưng trong thời gian sử dụng hệ thống, em có thể đánh giá là hệ thống gợi ý với độ chính xác có thể chấp nhận được, đôi khi khá tốt.
5.2 Định hướng phát triển
- Cải thiện độ chính xác/ liên quan ở pha thứ nhất tức là danh sách gợi ý ban đầu. Hiện tại hệ thống mới chỉ áp dụng phương pháp gợi ý đối sánh mẫu ( Pattern Matching) ở pha này. Sau này, có thể cân nhắc kết hợp với các phương pháp gợi ý như lọc cộng tác... để tăng độ chính xác của hệ thống hơn.
- Trong pha thứ hai: Gợi ý dựa trên phản hồi người dùng cũng cần được cải tiến về hiệu năng của hệ thống. Hiện tại việc xử lý còn khá nặng cho phía server, cần phải tìm biện pháp khắc phục để cải thiện thời gian đưa ra gợi ý cũng như giảm tải cho phía server.
- Cải thiện giao diện người dùng thân thiện hơn, nhất là đối với khu vực phản hồi người dùng cần nghiên cứu, đánh giá bố cục giao diện sao cho người dùng cảm thấy thoải mái khi sử dụng hệ thống.
- Tiếp tục hoàn thiện các chức năng cài đặt để có thể nhúng vào website thương mại thực tế như website http://hangtot.com
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Quang Nhat Nguyen and Francesco Ricci , "User Preferences Initialization and Integration in Critique-Based Mobile Recommender Systems", eCTRL, ITC-irst via Solteri, n. 38 38100 Trento, Italy
2. Francesco Ricci and Quang Nhat Nguyen, "Acquiring and Revising Preferences in a Critique-Based Mobile Recommender System", Free University of Bozen-Bolzano
3. Francesco Ricci, Dario Cavada, Nader Mirzadeh, Adriano Venturini Electronic Commerce and Tourism Research Laboratory, "Case-Based Travel Recommendations", ITC-irst via Solteri, n. 38 38100 Trento, Italy
4. Quang Nhat Nguyen, " Introduction to Recommender Systems", Hanoi University of Technology School of Information and Communication Technology, Department of Information Systems, Nov. 02, 2013
5. Michiel Hagedoorn , Faculteit Wiskunde, "Pattern matching using similarity measures", 2000