Sau khoảng thời gian tích cực và nghiêm túc thực hiện luận văn tốt nghiệp thạc sĩ với đề tài “Phân tích độ tin cậy của bình luận trên trang web thương mại điện tử”, em đã đạt được một số kết quả sau: Hiểu về sự phát triển và tiềm
năng của dữ liệu thương mại điện tử, đặc biệt là bình luận của khách hàng; Tận dụng dữ liệu bình luận bao gồm văn bản và hình ảnh đưa ra hướng giải quyết vấn đề quá tải thông tin của người dùng trong việc đưa ra quyết định mua sắm thơng qua việc xây dựng mơ hình giúp dự đốn điểm số độ tin cậy của bình luận trong một sản phẩm; Hiểu về đặc điểm của dữ liệu đồ thị và một số phương pháp có thể khai thác tốt các đặc trưng của loại dữ liệu này; Đưa ra mơ hình đề xuất sử dụng GCN cho việc học các thông tin về không gian của dữ liệu đồ thị, giúp cải thiện hiệu suất bao gồm hiệu quả và hiệu năng của mơ hình dự đốn độ tin cậy của bình luận; Hiểu được sự khác nhau giữa các mơ hình embedding văn bản và ảnh hưởng của chúng đối với chất lượng mơ hình đề xuất; Nắm được kỹ thuật thu thập, tiền xử lý, trích xuất đặc trưng từ dữ liệu trang web trước khi đưa vào mơ hình; Thực hiện quy trình huấn luyện bao gồm vịng lặp đánh giá trên tập thử nhằm tìm được mơ hình tối ưu nhất và tránh overfitting; Thử nghiệm và tối ưu thuật tốn trên các ngơn ngữ lập trình Python.
Kết quả thực nghiệm cho kết quả khả quan đáp ứng được ý nghĩa thống kê, chứng minh hiệu quả được cải thiện rõ rệt khi sử dụng GCN cho các nút bình luận. Mơ hình có khả năng phục vụ được các hướng tìm hiểu, triển khai cũng như nghiên cứu tiếp theo về khai thác dữ liệu trang web thương mại điện tử và hỗ trợ khách hàng đưa ra quyết định. Trong tương lai, em sẽ tiếp tục cải tiến, thử nghiệm mơ hình trên các tập dữ liệu bình luận khác nhau, từ các web thương mại điện tử khác, đặc biệt là các web dành cho người Việt như Shopee, Tiki, … nhằm nâng cao tính ứng dụng thực tế. Ngồi ra có thể khai thác thêm thông tin từ người dùng để làm giàu thêm thơng tin đặc trưng cho bộ dự đốn.