6.3. Áp dụng vào BabyCare 6.3.1. Đề xuất sản phẩm
Trong ứng dụng có thẻ Product, trong trang product này người dùng sẽ được gợi ý những sản phẩm đang được nhiều người bình chọn tích cực nhất, gợi ý này sẽ áp dụng thuật toán Neighborhood-based Collaborative Filtering dựa vào số ratings của các user cho sản phẩm. Khi người dùng nhấn vào thẻ này thì ứng dụng sẽ gửi yêu cầu lấy sản phẩm được nhiều người bình chọn tích cực nhất và hiển thị lên màn hình.
Hình 6.12: Màn hình gợi ý sản phẩm được nhiều người bình chọn tích cực nhất nhất
Ở trang product người dùng có thể click vào những sản phẩm mình muốn, sau khi click, ứng dụng sẽ hiển thị một trang bao gồm sản phẩm vừa chọn và các sản phẩm khác cùng loại, có cùng các tiêu chí như địa chỉ cửa hàng, tên sản phẩm, loại sản phẩm,…
Gợi ý này áp dụng Content-based Filtering để tính tốn độ tương đồng giữa sản phẩm mà người dùng đang xem so với các sản phẩm khác trên hệ thống.
Sau khi nhận được danh sách top sản phẩm có độ tương đồng cao nhất, hệ thống trả về danh sách sản phẩm hiển thị ở mục “Because you love children’s car”.
Chương 7. KẾT LUẬN, HƯỚNG PHÁT TRIỂN TRIỂN
7.1. Kết quả thu được
● Bước đầu vận dụng thành công được Flutter vào phát triển đồ án môn học. ● Sử dụng Firebase làm cơ sở dữ liệu
● Xác định rõ được các bậc bố mẹ hay người chăm sóc trẻ là đối tượng chủ yếu của ứng dụng phần mềm.
● Những bước đầu tiên nhóm đã lên ý tưởng và lập kế hoạch cho design pattern một cách chi tiết và từ đó phát triển phần mềm theo hướng UI/UX đẹp mắt.
● Nhóm đã hồn thanh gần như hồn chỉnh phần giao diện người dùng và một nhỏ back-end nhờ vào sự hướng dẫn của thầy.
● Người dùng có thể sử dụng chức năng chăm sóc trẻ nhỏ hiệu quả.
● App cung cấp các tip về kiến thức chăm sóc trẻ nhỏ. Người dùng hỏi về các Tip thông qua chatbot một cách dễ dàng.
● Ứng dụng được các thuật toán Recommend là content-base và get-weighted-rating vào recommend sản phẩm cho người dùng khi người dùng mua hàng
7.2. Khó khăn
● Việc thực hiện các chức năng phía back-end rất khó để có thể thiết lập và kết nối với front- end.
● Bố cục code còn thiếu kinh nghiệm sắp xếp và quản lý.
● Khó khăn trong việc tìm hiểu firebase để kết nối cơ sở dữ liệu.
● Quá trình hoạt động của ứng dụng chưa được mượt mà, do cơ sở dữ liệu được gửi từ server lên chậm vì server là server miễn phí.
7.3. Phương hướng phát triển
● Hoàn thiện về cơ sở dữ liệu và các chức năng ở back-end. ● Cải thiện tốc độ xử lý, hướng tới trải nghiệm mượt mà.
● Thêm các tính năng gợi ý dinh dưỡng cụ thể về những loại thức ăn.
● Thêm chức năng gợi ý địa điểm tiêm phòng kèm với dẫn đường đến các địa điểm ● Vận dụng các công nghệ mới để mang lại nhiều chức năng thiết thực và hữu ích hơn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Dart language developers. “Dart documentation”. https://dart.dev/guides. Accessed June 1, 2021.
[2] Flutter Samples. “Dart. 2018. Reprint, Flutter, 2022”. https://github.com/flutter/samples/. Accessed June 2, 2021.
[3] Flutter framework developers. “Flutter documentation”. https://docs.flutter.dev/. Accessed June 2, 2021.
[4] Many sponsors. “Stack Overflow - Where Developers Learn, Share, & Build Careers.”. https://stackoverflow.com/. Accessed June 16, 2021.
[5] Google developers & sponsors. “YouTube – Online video sharing & social media platform”. https://www.youtube.com/. Accessed June 30, 2021.
[6] Google developers. “Firebase documentation.” https://firebase.google.com/docs . Accessed August 12, 2021.
[7] Vũ Hữu Tiệp (May 24, 2017). “Neighborhood-Based Collaborative Filtering”. https://machinelearningcoban.com/2017/05/24/collaborativefiltering/. Accessed January 12, 2022.
[8] Vũ Hữu Tiệp (May 17, 2017). “Content-Based Collaborative Filtering”. https://machinelearningcoban.com/2017/05/17/contentbasedrecommendersys/. Accessed January 12, 2022.