3.4.2 Bảng tóm tắt và so sánh
STT Website Đặc điểm Mức hỗ
trợ đạt được
1 Amazon.com Các đặc tính hỗ trợ rất phong phú, hỗ trợ người dùng ở nhiều giai đoạn như tìm kiếm,
hướng dẫn mua.
3
2 Moviefinder.com Chỉ có 2 đặc điểm đơn giản là danh sách “Top 10” và đánh giá điểm cho mỗi phim.
2
3 Carsdirect.com Catalogue danh mục các xe chứa theo nhu cầu người mua.
2 4 Samsungtelecom.co
m
Danh sách các câu hỏi được đưa ra nhằm đánh giá nhu cầu người dung. Danh sách kết quả là ma trận so sánh khá hợp đã được sắp
xếp.
-
5 HpShopping.com Danh sách câu hỏi đưa ra cho khách hàng và ma trận so sánh của danh sách sản phẩm được đề nghị có nội dung và cách trình bày tốt.
3
6 Shopping.yahoo.co m/ Smartsort
Danh sách đánh giá độ quan trọng các tiêu chuẩn của sản phẩm đưa ra kết quả ngay lập tức.
3
3.5 Các tiện ích mà một trang web bán hàng cần cung cấp để có thể Hỗ trợ khách hàng tốt hơn
Qua các phần thống kê bên trên chúng ta thấy rằng “hỗ trợ khách hàng” vẫn là một sự thiếu hụt nghiêm trọng của các trang web bán hàng hiện nay.
Theo một cuộc khảo sát các người thường xuyên mua hàng qua mạng thì các tiện ích hỗ trợ khách hàng đóng vai trị then chốt trong việc gia tăng số lượng mua hàng qua mạng.
Các tiện ích mà các cửa hàng trên mạng cần cung cấp (tốt hơn)
Giá cả và hỗ trợ so sánh giá cả.
Tính bảo mật của các giao dịch.
Các dịch vụ hỗ trợ khách hàng trong việc mua và hồn trả hàng hóa.
Chương 4
Sử dụng giải thuật di truyền để giải quyết bài toán hỗ trợ chọn sản phẩm khi mua hàng qua mạng
4.1 Giới thiệu
Để xây dựng được một trang web bán hàng thật sự hồn hảo đó là sự kết hợp của rất nhiều yếu tố bao gồm sự quảng bá đến người dùng, giao diện người dùng, các tiện ích hỗ trợ khách hàng khi mua hàng, các dịch vụ giao hàng và hồn trả hàng. Trong khn khổ luận văn, chúng em cố gắng đưa ra một cách tiếp cận để xây dựng một trong những yếu tố trên “hỗ trợ khách hàng chọn sản phẩm khi mua hàng qua mạng”.
Chọn sản phẩm là một trong những phần quan trọng nhất khi mua hàng. Như chương trước đã phân tích một trong những ngun nhân chính dẫn đến sự khơng thành cơng của phương thức mua hàng qua mạng đó là người mua khơng thể chọn ra được một sản phẩm ưng ý nhất trước vô vàn các mặt hàng được bày ra. Vậy trang web chúng ta xây dựng phải có nhiệm vụ như một người bán hàng chuyên nghiệp đó là nắm bắt các nhu cầu của người mua và khuyến cáo cho người mua một số sản phẩm mà mình cho là thích hợp. Mặc dù quyết định cuối cùng vẫn thuộc về người ra quyết định, ở đây là người mua hàng, tuy nhiên một lời khuyên cho người dùng vẫn rất quan trọng.
4.2 Các khó khăn khi xây dựng một module hỗ trợ khách hàng chọn sản phẩm phẩm
Các khó khăn phi kỹ thuật:
Không giống như một người bán hàng thực, một người bán hàng có thể qua cách ứng xử, ăn mặc, thái độ v.v của người mua mà có thể chọn ra các mặt hàng cho phù hợp. Trang web bán hàng hồn tồn khơng biết gì về các thơng tin trên của khách hàng.
Người mua có thể tự do tương tác, trao đổi với người bán để nói lên nhu cầu, sở thích của mình. Trong khi mua hàng trên mạng thì yếu tố thời gian
là rất quan trọng, cần phải dung hịa giữa lượng thơng tin cần thu thập và thời gian tiêu tốn của người dùng.
Trao đổi bằng ngôn ngữ tự nhiên sẽ dễ dàng và hiệu quả hơn. Trong khi đó người mua chỉ có thể trao đổi với trang web qua một số cách nhất định (thường được số hóa).
Các khó khăn về kỹ thuật:
Khơng gian tìm kiếm sản phẩm rất lớn, khơng 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 đơi khi xung đột hoặc khơng hợp lý dẫn đên kết quả tìm kiếm thường là “Khơng 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 cịn để lại ấn tượng khơng tốt nơi khách hàng.
4.3 Vấn đề “đa mục tiêu” khi chọn sản phẩm
Có thể thấy khó khăn lớn nhất của module hỗ trợ chọn sản phẩm đó là giải quyết, thỏa mãn cùng lúc nhiều tiêu chí của người mua về mặt hàng mà khách hàng đó quan tâm. Các mục tiêu,sở thích này có thể đối chọi nhau.Đây thực chất chính là đi giải quyết bài tốn tối ưu đa mục tiêu (xem phụ lục A), trong đó mỗi mục tiêu chính là các sở thích của người dùng mà mặt hàng đó phải thỏa. Module này có nhiệm vụ tìm ra sản phẩm phù hợp (hoặc gần giống) với các sở thích của người mua.
4.4 Cách tiếp cận để giải bài toán “Tối ưu đa mục tiêu” khi chọn sản phẩm phẩm
Nội dung của luận văn này là tìm hiểu bài tốn tối ưu hóa đa mục tiêu và cách tiếp cận dùng giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA). Và áp dụng cách tiếp cận trên để giải bài tốn tối ưu hóa đa mục tiêu khi hỗ trợ khách hàng chọn
sản phẩm. Luận văn này chọn cách tiếp cận trên với các lý do sau:
Đây là một cách tiếp cận mới mẻ và đang được nhiều người quan tâm,phát triển và ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau.
Giải thuật di truyền (GA) giựa trên ý tưởng quần thể tự nhiên, chọn lọc ngẫu nhiên sẽ làm cho giải thuật có khả năng mạnh mẽ trong việc tìm kiếm một cách song song. Trong đó tất cả các cá thể trong quẩn thể sẽ được cố gắng tìm kiếm ở tất cả các hướng trong khơng gian tìm kiếm qua đó cho phép GA tránh được tối ưu hóa cục bộ.
Một thế mạnh của GA trong nhiệm vụ tìm kiếm đó là khơng lo sợ khả năng bùng nổ của tổ hợp tìm kiếm.GA đặc biệt tỏ ra hữu hiệu với các khơng gian tìm kiếm lớn. Với các khơng gian tìm kiếm lớn GA khơng những bảo đảm được tối ưu hóa tồn cục mà cịn bảo đảm được thời gian tìm kiếm, một trong những yêu cầu quan trọng của bài toán.
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.
4.5 Chuyển bài tốn chọn sản phẩm thành bài toán tối ưu đa mục tiêu
Chúng ta sẽ mơ tả bài tốn mua hàng thành các khái niệm trong bài tốn tối ưu hóa đa mục tiêu.
4.5.1 Lời giải cho bài toán
Trong bài tốn tìm kiếm sản phẩm, người dùng mong muốn chọn ra một mặt hàng thích hợp do đó sản phẩm tối ưu đối với sở thích người mua chính là lời giải của bài tốn. Nhưng chọn ra chỉ một sản phẩm cho người dùng có vẻ khơng phù hợp cho lắm, đôi khi tạo cho người dùng cảm giác bị ép buộc. Do đó giải pháp phù hợp đó là một tập các lời giải tối ưu, tập hợp này tương tự như
những sản phẩm mà một người bán hàng sẽ gợi ý cho chúng ta khi đã nắm bắt được nhu cầu của khách hàng.
4.5.2 Các biến quyết định
Ở đây các biến quyết định (xem phụ lục A) chính là các thuộc tính cấu thành nên sản phẩm.
Ví dụ (sản phẩm là điện thoại di động)
X (Giá, trọng lượng, kiểu dáng, thời gian sử dụng pin)
X là một điểm trong vùng khả thi (xem phụ lục A). Trong ví dụ trên có 4 biến
quyết định.
4.5.3 Các ràng buộc
Trong bài toán “tối ưu đa mục tiêu “ các ràng buộc (xem phụ lục A) chính là các điều kiện giữa các biến quyết định. Nhưng trong bài toán này khơng gian tìm kiếm là rời rạc, các điểm trong khơng gian tìm kiếm chính là ràng buộc của các biến quyết định. Hay nói cách khác nếu các giá trị của các biến quyết định cùng tồn tại trong một lời giải thì đó là một ràng buộc đúng đắn.
4.5.4 Các 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 ln xung đột với nhau. Một sản phẩm với các tính năng nổi trội ln 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 tốn đa mục tiêu đó là phải dung hịa cả 2 mục tiêu đó. Mơ tả tổng qt:
min/ max F ( f p (x), fc (x)) . 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 mơ tả 2 mục tiêu chính là cost và performance
Trên đây chỉ là trường hợp đơn giản performance của ta chỉ có một thuộc tính. Đối với trường hợp tổng qt thì sao? Bây giờ hàm mục tiêu về chất lượng ( performance) sản phẩm sẽ trở thành:
f p (x) ( f p1 (x) f p 2 (x) ... f p( n1) (x)) bỏ qua thuộc tính
giá cả) với n là số thuộc tính của sản phẩm (n-1
4.5.1 Hướng đến một lời giải “tối ưu”
Để có được một lời giải tối ưu (hoặc gần tối ưu) chúng ta cần qua 2 giai đoạn:
Hướng các lời giải của chúng ta về miền tối ưu Pareto (xem phụ lục A)
Chọn trên miền Pareto một lời giải phù hợp nhất.
4.5.5.a Điều hướng lời giải về miền tối ưu Pareto
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. Cũng tương tự như vậy để giải quyết bài toán này chúng ta cũng phải thu thập một số thông tin về sản phẩm mà người dùng mong đợi, đây chính là mục tiêu của người dùng.
fc (x) f p (x) Miềntốiưu Pareto w c wp
Hình 4.3 Di chuyển trên miền Pareto bằng cách thay đổi trọng số
4.5.6 Các cải tiến để phù hợp với bài tốn.
4.5.6.a Mơ tả cấu trúc gene của thuật giải di truyền
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 khơng gian tím kiếm (trong trường hợp cụ thể đó là các id của các sản phẩm trong cơ sở dữ liệu). Số lời giải trả về có thể phụ thuộc vào mong muốn của người dùng (nhưng phải lớn hơn 1, khơng ai lại muốn khơng tìm thấy sản phẩm nào).
Mơ tả một gen:
ID1 ID2 … IDn
Trong đó n là số kết quả mà người dùng mong đợi được trả về.
Kết quả tốt nhất mà ta mong đợi để chọn đó là gen mà tất cả các ID trong gen đều nằm trên miền tối ưu Pareto hoặc tồi hơn có thể có một số ID thuộc Pareto và một số ít hơn nằm gần miền Pareto. Trường hợp không thành công là khơng có ID nào thuộc miền Pareto lúc này thuật giải chưa được hội tụ, hoặc hội tụ quá sớm gây ra tối ưu cục bộ.
f p (x) Gene xấu
Gene tương đối tốt fc (x)
4.5.6.b Vai trò của các thao tác chọn lọc, lai ghép, đột biến trên quần thể Chọn lọc: Q trình này nhằm mục đích loại bỏ khỏi quần thể những gen chứa
các lời giải xấu (những lời giải nằm xa miền tối ưu Pareto) (xem hình trên). Tuy nhiên vấn đề cần quan tâm ở đây đó là bảo tốn tính tốt và tính đa dạng của quần thể. Khi loại bỏ các gen xấu chúng ta có thể loại bỏ ln cả các lời giải tốt (hoặc tương đối tốt) tồn tại trong gen.
Lai ghép: Đây là một q trình tự nhiên trong đó các nhiễm sắc thể giữa 2 gen
sẽ được hốn đổi cho nhau. Nhiệm vụ chính của nó là làm tăng tính đa dạng của quần thể, với hi vọng các gen tốt hơn sẽ được tạo ra.
Chúng ta cần một số cải tiến để bảo đảm rằng các gen đời sau sẽ tốt hơn đời trước. Bởi vì độ tốt của một gen được xác định bằng tổng độ tốt của mỗi nhiễm sắc thể (gen nào có nhiều nhiễm sắc thể (NST) trên miền Pareto, hoặc gần miền Pareto hơn thì gen đó tốt hơn). Nên khi lai ghép ta sẽ chuyển các NST tốt của một gen (bố hoặc mẹ) vào gen của người còn lại. Như vậy sau khi lai ghép sẽ tạo ra một gen hoàn toàn trội hơn 2 gen bố mẹ, và một gen sẽ chứa tồn những tính xấu. Khi đó trong q trình chọn lọc ta chỉ giữ lại một gen con tốt vừa được tạo ra và một gen (bố hoặc mẹ) tốt hơn. Khi đó ta sẽ vừa bảo đảm các nhiễm sắc thể tốt sẽ khơng bị “vơ tình” loại bỏ và tính đa dạng của quần thể cũng vẫn được bảo tồn qua các đời.
Gen bố
Gen con tốt
Hình 4.5 - Lai ghép.
Đột biến: Vai trò của thao tác đột biến là để tránh tối ưu hóa cục bộ (các gen
chưa tiến đến được miền Pareto). Qua thao tác đột biến chúng ta sẽ đưa các lời giải tốt hơn vào không gian quần thể của thuật giải di truyền.
Chương 5
Phân tích và thiết kế website bán điện thoại di động có hỗ trợ người mua chọn sản phẩm
5.1 Phân tích
5.1.1 Mơ hình Usecase
Hình 5.1 - Lược đồ Usecase.
5.1.2 Mơ tả các Actor
Actor khách hàng: Người dùng duy nhất của hệ thống là khách hàng. Hệ thống khơng u cầu mỗi khách hàng phải có tài khoản riêng. Một người dùng bất kỳ có thể vào hệ thống tìm và mua điện thoại bất cứ lúc nào.
5.1.3 Mơ tả các Usecase5.1.3.a Usecase Tìm kiếm 5.1.3.a Usecase Tìm kiếm
Usecase này thực hiện khi khách hàng muốn tìm kiếm sản phẩm điện thoại di động theo một mức giá và theo một số hãng sản xuất. Người dùng chọn một mức giá trong năm mức giá sau: và chọn các hãng điện thoại cần tìm. Hệ thống sẽ trả về cho khách hàng danh sách các máy điện thoại di động của các hãng đã
chọn có mức giá đó. Danh sách thể hiện thông tin sơ bộ về mỗi sản phẩm gồm: tên máy, nhà sản xuất, giá bán, kích cỡ, thời gian chờ, thời gian đàm thoại. Và đối với mỗi sản phẩm đều cho phép người dùng xem thông tin chi tiết sản phẩm hoặc đặt mua sản phẩm.
Lược đồ trình tự - luồng cơ bản cho usecase Tìm kiếm
Hình 5.3 - Lược đồ trình tự cho usecase Xem danh sách sản phẩm được mua nhiều nhất
5.1.3.b Usecase Xem danh sách sản phẩm mới ra mắt
Usecase này nhằm đưa ra cho khách hàng một danh sách các sản phẩm mới ra mắt trong tháng. Hệ thống thể hiển danh sách thông tin sơ bộ về mỗi sản phẩm gồm: tên máy, nhà sản xuất, giá bán, kích cỡ, thời gian chờ, thời gian đàm thoại. Và đối với mỗi sản phẩm đều cho phép người dùng xem thông tin chi tiết sản phẩm hoặc đặt mua sản phẩm.
Lược đồ trình tự-luồng cơ bản cho usecase Xem danh sách sản phẩm mới ra mắt như sau:
Hình 5.4 - Xem danh sách sản phẩm mới ra mắt.
5.1.3.c Usecase Xem danh sách sản phẩm được nhiều người quan tâm
Usecase này nhằm đưa ra cho khách hàng danh sách các sản phẩm được nhiều người xem chi tiết nhất. Hệ thống thể hiển danh sách thông tin sơ bộ về mỗi sản phẩm gồm: tên máy, nhà sản xuất, giá bán, kích cỡ, thời gian chờ, thời gian đàm thoại. Và đối với mỗi sản phẩm đều cho phép người dùng xem thông tin chi tiết sản phẩm hoặc đặt mua sản phẩm.
Lược đồ trình tự-luồng cơ bản cho usecase Xem danh sách sản phẩm được nhiều người quan tâm như sau:
Hình 5.5 - Lược đồ tuần tự Usecase Sản phẩm được quan tâm nhiều nhất.