5.3.1 Về mặt hạn chế
• Cịn thiếu nhiều tính năng, đặc biệt chưa triển khai được tính năng tra cứu nâng cao. Chỉ mới dừng lại ở việc truy vấn đơn giản
• Chưa sử dụng những cơng cụ hỗ trợ nhiều cho Laravel • Sever cịn rất chậm, tải ảnh lâu
• Tiến độ nghiên cứu và triển khai các chức năng của nhóm chưa đúng kế hoạch.
57
5.3.2 Về hướng phát triển
Chức năng tìm kiếm/ tra cứu nâng cao bằng phương pháp Crawling/ Indexing/ Ranking:
58
Nói một cách đơn giản recommender systems là hệ thống dựa vào “sở thích” của người dùng trong q khứ, để dự đốn “sở thích” người dùng trong tương lai và thực hiện gợi ý cho người dùng. Để một hệ thống recommender systems hoạt động tốt điều tiên quyết là phụ thuộc vào sự phản hồi của người dùng. Các phản hồi này có thể là đánh giá sao, bình luận, số lần click chuột vào sản phẩm, thời gian quan sát sản phẩm,… Về cơ bản recommender systems được chia làm 3 cơng nghệ chính :
• Collaborative filtering ( Lọc cộng tác )
• Content-based filtering (Lọc theo nội dung)
59
Chương VI – TÀI LIỆU KHAM KHẢO
Link github front-end:
https://github.com/tranthanhlam10/GTNM_HeThongBatDongSan.git Link github back-end:
https://github.com/ngthdt777/DA2_HeThongBatDongSan_backend.git Laravel: https://laravel.com/docs/8.x/installation
React document: https://reactjs.org/docs/getting-started.html Cơng nghệ tìm kiếm/ tra cứu:
https://mona.solutions/search-engine-la-gi-10-search-engine-pho-bien-nhat-gioi/ https://seothetop.com/kien-thuc-seo/search-engine-la-gi-157183.html
Hệ thống gợi ý: https://trituenhantao.github.io/2020/09/05/he-thong-goi-y-san- pham/