Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/115061
Title: | XÂY DỰNG WEBSITE MUA BÁN ĐỒ DÙNG ĐÃ QUA SỬ DỤNG TÍCH HỢP CHATBOT NHẬN DIỆN SẢN PHẨM |
Other Titles: | DEVELOPING A WEBSITE FOR BUYING, SELLING USED ITEMS PRODUCT INTEGRATE A CHATBOT WITH PRODUCT IMAGE RECOGNITION |
Authors: | Trần, Việt Châu Trần, Vũ Bình |
Keywords: | KHOA HỌC MÁY TÍNH |
Issue Date: | 2025 |
Publisher: | Trường Đại Học Cần Thơ |
Abstract: | Trong bối cảnh nhu cầu trao đổi đồ dùng cũ, đã qua sử dụng ngày càng gia tăng, việc xây dựng một website hỗ trợ người dùng trao đổi, mua bán đồ dùng đã qua sử dụng thật sự cấp thiết, khi mà các kênh mua bán truyền thống không còn phát huy rõ tác dụng nữa. Dự án “Xây dựng website mua bán đồ dùng cũ có tích hợp chatbot hỗ trợ nhận dạng vật thể” hướng tới việc xây dựng một website thương mại điện tử chuyên biệt cho việc mua bán đồ dùng cũ đã qua sử dụng một cách hiệu quả, tích hợp thêm chatbot hỗ trợ người dùng giúp cho việc mua bán diễn ra dễ dàng hơn. Thiết kế website với các chức năng như quản lý thông tin người dùng, sản phẩm, đơn hàng và giao dịch, sử dụng Nextjs và Shadcn/UI cho việc xây dựng và tối ưu giao diện, Nestjs để xử lý API và thao tác với cơ sở dữ liệu, Google Oauth2.0 cho việc đăng nhập bằng tài khoản Google nhằm tối ưu trải nghiệm người dùng. Website đã hoàn thiện với các chức năng chính như quản lý thông tin tài khoản, quản lý thông tin sản phẩm và đơn hàng cũng như giao dịch, hệ thống chatbot hỗ trợ người dùng 24/7. Mô hình YOLOv8 đạt độ chính xác cao trên tập thực nghiệm, giúp hỗ trợ người dùng trong việc đăng bán hoặc tìm kiếm và lựa chọn sản phẩm phù hợp, cũng như hệ thống định vị vị trí người dùng nhằm tối ưu trải nghiệm, giao diện thân thiện, trực quan và dễ sử dụng. |
Description: | 109 Tr |
URI: | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/115061 |
Appears in Collections: | Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
_file_ Restricted Access | 3.09 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 216.73.216.119 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.