XÂY DỰNG HỆ THỐNG BÁN HÀNG THỜI TRANG TÍCH HỢP TÌM KIẾM SẢN PHẨM BẰNG HÌNH ẢNH

Abstract

Bài luận văn này trình bày việc phát triển một hệ thống thương mại điện tử laravel tích hợp chức năng tìm kiếm sản phẩm bằng hình ảnh sử dụng kỹ thuật học sâu, đặc biệt là mô hình InceptionV3. Khi thương mại điện tử ngày càng phát triển, việc cung cấp cho người dùng một phương thức tìm kiếm sản phẩm hiệu quả và trực quan là rất quan trọng để nâng cao trải nghiệm người dùng. Hệ thống đề xuất cho phép người dùng tải lên hình ảnh và tự động tìm kiếm các sản phẩm tương tự có sẵn trong cửa hàng, mang lại sự tiện lợi hơn so với các phương thức tìm kiếm truyền thống dựa trên văn bản. Mô hình InceptionV3, một mạng nơ-ron tích chập hiện đại, được sử dụng để trích xuất các đặc trưng từ hình ảnh tải lên và khớp chúng với các sản phẩm trong cơ sở dữ liệu. Quá trình tìm kiếm hình ảnh bao gồm nhiều bước: thu thập dữ liệu từ danh mục sản phẩm, huấn luyện mô hình với dữ liệu tăng cường để nâng cao độ chính xác, và triển khai mô hình thông qua máy chủ Gunicorn để xử lý các yêu cầu đa luồng. Việc tích hợp tính năng này mang lại trải nghiệm mua sắm mượt mà và chính xác hơn, đặc biệt đối với người dùng gặp khó khăn trong việc mô tả sản phẩm bằng văn bản. Hiệu suất của hệ thống được tối ưu hóa để mở rộng và đáp ứng nhanh chóng, đảm bảo có thể xử lý đồng thời nhiều yêu cầu. Giải pháp này chứng tỏ tiềm năng của học sâu trong việc cải thiện khả năng tìm kiếm sản phẩm và nâng cao sự tương tác của người dùng trong thương mại điện tử.