XÂY DỰNG WEBSITE THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ BÁN TRÒ CHƠI TÍCH HỢP TÌM KIẾM BẰNG HÌNH ẢNH

Abstract

Luận văn này trình bày về việc xây dựng một website kinh doanh game tích hợp tính năng tìm kiếm bằng hình ảnh, nhằm giải quyết vấn đề người dùng khó khăn trong việc tìm kiếm tựa game phù hợp. Hệ thống được phát triển trên kiến trúc MERN (MongoDB, Express.js, React.js, Node.js), kết hợp thương mại điện tử với trí tuệ nhân tạo. Website có các chức năng chính cho người dùng như xem sản phẩm và tìm kiếm bằng hình ảnh, cùng với các chức năng quản lý toàn diện cho người quản trị. Điểm nổi bật của hệ thống là việc sử dụng mô hình học sâu EfficientNetB0 để phân loại ảnh gameplay, từ đó định hướng tìm kiếm trong danh mục phù hợp. Sau đó, hệ thống trích xuất đặc trưng ảnh và dùng khoảng cách cosine để đề xuất các sản phẩm có hình ảnh tương đồng nhất. Tập dữ liệu huấn luyện gồm 9.900 ảnh của 9 tựa game nổi tiếng. Mô hình đạt độ chính xác trên 90% trong việc phân loại và gợi ý sản phẩm, góp phần nâng cao trải nghiệm tìm kiếm trực quan cho người dùng.