PHÁT TRIỂN MỘT NỀN TẢNG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ ĐA CỬA HÀNG DÙNG MERN STACK CÓ TÍCH HỢP MÁY HỌC

Abstract

Bối cảnh: Trong thời đại số hóa ngày càng phát triển, việc mua sắm trực tuyến đã trở thành một xu hướng phổ biến và là nhu cầu tất yếu của mỗi người. Để đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng và nâng cao trải nghiệm mua sắm, nhiều hệ thống đang chuyển hướng tạo ra các hệ thống thương mại điện tử đa cửa hàng. Xu hướng này đặt ra thách thức cho hệ thống trong việc tận dụng lợi ích từ nhiều nguồn cung ứng và kênh phân phối khác nhau. Mục tiêu: Luận văn này sẽ nghiên cứu và phát triển một nền tảng thương mại điện tử đa cửa hàng nhằm đưa ngành bán lẻ truyền thống trở nên thương mại hoá trên nền tảng điện tử. Tích hợp các công nghệ tiên tiến như cơ sở dữ liệu phi quan hệ MongoDB và máy học để cung cấp khả năng lưu trữ dữ liệu linh hoạt và nâng cao trải nghiệm người dùng thông qua tính năng gợi ý sản phẩm thông minh. Phương pháp: Trong luận văn này, chúng tôi sẽ trình bày quy trình phát triển một nền tảng thương mại điện tử giúp người dùng trao đổi, giao dịch buôn bán hàng hoá trực tuyến. Chúng tôi sẽ sử dụng bộ công nghệ MERN Stack để phát triển một mô hình ứng dụng toàn diện theo kiến trúc MVC. Đối với hệ thống gợi ý sẽ được tích hợp các thuật toán mạnh mẽ trong học máy như Term Frequency – Inverse Document Frequency (TFIDF) trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Cosine similarity để đo sự tương đồng giữa các sản phẩm, để cung cấp một hệ thống gợi ý hiệu quả. Kết quả: Thông qua quá trình kiểm thử, kết quả sau cài đặt hệ thống đã cung cấp đầy đủ chức năng cho bốn nhóm người dùng chính, bao gồm khách vãng lai, khách hàng, người bán và quản trị viên đã hoạt động chính xác, ổn định, giao diện dễ dàng sử dụng và đáp ứng được yêu cầu của các người dùng. Ngoài ra, kết quả đánh giá cũng cho thấy tính hiệu quả của máy học trong việc đề xuất sản phẩm cho khách hàng trong hệ thống. Kết luận: Dựa trên kết quả sau khi cài đặt hệ thống đã chứng minh sự thành công, cung cấp đầy đủ chức năng cho mọi nhóm người dùng và đảm bảo hoạt động chính xác ổn định. Chúng tôi kỳ vọng rằng phương pháp sử dụng MERN Stack kết hợp với máy học này sẽ đóng góp vào giải quyết những thách thức của nhiều hệ thống tương tự cũng như nhấn mạnh tính ứng dụng thực tế và tiềm năng của nền tảng trong lĩnh vực thương mại điện tử.