PHÁT TRIỂN ỨNG DỤNG WEB KINH DOANH THIẾT BỊ ĐIỆN TỬ TÍCH HỢP THUẬT TOÁN MÁY HỌC GỢI Ý SẢN PHẨM

Abstract

Hiện nay, TMĐT phát triển với tốc độ nhanh chóng và đang dần đi sâu vào hầu hết các lĩnh vực, ngành nghề khác nhau trong cuộc sống. TMĐT trên nền tảng Web đã và đang trở thành xu hướng phát triển mới và góp phần không nhỏ trong hoạt động mua bán, mang lại doanh thu kinh doanh. Trong đó, việc đưa ra gợi ý mua hàng cho người dùng đã và đang là điều cần thiết. Đề tài “Phát triển ứng dụng web kinh doanh thiết bị điện tử tích hợp thuật toán máy học gợi ý sản phẩm” ra đời nhằm đáp ứng những ưu thế và thuận lợi trên. Website hỗ trợ 3 nhóm người dùng: người quản trị, người dùng, khách vãng lai với một giao diện đẹp, đơn giản giúp người dùng có thể dễ dàng sử dụng, tạo cảm giác trải nghiệm mua sắm tốt nhất. Đồng thời, trang Web hỗ trợ đầy đủ các chức năng giỏ hàng, đặt hàng và thanh toán với nhiều hình thức khác nhau như: COD, VnPay, MOMO. Điểm nổi bật nhất của trang Web chính là chức năng gợi ý sản phẩm dựa vào điểm đánh giá của sản phẩm được dự đoán từ mô hình thuật toán máy học, giúp người dùng đỡ mất thời gian hơn trong việc lựa chọn sản phẩm. Ở nghiên cứu này sẽ sử dụng phương pháp dự đoán bằng giải thuật Random Forest (RF) để dự đoán điểm đánh giá trong tương lai của sản phẩm để xây dựng chức năng gợi ý sản phẩm từ điểm đánh giá trong tương lai của sản phẩm và đã thu được kết quả nhất định. Đề tài “Phát triển ứng dụng web kinh doanh thiết bị điện tử tích hợp thuật toán máy học gợi ý sản phẩm” tương đối hoàn chỉnh, phục vụ một cách có hiệu quả cho người dùng dựa trên việc sử dụng phần mềm quản trị CSDL MySQL kết hợp cùng Website được thực hiện dựa trên sự kết hợp các ngôn ngữ PHP, HTML, CSS, JavaScript, XML. Đồng thời nghiên cứu song song ngôn ngữ Python và thuật toán máy học RF, tích hợp thành công mô hình dự đoán điểm đánh giá sản phẩm vào trang Web từ đó thiết kế thành công chức năng gợi ý sản phẩm cho người dùng. Trong tương lai, đề tài cần hoàn thiện hơn, cũng như tiếp cải tiến giao diện, xây dựng thêm các chức năng hỗ trợ việc mua sắm cho người dùng và tiến hành cải tiến mô hình thuật toán máy học để giảm độ lỗi từ đó đưa ra kết quả dự đoán chính xác nhất.