Tìm kiếm
Đang tải khung tìm kiếm
Kết quả 1 đến 1 của 1

    THẠC SĨ Tìm hiểu về Hệ gợi ý và ứng dụng của nó trong website thương mại điện tử

    D
    dream dream Đang Ngoại tuyến (18495 tài liệu)
    .:: Cộng Tác Viên ::.
  1. Gửi tài liệu
  2. Bình luận
  3. Chia sẻ
  4. Thông tin
  5. Công cụ
  6. Tìm hiểu về Hệ gợi ý và ứng dụng của nó trong website thương mại điện tử

    Phần I. TÌM HIỂU VỀ HỆ GỢI Ý VÀ ỨNG DỤNG CỦA NÓ TRONG WEBSITE THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ

    1. Tổng quan về hệ gợi ý và thương mại điện tử
    1.1. Đặt vấn đề :
    Trong thời kì hiện nay, Internet đang phát triển nhanh chóng trên khắp thế giới, trong tất cả các lĩnh vực thương mại, chính trị, quân sự Những ứng dụng của nó trong đời sống ngày càng trở nên quan trọng và bức thiết hơn. Một trong những tác dụng lớn của Internet trong thập kỉ vừa qua là Thương Mại điện tử. Thương mại điện tử ra đời mở ra một kỉ nguyên mới trong thời kì thương mại trên Internet
    Có nhiều khái niệm về thương mại điện tử (TMĐT), nhưng hiểu một cách tổng quát, TMĐT là việc tiến hành một phần hay toàn bộ hoạt động thương mại bằng những phương tiện điện tử. TMĐT vẫn mang bản chất như các hoạt động thương mại truyền thống. Tuy nhiên, thông qua các phương tiện điện tử mới, các hoạt động thương mại được thực hiện nhanh hơn, hiệu quả hơn, giúp tiết kiệm chi phí và mở rộng không gian kinh doanh. TMĐT càng được biết tới như một phương thức kinh doanh hiệu quả từ khi Internet hình thành và phát triển. Chính vì vậy, nhiều người hiểu TMĐT theo nghĩa cụ thể hơn là giao dịch thương mại, mua sắm qua Internet và mạng (ví dụ mạng Intranet của doanh nghiệp).
    Lợi ích lớn nhất mà TMĐT đem lại chính là sự tiết kiệm chi phí, giảm rủi ro và tạo thuận lợi cho các bên giao dịch. Giao dịch bằng phương tiện điện tử nhanh hơn so với giao dịch truyền thống, ví dụ gửi fax hay thư điện tử thì nội dung thông tin đến tay người nhận nhanh hơn gửi thư. Các giao dịch qua Internet có chi phí rất rẻ, một doanh nghiệp có thể gửi thư tiếp thị, chào hàng đến hàng loạt khách hàng chỉ với chi phí giống như gửi cho một khách hàng. Với TMĐT, các bên có thể tiến hành giao dịch khi ở cách xa nhau, giữa thành phố với nông thôn, từ nước này sang nước kia, hay nói cách khác là không bị giới hạn bởi không gian địa lý. Điều này cho phép các doanh nghiệp tiết kiệm chi phí đi lại, thời gian gặp mặt trong khi mua bán. Với người tiêu dùng, họ có thể ngồi tại nhà để đặt hàng, mua sắm nhiều loại hàng hóa, dịch vụ thật nhanh chóng.
    Một trong những lợi thế lớn nhất của thương mại điện tử chính là khả năng cung cấp cho khách hàng mối liên hệ linh hoạt và mang tính cá nhân hóa. Một số website thương mại điện tử hiện nay thường không đáp ứng được nhu cầu này của người sử dụng. Khách hàng khi đăng nhập hệ thống muốn có được những thông tin tương đối chính xác về sản phẩm mà họ cần mua. Lượng sản phẩm quá lớn, khiến cho người sử dụng không nhận được những thông tin cần thiết khi họ sử dụng công cụ tìm kiếm sản phẩm. Phải duyệt qua tất cả các kết quả của quá tìm kiếm các sản phẩm là công việc mệt mỏi đối với người dùng. Đây là hiện tượng “tràn ngập thông tin” ( information overload ) mà người sử dụng thường gặp phải khi khai thác các hệ thống thương mại điện tử. Có ba nguyên nhân có thể đưa đến vấn đề “tràn ngập thông tin” này:
    Thứ nhất, một số người sử dụng có thể không thực sự am hiểu về lĩnh vực của sản phẩm (mà anh ta đang tìm kiếm). Khi đưa ra yêu cầu tìm kiếm, nếu người sử dụng diễn đạt (thông qua giao diện người dùng – GUI – của hệ thống) không đầy đủ hoặc không chính xác các nhu cầu và sở thích đối với sản phẩm cần tìm, thì tập kết quả trả về sẽ chứa đựng rất nhiều các sản phẩm không phù hợp, trong khi lại bỏ qua một số sản phẩm khác phù hợp với yêu cầu của người sử dụng đó.
    Thứ hai, các nhu cầu và sở thích mà người sử dụng nêu ra tại thời điểm yêu cầu thường chỉ là tập con (chưa đầy đủ) của các nhu cầu và mong muốn thực sự của người dùng đó. Tại thời điểm yêu cầu, những người sử dụng thường không thích phải liệt kê (chỉ định) quá nhiều các tiêu chí tìm kiếm. Đồng thời, những người thiết kế hệ thống cũng luôn có xu hướng tránh làm bực mình người sử dụng với quá nhiều các khai báo tìm kiếm ban đầu.
    Thứ ba, người sử dụng thường ít được hỗ trợ (hoặc chỉ được hỗ trợ sơ sài) trong việc lọc bỏ tránh khỏi phải cân nhắc các sản phẩm không phù hợp, trong việc đánh giá các sản phẩm, và trong việc so sánh giữa các sản phẩm để chọn ra những sản phẩm phù hợp nhất. Nhiều hệ thống website thương mại chỉ đơn thuần trả về tập kết quả đối với một câu hỏi tìm kiếm, và bỏ mặc người sử dụng tự mình phải cân nhắc và đánh giá các lựa chọn trong tập kết quả. Trong thực tế, người sử dụng thường gặp khó khăn trong những quyết định lựa chọn sản phẩm khi phải đồng thời tính đến nhiều thuộc tính của sản phẩm đó; bởi vì họ phải đồng thời cân nhắc:
    1) Các thỏa hiệp (trade-offs) đối với các giá trị khác nhau của các thuộc tính sản phẩm,
    2) Các sản phẩm khác nhau được trả về trong tập kết quả.
    Trên quan điểm của người sử dụng luôn có xu hướng muốn tìm được các sản phẩm và dịch vụ thích hợp nhất đối với nhu cầu và sở thích của bản thân, nhưng mất càng ít thời gian tìm kiếm càng tốt, và với các thao tác càng đơn giản càng tốt. Trên quan điểm của những người thiết kế hệ thống và những nhà cung cấp dịch vụ, vấn đề đặt ra là làm sao xây dựng được các chiến lược kinh doanh và các giải pháp kỹ thuật thích hợp cho việc cung cấp các sản phẩm và dịch vụ đến cho các khách hàng tiềm năng. Các chiến lược kinh doanh tốt sẽ giúp mang lại hiệu quả đầu tư và tăng lợi nhuận. Hai mục tiêu này (của người sử dụng và của nhà cung cấp dịch vụ) có thể đạt được bằng cách cung cấp các hỗ trợ cho người sử dụng trong việc ra quyết định.
    1.2. Hệ gợi ý là gì?:
    Hệ gợi ý (recommender systems) là một dạng của hệ hỗ trợ ra quyết định, cung cấp giải pháp mang tính cá nhân hóa mà không phải trải qua quá trình tìm kiếm phức tạp. Hệ gợi ý học từ khách hàng và gợi ý các sản phẩm tốt nhất trong số các sản phẩm phù hợp. Sự phát triển nhanh chóng của thương mại điện tử, sự bùng nổ thông tin khiến cho việc tìm kiếm sản phẩm thích hợp để mua của khách hàng sẽ khó khăn hơn. Hiện nay, việc áp dụng hệ gợi ý vào các website thương mại điện tử là điều tất yếu nhằm tiết kiệm thời gian, công sức và chi phí cho khách hàng, giúp họ tìm ra sản phẩm ưng ý nhất để mua. Hệ gợi ý sử dụng các tri thức về sản phẩm, các tri thức của chuyên gia hay tri thức khai phá học được từ hành vi của người tiêu dùng để đưa ra các gợi ý về sản phẩm mà họ thích trong hàng ngàn hàng vạn sản phẩm có trong hệ thống. Các website thương mại điện tử, ví dụ như sách, phim, nhạc, báo, sử dụng hệ thống gợi ý để cung cấp các thông tin giúp cho người sử dụng quyết định sẽ lựa chọn sản phẩm nào. Các sản phẩm được gợi ý dựa trên số lượng sản phẩm đó đã được bán, dựa trên các thông tin cá nhân của người sử dụng, dựa trên sự phân tích hành vi mua hàng trước đó của người sử dụng để đưa ra các dự đoán về hành vi mua hàng trong tương lai của chính khách hàng đó. Các dạng gợi ý bao gồm: gợi ý các sản phẩm tới người tiêu dùng, các thông tin sản phẩm mang tính cá nhân hóa, tổng kết các ý kiến cộng đồng, và cung cấp các chia sẻ, các phê bình, đánh giá mang tính cộng đồng liên quan tới yêu cầu, mục đích của người sử dụng đó.
    Để xây dựng hệ gợi ý trong lĩnh vực thương mại điện tử, chúng ta sử dụng các ý kiến đánh giá của khách hàng làm cơ sở để phân loại các sản phẩm tương tự nhau. Khi một khách hàng ghé thăm hệ thống, họ muốn tìm kiếm các sản phẩm thỏa mãn những yêu cầu mong muốn. Khi đó hệ thống sẽ cung cấp giao diện tương tác để khách hàng có thể nhập vào các yêu cầu tìm kiếm. Căn cứ vào các yêu cầu ấy hệ thống sẽ tiến hành tìm kiếm các sản phẩm phù hợp nhất. Bên cạnh đó, trên cơ sở các nhận xét đánh giá của những khách hàng trước đó hệ thống sẽ đưa ra các gợi ý cho khách hàng
    này. Các gợi ý có thể bao gồm về thông tin về các sản phẩm tương tự nhất với sản phẩm mà họ đang cần tìm kiếm, các sản phẩm có giá rẻ hơn nhưng có cùng chất lượng .

    2. Các phương pháp gợi ý:
    2.1 Gợi ý dựa trên thông tin nhân khẩu học
    Là phương pháp sử dụng dữ liệu nhân khẩu học của người sử dụng để xác định mối quan hệ giữa người sử dụng và sản phẩm, phân thành nhiều nhóm người sử dụng khác nhau, các thành viên trong mỗi nhóm có cùng đặc điểm về nhân khẩu học. Dữ liệu về nhân khẩu học có thể là dữ liệu hồ sơ ( như tên, số điện thoại ), dữ liệu địa lý (như zip code, nước, ), dữ liệu về tình trạng cá nhân (như giới tính, tuổi), các dữ liệu về thể hiện sự ưa thích cá nhân (như phong cách sống, ) và các dữ liệu đăng ký (đăng ký chào và bán hàng, ) Một nhóm người có cùng đặc điểm về nhân khẩu học sẽ được hệ thống gợi ý cùng một tập sản phẩm.
    Gợi ý dựa trên thông tin nhân khẩu học có tác dụng tốt với các sản phẩm mới. Tuy nhiên phương pháp này có hạn chế đối với những người sử dụng mới, khi thông tin nhân khẩu lọc của họ chưa có được đầy đủ.
    Tuy nhiên, phương pháp gợi ý trên thông tin nhân khẩu học đòi hỏi yêu cầu về dữ liệu nhân khẩu học của người sử dụng. Trong khi các thông tin này lại tương đối nhạy cảm với người sử dụng, dữ liệu loại này thường không chính xác và đầy đủ.
    2.2 Gợi ý dựa trên nội dung:
    Là phương pháp sử dụng mô tả của sản phẩm để suy luận độ phù hợp của chúng tới người sử dụng. Mỗi người sử dụng được mô hình thông qua một hồ sơ. Hệ thống sẽ sử dụng hồ sơ của người sử dụng để đoán trước sản phẩm đó có phù hợp với họ hay không.
    Gợi ý dựa trên nội dung có thể đưa ra những sản phẩm mới nhất tới người sử dụng thông qua việc mô tả nội dung của sản phẩm với các yêu cầu người sử dụng.
    Tuy nhiên, hạn chế của phương pháp này là việc quản lý những người sử dụng mới. Đối với những người sử dụng này, hệ thống đòi hỏi phải có đầy đủ thông tin về các lĩnh vực họ quan tâm và ưa thích để xây dựng các tập phân loại có chất lượng tốt.
    2.3 Gợi ý dựa trên hàm tiện ích
    Phương pháp này dựa trên lý thuyết ra quyết định sử dụng hàm tiện ích. Giả sử hàm tiện ích của người sử dụng được cho trước, khi lựa chọn một trong hai quyết định nào đó thì người sử dụng sẽ lựa chọn quyết định nào có giá trị tiện ích cao hơn. Hệ thống gợi ý dựa trên sự tiện ích xây dựng các hàm tiện ích tương ứng với sự quan trọng của các thuộc tính có ích, phục vụ cho việc đưa ra các gợi ý. Gợi ý dựa trên hàm tiện ích không phải xây dựng tiểu sử của người sử dụng nên không gặp phải vấn đề về sản phẩm mới và người sử dụng mới.
    Hạn chế lớn nhất trong trường hợp số lượng các thuộc tính được bao hàm trong hàm tiện ích là quá lớn thì cách tiếp cận này là không thực tế chế lớn nhất của cách tiếp cận gợi ý dựa trên tiện ích là phải xây dụng hàm tiện ích cho mỗi cá thể một cách chính xác. Việc xây dựng hàm chức năng thường hoàn thành trong một hoàn cảnh rõ ràng.
    2.4 Gợi ý dựa trên cơ sở tri thức
    Sử dụng miền tri thức rõ ràng, có liên quan tới mối quan hệ giữa yêu cầu của người dùng và sản phẩm cụ thể. Ban đầu người ta đưa ra 3 dạng tri thức: tri thức về danh mục (tri thức về sản phẩm được gợi ý), tri thức người sử dụng ( tri thức về các yêu cầu của người sử dụng ), tri thức về các chức năng ( tri thức để ánh xạ các yêu cầu của người sử dụng tới các sản phẩm thoả mãn các yêu cầu đó).
    Phương pháp này không dựa trên tiểu sử người sử dụng nên không gặp phải khó khăn về sản phẩm mới và người dùng mới. Gợi ý trên cơ sở tri thức có khả năng suy diễn, khả năng suy diễn phụ thuộc vào độ phù hợp của yêu cầu người sử dụng với các thuộc tính của sản phẩm.
    Mọi hệ thống dựa trên cơ sở tri thức đều là mối quan hệ thu nhận tri thức. Thực tế, chất lượng của các phương án gợi ý tùy thuộc vào độ chính xác của cơ sở tri thức. Đây cũng là hạn chế lớn nhất của phương pháp này
    2.5 Gợi ý dựa trên lọc cộng tác
    Quá trình lọc cộng tác là hướng tiếp cận thông dụng nhất hiện nay. Hướng tiếp cận lọc cộng tác tập hợp các đánh giá của người sử dụng (cả dứt
    khoát và không dứt khoát) đối với một sản phẩm và sử dụng chúng để phân nhóm người dùng thành các nhóm có cùng chung sự đánh giá. Hệ thống sử dụng lọc cộng tác dự đoán mối quan tâm của người dùng đối với một sản phẩm dựa trên các đánh giá của những người sử dụng khác trong cùng nhóm phân loại với họ. Khác với các kĩ thuật lọc thông tin khác, kĩ thuật lọc cộng tác không khai thác dữ liệu mô tả sản phẩm (hoặc là văn bản, hoặc là đặc điểm). Mục tiêu chính của lọc cộng tác là tìm ra những người sử dụng có chung sở thích.

    Xem Thêm: Tìm hiểu về Hệ gợi ý và ứng dụng của nó trong website thương mại điện tử
    Nội dung trên chỉ thể hiện một phần hoặc nhiều phần trích dẫn. Để có thể xem đầy đủ, chi tiết và đúng định dạng tài liệu, bạn vui lòng tải tài liệu. Hy vọng tài liệu Tìm hiểu về Hệ gợi ý và ứng dụng của nó trong website thương mại điện tử sẽ giúp ích cho bạn.
    #1
  7. Đang tải dữ liệu...

    Chia sẻ link hay nhận ngay tiền thưởng
    Vui lòng Tải xuống để xem tài liệu đầy đủ.

    Gửi bình luận

    ♥ Tải tài liệu

social Thư Viện Tài Liệu

Từ khóa được tìm kiếm

Nobody landed on this page from a search engine, yet!

Quyền viết bài

  • Bạn Không thể gửi Chủ đề mới
  • Bạn Không thể Gửi trả lời
  • Bạn Không thể Gửi file đính kèm
  • Bạn Không thể Sửa bài viết của mình
  •  
DMCA.com Protection Status