Gợi ý sản phẩm dựa trên ước đoán quan điểm khách hàng

Bài viết đề xuất giải pháp gợi ý sản phẩm dựa trên tính năng. Hệ thống sẽ thu thập ý kiến/bình luận của khách hàng về các nhóm sản phẩm cần gợi ý, sử dụng các kỹ thuật của lĩnh vực khai phá quan điểm để xác định được quan điểm của khách hàng.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Gợi ý sản phẩm dựa trên ước đoán quan điểm khách hàngKỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XI về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR); Hà Nội, ngày 09-10/8/2018DOI: 10.15625/vap.2018.00025 GỢI Ý SẢN PHẨM DỰA TRÊN ƯỚC ĐOÁN QUAN ĐIỂM KHÁCH HÀNG Trần Thị Thúy1, Trương Quốc Định2, Nguyễn Văn Thọ3, Huỳnh Trung Long4 1 Khoa Kỹ thuật Công nghệ, Trường Đại học Cửu Long 2 Khoa Công nghệ Thông tin & Truyền thông, Trường Đại học Cần Thơ 3 Trung tâm Y tế quận Bình Thủy, TP Cần Thơ 4 Sở Thông tin Truyền thông thành phố Cần Thơ tranthithuy@mku.edu.vn, tqdinh@cit.ctu.edu.vn, nguyenthoytct@gmail.com, trunglong159753@gmail.comTÓM TẮT: Hiện nay, khai thác quan điểm của khách hàng thông qua các bình luận, phản hồi đang được ứng dụng ngày càng nhiềutrong các hệ thống gợi ý, đặc biệt là các trang web thương mại điện tử. Phần lớn các hệ thống hiện tại chỉ đưa ra gợi ý dựa trên ướcđoán điểm đánh giá tổng thể của sản phẩm mà chưa chú trọng đến điểm từng tính năng của sản phẩm. Hướng tiếp cận này có thể sẽgợi ý các sản phẩm chưa đúng với nhu cầu của khách hàng trong trường hợp họ quan tâm tới chi tiết tính năng của sản phẩm. Để giảiquyết vấn đề nêu trên, trong bài báo này, chúng tôi đề xuất giải pháp gợi ý sản phẩm dựa trên tính năng. Hệ thống sẽ thu thập ýkiến/bình luận của khách hàng về các nhóm sản phẩm cần gợi ý, sử dụng các kỹ thuật của lĩnh vực khai phá quan điểm để xác địnhđược quan điểm của khách hàng. Mỗi bình luận của khách hàng sẽ được hệ thống xử lý để thu được các thông tin: tên sản phẩm, tínhnăng, quan điểm (xấu, bình thường, tốt) phục vụ xây dựng CSDL cho bước gợi ý. Kết quả thực nghiệm trên nhóm sản phẩm điện thoạidi động với hơn 10000 bình luận tiếng Việt đã khẳng định tính khả thi của giải pháp mà chúng tôi đề xuất.Từ khóa: Hệ thống gợi ý, bình luận, quan điểm, khai phá quan điểm. I. GIỚI THIỆU Trong thời đại bùng nổ của thông tin cùng với sự gia tăng về số lượng của các thiết bị có khả năng kết nối vàduyệt web hiện nay thì việc xây dựng các hệ thống gợi ý (Recommender Systems) là một việc hết sức cần thiết. Mụcđích của hệ thống gợi ý là hỗ trợ người dùng (users) tìm kiếm được đúng thông tin cần thiết bằng cách dự đoán sở thích(preferences) hay xếp hạng (rating) mà người dùng có thể dành cho một đối tượng thông tin (item) nào đó mà họ chưaxem xét tới trong quá khứ. Hệ thống gợi ý được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau như: lĩnh vực giải trí(gợi ý bài hát - LastFM - www.last.fm, gợi ý phim - LastFM - www.last.fm), lĩnh vực học thuật (gợi ý bài báo –ResearchGate – www.researchgate.net) và đặc biệt là lĩnh vực thương mại điện tử (Amazon – www.amazon.com). Đốivới lĩnh vực thương mại điện tử, hệ thống gợi ý giúp người dùng giảm “chi phí giao dịch” bằng cách hỗ trợ tìm và chọnlựa sản phẩm phù hợp với nhu cầu [1], giúp người kinh doanh tăng lợi nhuận vì bán được nhiều sản phẩm hơn [2]. Các hệ thống gợi ý có thể được phân thành 2 dạng chính đó là dự đoán xếp hạng (rating prediction) tức là dựđoán giá trị xếp hạng mà một người dùng đánh giá cho một mục tin nào đó và dự đoán mục tin (item prediction) nghĩalà ước lượng xác suất người dùng thích một mục tin nào đó [3]. Trong lĩnh vực thương mại điện tử, với các hệ thốngcho phép người dùng phản hồi một cách tường minh thông qua việc xếp hạng (ví dụ đưa ra điểm đánh giá từ  đến) thì sản phẩm gợi ý là sản phẩm được dự đoán có điểm xếp hạng cao nhất. Hiện nay nhiều trang webthương mại điện tử đã phát triển các hệ thống đánh giá thông qua các cơ chế sao giá trung bình cho sản phẩm để giúpkhách hàng ra quyết định khi mua hàng. Tuy nhiên, việc đánh giá một cách tổng quan như vậy là chưa đủ độ tin cậy vàchưa hẳn đã phản ánh chất lượng thực tế của sản phẩm, đặc biệt là đối với các nhóm sản phẩm có nhiều tínhnăng/thuộc tính khác nhau [4] (ví dụ: một điện thoại được đánh giá chung là tốt thì chưa hẳn đã có dung lượng pinlớn). Việc gợi ý sản phẩm phù hợp theo một hoặc nhiều tính năng mà người dùng quan tâm dựa trên hướng tiếp cận dựđoán xếp hạng sẽ luôn là không khả thi cho đến khi các trang web thương mại điện tử hỗ trợ người dùng đánh giá theotính năng sản phẩm. Tuy nhiên trong thời đại mà mạng xã hội phát triển cũng như phần lớn các trang thương mại điện tử cho phépngười dùng đưa ra ý kiến bình luận thì người dùng đã bày tỏ quan điểm của mình một cách rõ ràng và chi tiết hơn vềtính năng của một sản phẩm, ví dụ như: Màn hình hiển thị đẹp và lớn. Bình luận trở thành công cụ đắc lực để kháchhàng phản ánh ý kiến của mình về sản phẩm cũng như dịch vụ. Thực tế, khách hàng đã ngày càng có nhiều quyền lựch ...