Luận văn Nghiên cứu và xây dựng hệ thống khuyến nghị cho bài toán dịch vụ giá trị gia tăng trong ngành viễn thông
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
KIỀU XUÂN CHẤN
NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG KHUYẾN
NGHỊ CHO BÀI TOÁN DỊCH VỤ GIÁ TRỊ GIA TĂNG
TRONG NGÀNH VIỄN THÔNG
LUẬN VĂN THẠC SĨ
Hà Nội - 2017
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
KIỀU XUÂN CHẤN
NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG KHUYẾN NGHỊ
CHO BÀI TOÁN DỊCH VỤ GIÁ TRỊ GIA TĂNG TRONG
NGÀNH VIỄN THÔNG
Ngành: Công nghệ thông tin
Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
Mã số: 60480104
LUẬN VĂN THẠC SĨ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS. Nguyễn Văn Vinh
TS. Nguyễn Hoàng Quân
Hà Nội - 2017
1
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan toàn bộ nội dung bản luận văn “ Nghiên cứu và xây
dựng hệ thống khuyến nghị cho bài toán dịch vụ giá trị gia tăng trong ngành
Viễn thông.” là do tôi tìm hiểu, nghiên cứu, tham khảo và tổng hợp từ các nguồn
tài liệu khác nhau và làm theo hướng dẫn của người hướng dẫn khoa học. Các
nguồn tài liệu tham khảo, tổng hợp đều có nguồn gốc rõ ràng và trích dẫn theo
đúng quy định.
Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm về lời cam đoan của mình. Nếu có
điều gì sai trái, tôi xin chịu mọi hình thức kỷ luật theo quy định.
Hà Nội, tháng 11 năm 2017
Người cam đoan
Kiều Xuân Chấn
2
LỜI CẢM ƠN
Trước hết em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến các thầy cô ở Khoa Công
Nghệ Thông Tin - trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội đã
nhiệt tình và tâm huyết truyền đạt cho em những kiến thức quý báu trong suốt
thời gian học tập tại trường. Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến TS. Nguyễn Văn
Vinh, TS. Nguyễn Hoàng Quân đã nhiệt tình, tận tâm định hướng, hướng dẫn và
cho em những lời khuyên bổ ích để em hoàn thành luận văn tốt nghiệp này. Cuối
cùng, em xin cảm ơn gia đình, bạn bè đã luôn động viên và ủng hộ em trong
suốt quá trình học tập và hoàn thành luận văn này.
Bài luận văn được thực hiện trong khoảng thời gian 06 tháng. Bước đầu đi
vào thực tế, tìm hiểu về lĩnh vực Khai phá dữ liệu và Dịch vụ giá trị gia tăng, do
kiến thức của em còn nhiều hạn chế và còn nhiều bỡ ngỡ, nên không tránh khỏi
những thiếu sót. Em rất mong nhận được những ý kiến đóng góp quý báu từ phía
quý thầy cô và các bạn để luận văn được hoàn thiện hơn.
Hà Nội, tháng 11 năm 2017
Học viên
Kiều Xuân Chấn
3
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ................................................................................................1
LỜI CẢM ƠN......................................................................................................2
LỜI NÓI ĐẦU .....................................................................................................7
1.1. Giới thiệu chung.......................................................................................9
1.2. Bài toán khuyến nghị .............................................................................10
1.3. Các hướng tiếp cận.................................................................................11
2.1. Tổng quan về VAS.................................................................................15
2.2. Phân loại dịch vụ VAS...........................................................................16
2.2.1. Các dịch vụ cơ bản..................................................................................16
2.2.2. Các dịch vụ tiện ích.................................................................................16
2.2.3. Các dịch vụ trên nền DATA....................................................................17
3.1. Lọc cộng tác dựa trên bộ nhớ.................................................................22
3.3. Mô hình nhân tố ẩn ................................................................................27
3.4. Tiêu chuẩn đánh giá ...............................................................................32
4.1. Dữ liệu thực nghiệm...............................................................................35
5
BẢNG KÝ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT
STT Ký hiệu
Diễn giải
Tiếng Việt
1
2
3
4
5
I
Item
Sản phẩm
GD
KNN
MF
MAE
Gradient descent
Giảm độ lệch
K-nearest neighbor
Matrix factorization
Mean absolute error
K- láng giềng gần nhất
Thừa số hóa ma trận
Sai số tuyệt đối trung bình
Normalized Mean absolute
error
Bình thường hóa sai số tuyệt
đối trung bình
6
7
8
NMAE
R
Rating
Đánh giá
Căn bậc hai của sai số bình
phương trung bình
RMSE
Root mean square error
9
RS
U
Recommender System
User
Hệ thống khuyến nghị
Người dùng
10
11 VAS
12 SMS
Value-added service
Short Messaging Services
Dịch vụ giá trị gia tăng
Dịch vụ tin nhắn ngắn
Unstructured Supplementary Dịch vụ dữ liệu bổ sung phi
13 USSD
14 SIM
Service Data
cấu trúc
Mô dun nhận dạng người
Subscriber Identity Module
dùng
15 IVR
16 STK
17 ID
Interactive Voice Response Phản hồi tương tác giọng nói
SIM Application Toolkit
Identification
Bộ công cụ ứng dụng SIM
Định danh
6
DANH MỤC CÁC BẢNG
Tên bảng
STT
Trang
29
1
2
3
4
5
6
7
Bảng 3.1 Ma trận đánh giá dày đặc
Bảng 3.2 Ma trận đánh giá thưa thớt
29
Bảng 4.1 Danh sách các file dữ liệu thử nghiệm
Bảng 4.2 Dữ liệu thử nghiệm thuật toán KNN
Bảng 4.3 Ma trận sử dụng dịch vụ VAS
Bảng 4.4 Dữ liệu thử nghiệm thuật toán MF
35
37
37
38
40
Bảng 4.5 Kết quả RMSE ứng với 6 bộ dữ liệu
DANH MỤC CÁC HÌNH
STT
Tên hình
Trang
9
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Hình 1.1 Ví dụ về hệ thống khuyến nghị của Amazon
Hình 1.2 Ví dụ một mô hình kỹ thuật lọc dựa theo nội dung
Hình 2.1 Các dịch vụ VAS trong ngành Viễn thông
Hình 2.2 Dịch vụ MCA của Viettel
12
15
16
Hình 2.3 Ví dụ về dịch vụ Bankplus của Viettel
Hình 2.4 Một số thông tin về người dùng Viễn thông
Hình 3.1 Ví dụ về một mô hình nhân tố ẩn
19
20
28
Hình 3.2 Ví dụ minh họa phương pháp thừa số hóa ma trận
Hình 4.1 Biểu đồ so sánh RMSE của 2 phương pháp KNN và MF
30
40
7
LỜI NÓI ĐẦU
Tư vấn, khuyến nghị sản phẩm và hỗ trợ khách hàng mua sắm, sử dụng
dịch vụ rất quan trọng bởi nó ảnh hưởng trực tiếp tới doanh thu và lợi nhuận của
các doanh nghiệp. Các hệ thống khuyến nghị hiện nay được sử dụng nhất nhiều,
đặc biệt trong thương mại điện tử (eBay, Amazon... ) và mạng xã hội (Facebook,
Instagram...).
Dịch vụ giá trị gia tăng (viết tắt VAS, tiếng anh Value-added service) là
thuật ngữ khá phổ biến dùng trong lĩnh vực công nghiệp viễn thông, VAS được
biết đến là những dịch vụ ngoài gọi, fax. Đối với điện thoại di động thì dịch vụ
ngoài gọi (thoại) thì các dịch vụ khác ví dụ SMS, nhạc chờ, các dịch vụ trên nền
Data như GPRS hay 3g... điều được xem là dịch vụ giá trị gia tăng. Tập khách
hàng sử dụng viễn thông là tập khách hàng lớn nhất ở Việt Nam hiện nay (hơn
100 triệu thuê bao cả 3 nhà mạng lớn Viettel, Vina, Mobiphone). Hiện nay dịch
vụ VAS đang phát triển rất mạnh, doanh thu lớn, chiếm tỉ lệ lớn trong tổng
doanh thu của các nhà mạng. Riêng Viettel đã có khoảng hơn 300 dịch vụ VAS,
việc lựa chọn dịch vụ phù phợp cho khách hàng trở nên cực kỳ quan trọng.
Hiện nay, phần lớn các hệ thống khuyến nghị phát triển dựa vào lọc cộng
tác dựa trên ba phương pháp chính: Lọc dựa trên nội dung (Content-based
filtering), Lọc dựa trên cộng tác (Collaborative Filtering) và kết hợp cả 2
phương pháp trên. Lọc dựa trên nội dung là phương pháp tư vấn dịch vụ mới
dựa trên nội dung của sản phầm, lịch sử sử dụng dịch vụ của người dùng. Lọc
dựa trên cộng tác là phương pháp tư vấn dịch vụ cho người dùng dựa trên lịch
sử, đánh giá về sản phẩm/dịch vụ của người dùng khác có cùng đặc điểm với
người dùng cần tư vấn.
Vì vậy trong luận văn này, chúng tôi nghiên cứu và ứng dụng một số phương
pháp lọc của cả 3 phương pháp trên để áp dụng cho bài toán dịch vụ VAS trong
ngày Viễn thông. Nội dung chính của luận văn này bao gồm những vẫn đề
chính sau:
Vấn đề 1: Tìm hiểu về hệ thống khuyến nghị (Recommender System).
Vấn đề 2: Tìm hiểu, phân tích bài toán khuyến nghị cho dịch vụ VAS.
8
Vấn đề 3: Phân tích, tìm hiểu một số phương pháp, kỹ thuật sử dụng để xây
dựng hệ thống khuyến nghị cho bài toán dịch vụ VAS.
Vấn đề 4: Xây dựng hệ thống thử nghiệm và demo chương trình.
Cụ thể trong vấn đề 1 sẽ được làm rõ trong chương 1, giới thiệu chung về
hệ thống khuyến nghị, sự cần thiết, hiệu quả đem lại và các mô hình của hệ
thống khuyến nghị. Chương 2 sẽ giải quyết vấn đề 2, giới thiệu dịch vụ VAS
trong ngành Viễn thông, phân tích bài toán. Chương 3 tìm hiểu một số mô hình,
kỹ thuật áp dụng vào bài toán VAS. Và cuối cùng, phần thử nghiểm chương
trình sẽ được trình bày trong chương 4.
9
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG KHUYẾN NGHỊ
1.1. Giới thiệu chung
Hệ thống khuyến nghị (Recommender System – RS) [2], hay còn gọi là
hệ thống tư vấn là một hệ thống lọc thông tin nhằm dự đoán đánh giá sở thích,
mối quan tâm, nhu cầu của người dùng để đưa ra một hoặc nhiều mục, sản
phẩm, dịch vụ mà người dùng có thể sẽ quan tâm với xác suất lớn nhất.
Trong những năm gần đây, hệ thống khuyến nghĩ đã trở lên phổ biến và
được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như truyền hình, tin tức, dịch vụ
tài chính,viễn thông, thương mại điện tử và mạng xã hội … Một vài ví dụ phổ
biến và dễ gặp nhất như là gợi ý kết bạn trên Facebook dựa vào các đặc điểm
như sinh sống cùng vị trí, học cùng trường, làm cùng cơ quan, hay đơn giản là
có cùng sở thích, quan tâm với một lĩnh vực nào đó trên Facebook. Amazone có
hệ thống khuyến nghị các sản phẩm cho người dùng…
Hình 1.1 Ví dụ về hệ thống khuyến nghị của Amazon.
Một trong những mô hình đơn giản nhất của hệ thống khuyến nghị đó
chính là bảng xếp hạng: bài hát có nhiều người nghe nhất, các bộ phim nhiều
người xem nhất, các sản phẩm có nhiều người mua nhất … Hệ thống không có
thông tin gì của người sử dụng, nó sẽ dự đoán ở mức đơn giản nhất là có nhiều
10
người mua sản phẩm này nhất thì xác suất người dùng nó đang tư vấn sẽ mua
sản phầm này cũng cao nhất.
Ý tưởng của hệ thống khuyến nghị cũng xuất phát từ hành vi của người
mua hàng: người mua hàng thường sẽ hỏi bạn bè, chuyên gia, hay từ chính
người bán hàng tư vấn cho mình về sản phẩm họ có ý định mua. Người được hỏi
sẽ tiến hành thu tập thông tin từ người mua bao gồm: nhu cầu sử dụng, đặc điểm
sản phẩm, màu sắc chức năng yêu thích …, kết hợp với kiến thức hiểu biết của
mình về sản phẩm để đưa ra đề xuất, lời khuyên sản phẩm phù hợp nhất cho
người mua. Ở một mức cao hơn, người được hỏi sẽ liên hệ, liên tưởng những
người đã từng mua sản phẩm mà có đặc điểm tương đồng với người mua, từ đó
họ dự đoán người mua sẽ có khả năng thích sản phẩm nào nhất để đưa ra khuyến
nghị cho người mua.
1.2. Bài toán khuyến nghị
Phát biểu bài toán:
Input:
+ Cho tập người dùng U, mỗi người dùng ui thuộc U có các đặc điểm
I = {i1, i2,… ik}.
+ Một tập các sản phẩm, dịch vụ (gọi chung là sản phẩm) P, mối sản
phẩm pj có các đặc điểm đặc trựng J = {j1, j2,… jx}
+ Một ma trận R= (rij) với i=1,... N; j=1,... M, thể hiện mối quan hệ
giữa tập người dùng U và tập sản phẩm P. Trong đó rij là đánh giá
của người dùng ui cho sản phẩm pj, N và M lần lượt là số người
dùng và số sản phẩm.
Output:
Danh sách các sản phẩm pj thuộc P có độ phù hợp với người dung ui
thuộc U nhất.
Để giả bài toán này chúng ta cần xây dựng hàm F(ui,pi) để đo độ phù hợp
sản phẩm pi đối với người dùng ui, từ đó sẽ lấy ra được danh sách các sản
phẩm/dịch vụ phù hợp (có khả năng người dùng chọn) cao nhất.
11
Tùy thuộc vào phương pháp sử dụng ta có nhiều cách xây dựng hàm F,
các cách xây dựng hàm F phụ thuộc chủ yếu bởi các yếu tố sau:
+ Đặc điểm của người dùng ui (lọc theo nội dung người dùng) : điều này
được đánh giá chủ quan bởi các quy luật tự nhiên, hoặc các quy tắc cơ bản. Ví
dụ ui là nam thì sẽ có xu hướng mua các sản phẩm của nam hơn các sản phẩm
của nữ, ui trẻ tuổi sẽ thích nghe những bản nhạc trẻ…
+ Đặc điểm của sản phẩm pj (lọc theo nội dung sản phẩm): giống như lọc
theo nội dung người dùng, các sản phẩm có đặc điểm giống nhau, thì cũng có
khả năng được một người dùng đánh giá như nhau. Ví dụ về đặc điểm của các
bộ phim có thể là thể loại phim, chủ đề phim, loại kỹ xảo sử dụng trong phim…
+ Lịch sử giao dịch của người dùng ui : từ lịch sử giao dịch có thể suy ra
ngành/vấn đề/chủ đề mà ui quan tâm, do đó những sản phẩm có cùng lĩnh vực sẽ
có độ liên quan cao hơn. Ví dụ một người đã từng mua áo và giầy đá bóng thì có
thể dự đoán người này yêu bóng đá, thích thể thao. Từ đó suy ra người này sẽ có
khả năng sử dụng dịch vụ hoặc mua các sản phẩm thể thao cao hơn các dịch
vụ/sản phẩm khác.
+ Những người dùng ut khác có cùng các đặc điểm giống ui: với quan
niệm rằng những người dùng giống nhau sẽ thích, đánh giá những sản phẩm
giống nhau. Các đặc điểm của ut bao gồm tập đặc điểm I ban đầu, kết hợp với
các đặc điểm cộng tác như cùng mua mặt hàng nào đó, có các hành vi mua hàng
giống nhau… Việc tìm hiểu những mặt hàng/dịch vụ mà ut đã từng quan tâm sẽ
đưa ra được những gợi ý phù hợp cho người dùng ui.
1.3. Các hướng tiếp cận
Có 2 hướng tiếp cấn chính để xây dựng bài toán khuyến nghị. Cách 1 là
Dựa trên nội dung (Content-based): Hệ thống dựa trên nội dung tập trung vào
các thuộc tính của mặt hàng, tính tương tự của sản phẩm được xác định bằng
cách đo sự tương tự trong các thuộc tính của chúng. Cách 2 là Lọc cộng tác
(Collaborative-Filtering) tập trung vào mối quan hệ giữa người sử dụng và các
mặt hàng. Tính tương tự của các mặt hàng được xác định bởi sự tương tự của
xếp hạng của những mặt hàng đó bởi những người dùng đã đánh giá cả hai mặt
hàng. Các hệ thống khuyến nghị ngày nay thường kết hợp cả 2 hướng tiếp cận
trên gọi là hệ thống khuyến nghị lai (Hybrid).
12
Lọc dựa trên nội dung (Content-based) dựa trên mô tả của sản phẩm và
thông tin của người dùng. Trong hệ thống khuyến nghị dựa trên nội dung, từ
khoá được sử dụng để mô tả các mục và hồ sơ người dùng được xây dựng để chỉ
ra loại mục mà người dùng này thích. Nói cách khác, các thuật toán này cố gắng
đề xuất các mục tương tự như các mục mà người dùng thích trong quá khứ (hoặc
đang kiểm tra trong hiện tại). Đặc biệt, các ứng viên khác nhau được so sánh với
các mục được đánh giá trước đây bởi người sử dụng và các mục phù hợp nhất
được khuyến khích. Vấn đề chính của phương pháp này là bị giới hạn bởi nội
dung của sản phẩm, chỉ tư vấn được các sản phẩm tương tự trong cùng mục nội
dung.
Hình 1.2 Ví dụ một mô hình kỹ thuật lọc dựa theo nội dung [5]
Trong hình 1.2, ta thấy người dùng A thích bộ phim A; bộ phim C có tính
chất tương tự như phim A. Do đó bộ phim C được giới thiệu cho người dùng A.
Lọc cộng tác (Collaborative-Filtering)[4] dựa trên việc thu thập và phân
tích một lượng lớn thông tin về hành vi, hoạt động hoặc sở thích của người dùng
và dự đoán những gì người dùng sẽ thích dựa trên sự tương đồng với người
dùng khác. Ưu điểm chính của phương pháp tiếp cận lọc cộng tác là nó không
dựa vào nội dung có thể phân tích được của máy và do đó nó có khả năng đề
xuất chính xác các hạng mục phức tạp như phim ảnh mà không đòi hỏi sự hiểu
biết về chính bản thân nó. Lọc cộng tác dựa trên giả định rằng những người
đồng ý trong quá khứ sẽ đồng ý trong tương lai và rằng họ sẽ thích các loại mặt
hàng tương tự như họ thích trong quá khứ. Khi xây dựng một mô hình từ hành vi
13
của người dùng, sự phân biệt thường được thực hiện giữa các hình thức thu thập
dữ liệu rõ ràng và tiềm ẩn.
Ví dụ về thu thập dữ liệu rõ ràng bao gồm:
- Yêu cầu người dùng xếp hạng mục trên thang trượt.
- Yêu cầu người dùng tìm kiếm.
- Yêu cầu người dùng xếp hạng các bộ sưu tập từ yêu thích
đến ít yêu thích nhất.
- Trình bày hai mục cho người dùng và yêu cầu họ chọn một
trong số họ tốt hơn.
- Yêu cầu người dùng tạo danh sách các mặt hàng mà họ thích.
Các ví dụ về thu thập dữ liệu ngầm bao gồm:
- Quan sát các mục mà người dùng xem trong một cửa hàng
trực tuyến.
- Phân tích thời gian xem của sản phẩm / người dùng.
- Giữ bản ghi các mục mà người dùng mua hàng trực tuyến.
- Lấy danh sách các mục mà người dùng đã nghe hoặc xem
trên máy tính của mình.
- Phân tích mạng xã hội của người dùng và khám phá những
sở thích và không thích tương tự.
Các phương pháp tiếp cận lai (Hybrid) [4] có thể được thực hiện bằng
nhiều cách: bằng cách đưa ra các dự đoán dựa trên nội dung và dựa trên cộng tác
một cách riêng biệt và sau đó kết hợp chúng; bằng cách thêm các tính năng dựa
trên nội dung vào một cách tiếp cận hợp tác (và ngược lại). Một số nghiên cứu
thực nghiệm so sánh hiệu suất của lai với các phương pháp hợp tác và dựa trên
nội dung thuần túy và chứng minh rằng các phương pháp lai có thể đưa ra các
khuyến nghị chính xác hơn các phương pháp thuần túy. Một số cách kết hợp như
sau:
• Sử dụng cả hai phương pháp, sau đó dùng hai kết quả thu được để
quyết định:
+ Sử dụng kết quả của phương pháp nào tốt hơn (tùy từng thời điểm)
+ Dùng cả hai kết quả để đánh giá.
14
• Xây dựng hệ thống lọc cộng tác có sử dụng các đặc trưng của phương
pháp lọc dựa trên nội dụng.
• Xây dựng hệ thống lọc dựa trên nội dung có sử dụng các đặc trưng của
phương pháp lọc cộng tác.
• Xây dựng hệ thống kết hợp cả lọc cộng tác và lọc dựa trên nội dung
(chia làm nhiều pha, mỗi pha là lọc cộng tác hoặc lọc nội dung).
1.4. Chức năng
Cải thiện trải nghiệm người dùng: từ việc dự đoán và đưa ra những mặt
hàng/dịch vụ đúng với sở thích của khách hàng sẽ làm tăng sự hài lòng của
khách hàng.
Tăng hiệu năng hoạt động bằng tự động hóa: việc khuyến nghị sản phẩm
truyền thống thường được làm thủ công, hiệu quả không cao và bị hạn chế về
hiệu năng.
Biến khách hàng tiềm năng thành khách hàng thật: đúng như mục đích
của bài toán, hệ thống sẽ tư vấn được những sản phẩm tiềm năng mà ngay cả
khách hàng cũng chưa nghĩ đến.
15
CHƯƠNG 2. PHÂN TÍCH BÀI TOÁN DỊCH VỤ VAS
2.1. Tổng quan về VAS
Các dịch vụ giá trị gia tăng có tên Tiêng Anh là Value Added Services
(VAS). Các dịch vụ giá trị gia tăng là một thuật ngữ được sử dụng để chỉ các
dịch vụ phụ trợ cho một dịch vụ cơ bản. Thuật ngữ này được sử dụng rộng rãi
trong một sô ngành công nghiệp, đáng chú ý nhất viễn thông. Dịch vụ giá trị gia
tăng thường được giới thiệu đến khách hàng sau khi khách hàng đã mua các dịch
vụ cơ bản [15].
Hình 2.1 Các dịch vụ VAS trong ngành Viễn thông.
Dịch vụ cơ bản đóng vai trò trung tâm và các dịch vụ giá trị gia tăng
thường là những dịch vụ phụ thuộc vào nó. Trong một sô trường hợp, một dịch
vụ giá trị gia tăng được cung cáp cho khách hàng mà không có phí phát sinh.
Trong một số trường hợp khác, các dịch vụ giá trị gia tăng được cung cấp cho
một khách hàng hiện tại với một khoản phí bổ sung khiêm tốn. Cơ cấu giá thực
của các dịch vụ giá trị gia tăng thường sẽ phụ thuộc vào việc các nhà cung cấp
coi các dịch vụ này như những tiện ích nhằm tạo dựng mối quan hệ mạnh mẽ
hơn với khách hàng hay như một nguồn thu nhập bổ sung.
16
Một trong nhưng cách dễ nhất để hiểu được khái niệm về các dịch vụ giá
trị gia tăng là nhìn vào bản chất của các dịch vụ thông báo cuộc gọi lỡ MCA
(Miss Call Alert) của nhà mạng Viettel và Mobifone. Đây là một hệ thống cho
phép thuê bao di động nhận được bản tin SMS thông báo thông tin về các cuộc
gọi nhỡ tới số thuê bao của mình khi điện thoại di động của của họ đang tắt máy,
hết pin hoặc ngoài vùng phủ sóng.
2.2. Phân loại dịch vụ VAS
2.2.1. Các dịch vụ cơ bản
Là toàn bộ các dịch vụ dựa trên dịch vụ cơ bản của viễn thông đó là thoại
và SMS. Những dịch vụ VAS cơ bản này phụ thuộc hoàn toàn vào thoại hoặc
SMS, loại hình dịch vụ này làm thêm giá trị cho dịch vụ mà nó phụ thuộc.
Dịch vụ thông báo cuộc gọi nhỡ (MCA), tin nhắn thoại (Voice mail), hay
dịch vụ chặn cuộc gọi (Callblock) … là những dịch vụ VAS cơ bản dựa trên
dịch vụ thoại.
Hình 2.2 Dịch vụ MCA của Viettel
Các dịch vụ chặn tin nhắn spam, block tin nhắn… là những dịch vụ VAS
cơ bản dựa trên SMS.
2.2.2. Các dịch vụ tiện ích
Các dịch vụ tiện ích là các dịch vụ cung cấp thêm thông tin, nội dung cho
người dùng cũng qua thoại hoặc SMS.
Đối với thoại, có những dịch vụ VAS dựa vào cuộc gọi của khách hàng
như nhạc chờ (Imuzik của Viettel) người dùng sẽ được nghe những bản nhạc
17
hoặc bài hát yêu thích thay vì tiếng chuông mặc định của nhà cung cấp, chữ ký
cuộc gọi (Call Sign) – người dùng có cài đặt một bản tin flash hiển thị thông tin
của mình như một name card trên màn hình của người được gọi. Nhưng cũng có
những dịch vụ cung cấp nội dung, thông tin qua thoại như dịch vụ tổng đài nông
nghiệp, tổng đài thông tin xã hội…
Tương tự đối với thoại, trên nền SMS cũng có rất nhiều dịch vụ tiện ích,
đặc biệt là các dịch vụ cung cấp nội dung thông qua SMS rất phong phú và đa
dạng như cung cấp thông tin kết quả bóng đá, kết quả xổ số, truyện cười…
2.2.3. Các dịch vụ trên nền DATA
Dịch vụ DATA di động là dịch vụ cung cấp mạng truyền tải dữ liệu số
không giây thông qua mạng viễn thông, người dùng của dịch vụ này chính là các
thuê bao di động của nhà mạng. Bản thân các gói cước DATA có thể coi như là
1 loại hình dịch vụ VAS của Viễn thông. Tuy nhiên, hiện nay dịch này đã trở lên
quá phổ biến, nên người ta có thể coi nó là dịch vụ cơ bản của Viễn thông cùng
với Thoại và SMS. Các dịch vụ DATA hiện nay ở Việt Nam cũng như trên thế
giới chủ yếu trên nền 3G và 4G.
3G, hay 3-G (viêt tắt của third-generation technology): [17] là thế hệ thứ
ba của chuân công nghệ điện thoại di động, cho phép truyên cả dữ liệu thoại và
dữ liệu ngoài thoại (tải dữ liệu, gửi email tin nhắn nhanh, hình ảnh...). 3G cung
cấp cụ hai hệ thống là chuyển mạch sợi và chuyển mạch kênh. Hệ thông 3G yêu
cầu một mạng truy cập radio hoàn toàn khác so với hệ thống 2G hiện nay. Điểm
mạnh của công nghệ này so với công nghệ 2G và 2.5G là cho phép truyền, nhận
các dừ liệu, âm thanh, hình ảnh chất lượng cao cho cả thuê bao cố định và thuê
bao đang di chuyển ở các tốc độ khác nhau. Với công nghệ 3G, các nhà cung
cáp có thể mang đến cho khách hàng các dịch vụ đa phương tiện, như âm nhạc
chát lượng cao; hình ảnh, video chất lượng và truyền hình số; Các dịch vụ định
vị toàn cầu (GPS); Emaihvideo streamina: Hish-ends games;...
Cũng giống như 3G, 4G viêt tắt của fourth-generation technology) là công
nghệ truyền thông không dây thế hệ thứ tư, cho phép truyền tải dữ liệu với tốc
18
độ vượt trội hơn so với thế hệ thứ ba (3G). Tốc độ đạt được trong điều kiện lý
tưởng có thể lên tới 1 cho đến 1,5 Gb/giây, cao hơn rất nhiều so với 2G và 3G.
Các dịch vụ dựa trên công nghệ 3G/4G như [16]:
- Điện thoại truyền hình (Video call): Cho phép người gọi và người nghe có
thừ nhìn thấy hình ảnh của nhau trên ĐTDĐ, giống như hai người đang
nói chuyện trực tiêp với nhau.
- Nhắn tin đa phương tiện (MMS): Cho phép truyền tải đồng thời hình ảnh
và âm thanh, các đoạn video clip (dừ liệu động) và text (văn bản) cùng lúc
trên bản tin với tốc độ nhanh và dung lượng lớn.
- Xem phim trực tuyến (Video Streaming): xem phim trên ĐTDĐ với chất
lượng hình ảnh, âm thanh tốt, không bị giật hình hay trề tiếng như truy
cập Internet. Ví dụ: MobiTV của Viettel; Mobile TV của Vinaphone
- Truyền tải dừ liệu, như: tải phim trực tuyến (Video Downloading): người
dùng dịch vụ 3G có thừ tải trực tiếp các bộ phim từ ngay ĐTDĐ của
mình, với tốc độ nhanh, nhờ vào đường truyền băng rộng. Ví dụ: Mclip.
Imuzik 3G của Viettel.
- Thanh toán điện tử (Mobile Payment): Cho phép thanh toán hóa đơn hay
giao dịch chuyên tiên... qua tin nhắn SMS (nêu khách hàng có tài khoản
mở tại rngân hàng và có liên kết với nhà cung cáp dịch vụ di động).
Tải về để xem bản đầy đủ
45 trang
22661
Free
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Luận văn Nghiên cứu và xây dựng hệ thống khuyến nghị cho bài toán dịch vụ giá trị gia tăng trong ngành viễn thông", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- luan_van_nghien_cuu_va_xay_dung_he_thong_khuyen_nghi_cho_bai.doc
