Một số phương pháp gợi ý và ứng dụng trong thương mại điện tử
Vietnam J. Agri. Sci. 2021, Vol. 19, No. 4: 520-534
Tạp chí Khoa học Nông nghiệp Việt Nam 2021, 19(4): 520-534
MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP GỢI Ý VÀ ỨNG DỤNG TRONG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ
Hoàng Thị Hà1*, Ngô Nguyễn Thức2
1Khoa Công nghệ thông tin, Học viện Nông nghiệp Việt Nam
2Sinh viên K57 - Khoa Công nghệ thông tin, Học viện Nông nghiệp Việt Nam
Ngày nhận bài: 20.07.2020
Ngày chấp nhận đăng: 29.03.2020
TÓM TẮT
Hệ gợi ý (Recommender System) là công cụ được thiết kế nhằm cung cấp những khuyến nghị hữu ích về sản
phẩm, dịch vụ,…cho người dùng. Hệ gợi ý dựa trên dữ liệu về mối quan hệ giữa người dùng, sản phẩm và các hành
vi của người dùng trong quá khứ đối với sản phẩm để đưa ra những gợi ý thông minh, phù hợp với sở thích của
từng khách hàng. Hệ gợi ý giúp khách hàng nhanh chóng định vị được những sản phẩm họ quan tâm để từ đó đưa
ra quyết định đúng đắn khi mua sắm online. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày tổng quan một số phương pháp
gợi ý, đánh giá điểm mạnh, điểm yếu, so sánh hiệu quả thực hiện của mỗi phương pháp. Chúng tôi chỉ ra lợi ích mà
các hệ gợi ý mang lại cho thương mại điện tử, đồng thời nêu ra những thách thức và giải pháp khắc phục. Kết quả
thực nghiệm của chúng tôi trên 4 tập dữ liệu chuẩn (Movielens, Epinions, BookCrossing, LastFM) cho thấy mỗi
phương pháp đều có những ưu điểm và hạn chế riêng, không có phương pháp nào là tốt nhất trên tất cả các tiêu chí.
Ngoài ra, chúng tôi cũng đưa ra quy trình chung để xây dựng hệ gợi ý trong các website thương mại và thực hiện tích
hợp các kỹ thuật hệ gợi ý trong website thương mại điện tử khắc phục vấn đề người dùng mới, sản phẩm mới (vấn
đề này còn gọi là “Cold start problem”) của các phương pháp gợi ý cá nhân hóa.
Từ khóa: Hệ gợi ý, lọc cộng tác, gợi ý dựa trên nội dung, hệ gợi ý kết hợp, thương mại điện tử.
Some Methods of Recommender System and its Application in E-Commerce
ABSTRACT
The designed recommender system is a tool to provide important suggestions forusers or customers. Based on
the datasets of user relationships, products, andprevious behavior of consumers, smart recommendations for the
preferences of eachconsumer are given, which helps consumers tomake good decisions while shopping online. In
this article, we present an overview of some methodologies of recommendation systems, techniques of recommender
systems, and evaluate the strengths and weaknesses of each technique, as well as comparedsome benefits of
recommender systems in e-commerce. Moreover, we report some challenges that the recommender systems are
facing and list some solutions to solve these challenges. Our experimental results on the four datasets
(Movielens100k, Epinions,BookCrossing, LastFM) showed that there was no best recommendation algorithm in all
evaluation metrics. Finally, we built an e-commerce website that integrated some different techniques of
recommender systems such as non-personalized methods, personalized methods to recommend the right product for
each customer. The experimental system gives some diverse suggestions to overcome the problem "Cold start
problem" of personalized methods.
Keywords: Recommender systems, collaborative filtering, content-based filtering, hyper filtering, E-Commerce.
đổi hình thĀc giao dðch truyền thống. Ngày càng
1. ĐẶT VẤN ĐỀ
có nhiều ngþąi lăa chọn hình thĀc mua sím trăc
tuyến. Trong khi đò, để mć rộng thð trþąng kinh
doanh, các doanh nghiệp đã xåy dăng Āng dýng
thþĄng mäi điện tā và cung cçp rçt nhiều sân
phèm trên website. Tuy nhiên, khi thông tin
Trong nhĂng nëm gæn đåy, cùng vĆi să phổ
biến cûa mäng Internet và máy tính, thþĄng
mäi điện tā đã phát triển nhanh chóng trên
phäm vi toàn cæu. ThþĄng mäi điện tā đã thay
520
Hoàng Thị Hà, Ngô Nguyễn Thức
quá nhiều, khách hàng sẽ tốn thąi gian để tìm
sân phèm họ cæn. Điều này, làm giâm să hài
lòng và să trung thành cûa khách. Để giâi quyết
vçn đề này, ý tþćng chính cûa các chuyên gia
thþĄng mäi điện tā là thiết lêp hệ thống gợi ý
thông minh nhìm khám phá ra các mặt hàng
phù hợp nhçt cho tÿng ngþąi dùng. VĆi hệ thống
gợi ý tă động, khách hàng có thể nhanh chóng
truy cêp đþợc sân phèm hợp vĆi sć thích và nhu
cæu cûa họ, tiết kiệm thąi gian tìm sân phèm
cho ngþąi dùng (Thomas, 2006).
động đþa ra nhĂng gợi ý thông minh, đa däng
tĆi ngþąi dùng.
2. CÁC KỸ THUẬT HỆ GỢI Ý
Các kỹ thuêt hệ gợi ý thþąng đþợc chia
thành hai nhóm chính là: hệ gợi ý cá nhân hóa
và hệ gợi ý không cá nhân hóa. Chúng tôi têp
trung giĆi thiệu tóm tít phþĄng pháp gợi ý
không cá nhân hóa và một số thuêt toán gợi ý cá
nhân hóa tiêu biểu thþąng đþợc sā dýng trong
các trang thþĄng mäi điện tā.
NhĂng nëm gæn đåy, các kỹ thuêt hệ gợi đã
và đang đþợc nghiên cĀu, Āng dýng ć nhiều lïnh
văc. Trong thþĄng mäi điện tā, hệ gợi ý mang
läi nhiều lợi ích cho câ ngþąi cung cçp dðch vý
và ngþąi sā dýng dðch vý (Ionos, 2017). Hæu hết
các công ty thþĄng mäi lĆn nhþ: Amazon
(Amazon.com), CDNOW (www.cdnow.com),
2.1. Hệ gợi ý không cá nhân hóa (non-
personalized recommender systems )
Là nhòm phþĄng pháp không dăa vào hồ sĄ
cá nhân tÿng khách hàng mà chî dăa vào đặc
tính cûa sân phèm (sân phèm mĆi) và đánh giá
tÿ cộng đồng nhþ: sân phèm bán chäy nhçt, sân
phèm đþợc đánh giá tốt nhçt,„ (Singh, 2019)
eBay
(eBay.com),
Alibaba
(Alibaba.com),
MovieFinder (MovieFinder.com), Youtube.com,
Facebook.com,„ đều sā dýng các kỹ thuêt gợi ý
trong website cûa họ để nâng cao trâi nghiệm
cho khách hàng, nâng cao chçt lþợng dðch vý và
tëng doanh thu bán hàng. Tuy nhiên, ć Việt
Nam - một quốc gia có rçt nhiều tiềm nëng về
thþĄng mäi điện tā (Viễn Thông, 2020) läi có số
lþợng website thþĄng mäi tích hợp hệ gợi ý
không nhiều (Nguyễn Hùng Düng & Nguyễn
Thái Nghe, 2013). Hiện Việt Nam đang cò 44%
doanh nghiệp đã tham gia xåy dăng website
thþĄng mäi, nhþng chî có 32% doanh nghiệp
đþợc đánh giá cao kênh bán hàng thông qua
trang web (Nguyễn Thanh Hþng, 2019).
2.2. Hệ gợi ý cá nhân hóa (personalized
recommender systems)
Nhòm phþĄng pháp này đþợc đánh giá là
mang läi hiệu quâ cao đối vĆi thþĄng mäi điện tā.
Nếu doanh nghiệp hiểu rõ tÿng khách hàng cûa
mình dăa trên nhĂng gì họ tþĄng tác và mua
hàng trên mäng, doanh nghiệp có thể tþ vçn cho
khách hàng nhĂng sân phèm phù hợp vĆi mong
muốn và sć thích cûa khách hĄn (Google &
Temasek, 2018). Khách hàng sẽ tiết kiệm đþợc
thąi gian tìm kiếm sân phèm, mua đþợc nhĂng
mòn hàng đúng sć thích. Tÿ đò, doanh nghiệp sẽ
tëng đþợc số lþợng ngþąi mua hàng, tëng giá trð
đĄn hàng, tëng doanh số bán hàng.
Bài báo này trình bày tổng quan các
phþĄng pháp gợi ý, đánh giá hiệu quâ cûa các
thuêt toán gợi ý (Content-based, user-based và
item-based) trên một số têp dĂ liệu chuèn bao
gồm: Movielens, Epinions, BookCrossing và
LastFM. Chúng tôi thâo luên nhĂng điểm
mänh, điểm yếu cûa mỗi phþĄng pháp, thách
thĀc và giâi pháp khíc phýc khi xây dăng hệ gợi
ý trong thþĄng mäi điện tā. Đồng thąi, chúng tôi
đþa ra quy trình xåy dăng hệ gợi ý trong các
website thþĄng mäi và thăc hiện cài đặt các kỹ
thuêt hệ gợi ý trong website thþĄng mäi điện tā.
Kết quâ cài đặt cho thçy, khi website đþợc tích
hợp các phþĄng pháp hệ gợi ý hệ thống sẽ tă
Theo nghiên cĀu cûa Schafer & cs. (2001),
nếu doanh nghiệp sā dýng phþĄng pháp gợi ý cá
nhân hòa để gāi email tĆi khách hàng thì tỷ lệ
giao dðch thông qua email cao hĄn gçp hai læn
so vĆi các email đþợc gāi không áp dýng phþĄng
pháp này (Stephan, 2019). Do đò, các phþĄng
pháp gợi ý cá nhån hòa làm tëng mĀc độ tþĄng
tác và chuyển đổi trong giao dðch thþĄng mäi
điện tā.
Một số phþĄng pháp gợi ý thuộc loäi cá
nhân hóa nhþ sau:
521
Một số phương pháp gợi ý và ứng dụng trong thương mại điện tử
ngþąi dùng đò kết hợp quan điểm cûa nhĂng
2.2.1. Gợi ý dựa trên nội dung (Content-
ngþąi dùng khác. Đåy là kỹ thuêt mänh và đã
đþợc áp dýng khá thành công trong các hệ
thống thþĄng mäi lĆn. Lọc cộng tác thu thêp
phân hồi tÿ nhiều ngþąi dùng đối vĆi sân phèm,
lþu trĂ phân hồi cûa ngþąi dùng dþĆi däng ma
trên ngþąi dùng (users) - sân phèm (items). Mỗi
dòng là một vectĄ chĀa giá trð phân hồi cûa
ngþąi dùng đối vĆi các sân phèm. Sau đò, tính
độ tþĄng tă giĂa các users hoặc giĂa các items
trong hệ thống, tìm ra mối tþĄng quan và đþa
ra gợi ý phù hợp. Độ tþĄng tă giĂa các user hoặc
giĂa các item đþợc tính theo công thĀc Cosin
hoặc Pearson.
based filtering)
PhþĄng pháp gợi ý này dăa trên mô tâ cûa
sân phèm và profile cûa tÿng ngþąi dùng
(không quan tåm đến ngþąi dùng khác). Gợi ý
dăa trên nội dung sẽ thu thêp hồ sĄ cûa ngþąi
dùng: họ tên, giĆi tính, nghề nghiệp... và tþĄng
tác cûa cá nhån ngþąi dùng trên các sân phèm,
sau đò so sánh đặc điểm các sân phèm trong cĄ
sć dĂ liệu vĆi đặc điểm các sân phèm mà khách
hàng đã quan tåm để gợi ý cho khách hàng.
2.2.2.
Lọc
cộng
tác
(Collaborative
Filtering - CF)
Bâng 1 là ma trên biểu diễn đánh giá cûa
ngþąi dùng trên các sân phèm.
Lọc cộng tác gợi ý sân phèm tĆi ngþąi dùng
dăa trên lðch sā tþĄng tác sân phèm cûa chính
Hình 1. Mô hình hệ gợi ý dựa trên nội dung
Bâng 1. Ma trận biểu diễn người dùng - sân phẩm của tiếp cận lọc cộng tác
522
Hoàng Thị Hà, Ngô Nguyễn Thức
Cò hai phþĄng pháp lọc cộng tác:
mäi điện tā lĆn nhþ Amazon, Tiki, Youtube
và Facebook.
User-based: Dă đoán dăa trên să tþĄng tă
giĂa các users. Ý tþćng quan trọng cûa phþĄng
pháp này là nhĂng khách hàng tþĄng tă có xu
hþĆng sā dýng nhĂng sân phèm tþĄng tă
(Singh & Pramod, 2019). Nếu hai khách hàng A,
B có lðch sā đánh giá các sân phèm tþĄng tă
nhau thì User-basedsẽ dă đoán khách hàng A
có khâ nëng sẽ quan tâm tĆi nhĂng sân phèm
chþa đþợc trâi nghiệm nhþng đã đþợc khách
hàng B thích và ngþợc läi. PhþĄng pháp này
phân tích ma trên user-item để tìm ra nhĂng
ngþąi dùng tþĄng tă.
2.2.3.
Phương
pháp
kết
hợp
(hybrid method)
PhþĄng pháp này kết hợp giĂa kỹ thuêt gợi
ý dăa trên nội dung và lọc cộng tác. Kỹ thuêt
này đþợc xem là khá hiệu quâ và giâi quyết
đþợc vçn đề “cold - start problem” trong rçt
nhiều nghiên cĀu. Trang thþĄng mäi điện tā
điển hình đã Āng dýng phþĄng pháp này là
Spotify.com. Họ đã tích hợp phþĄng pháp hệ gợi
ý tổng hợp để täo ra danh sách các bài hát hàng
tuæn cho tÿng khách hàng riêng biệt. Website
đã tổng hợp dĂ liệu ngþąi dùng dăa trên thói
quen nghe nhäc và nhĂng ngþąi dùng tþĄng tă
để täo ra một danh sách các bài hát độc đáo phù
hợp vĆi sć thích cûa tÿng khách hàng.
Item-based : Dă đoán dăa trên să tþĄng tă
giĂa các items. Hai sân phèm i và i’ đã đþợc
cộng đồng đánh giá tþĄng tă nhau thì có thể sẽ
đþợc đánh giá tþĄng tă bći nhĂng ngþąi dùng
còn läi. PhþĄng pháp này phån tích ma trên
user-item để nhên diện các sân phèm tþĄng tă.
2.3. Mục tiêu của các phương pháp gợi ý
Ngày nay, kỹ thuêt lọc cộng tác đþợc sā
dýng khá phổ biến trên các trang thþĄng
Mýc tiêu cûa các phþĄng pháp gợi ý đþợc
thể hiện trong bâng 2.
Hình 2.Tiến trình lọc cộng tác
Hình 3. Lọc cộng tác dựa trên User-based và Item-based
523
Một số phương pháp gợi ý và ứng dụng trong thương mại điện tử
Hình 4. Mô hình hệ gợi ý kết hợp
Bâng 2. Mục tiêu khái niệm của các phương pháp gợi ý
Phương pháp (Methods)
Mục tiêu (concept goals)
Đầu vào (Inputs)
Gợi ý không cá nhân hóa
(Non-personalized
Gợi ý những sản phẩm mà người dùng có thể thích
dựa trên sản phẩm mới hoặc ý kiến cộng đồng.
recommender systems)
Lọc dựa trên nội dung
(Content-based filtering)
Gợi ý những sản phẩm khách hàng có thể thích dựa
trên hồ sơ cá nhân của người dùng và độ tương tự
giữa các sản phẩm trong cơ sở dữ liệu với những sản
phẩm mà khách hàng đã thích trong quá khứ.
Thuộc tính (item attributes) của sản phẩm
hoặc Profiles của người dùng.
Lọc cộng tác (Collaborative Gợi ý những sản phẩm mà người dùng có thể thích
Đánh giá của User + Đánh giá của cộng
đồng
Filtering)
dựa trên những người dùng có sở thích tương tự.
Phương pháp kết hợp
(Hybrid method)
Gợi ý những sản phẩm mà người dùng có thể thích
dựa trên việc kết hợp Content-based filtering và
Collaborative Filtering.
Thuộc tính của sản phẩm+ đánh giá của
Users và cộng đồng.
- Xây dăng lòng trung thành (Building
Loyalty): Trong chiến lþợc kinh doanh, việc đät
đþợc lòng trung thành cûa ngþąi tiêu dùng là
một điều cæn thiết. Khi lòng trung thành cûa
khách hàng tëng lên, lợi nhuên cüng sẽ tëng lên
(Reichheld & F., 1993). Các hệ thống gợi ý câi
tiếnlòng trung thành bìng cách tìm hiểu, thu
thêp thông tin, nhu cæu, sć thích và các mối
quan tâm cûa khách. Tÿ đò, sā dýng các thuêt
toán thông minh cá nhån hòa để gợi ý phù hợp
chotÿng khách hàng, giúp họ hài lòng, có niềm
tin quay läi trang web để mua hàng.
3. VAI TRÒ CỦA HỆ GỢI Ý TRONG
THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ
Trong thþĄng mäi điện tā, hệ gợi ý đòng vai
trñ nhþ một “chuyên gia” thông minh hỗ trợ
khách hàng trong quá trình tìm và chọn mua
sân phèm. Hệ gợi ý thúc đèy thþĄng mäi điện tā
(Schafer & cs., 2001) theo các cách sau:
- Chuyển khách vãng lai thành ngþąi mua
hàng (Converting Browsers into Buyers): Khách
vãng lai thþąng ghé thëm website để xem trang
web mà không mua hàng. Các hệ thống gợi ý sẽ
hiểu nhu cæu cûa khách, hiển thð nhĂng sân
phèm mà khách thích, hoặc đang muốn tìm
mua. Bìng cách này, hệ thống sẽ chuyển nhĂng
khách vãng lai thành khách mua hàng.
VĆi nhĂng khâ nëng trên, hệ gợi ý mang läi
trâi nghiệm tốt cho khách hàng, giúp khách
hàng giâm thąi gian tìm kiếm sân phèm, nâng
cao tỷ lệ chuyển đổi mua hàng, câi thiện việc bó
gió hàng và giĂ khách quay trć läi mua hàng.
Tÿ đò, hệ gợi ý giúp các thþĄng nhån tëng giá
trð đĄn hàng trung bình, tëng doanh thu
bán hàng (Dias & cs., 2008; Jordan, 2016;
Stephan, 2019).
- Tëng cþąng bán chéo (Increasing Cross-
sell): Các hệ thống gợi ý câi thiện bán chéo bìng
cách đề xuçt các mặt hàng liên quan đến sân
phèm, các sân phèm phý kiện bổ sung cho
khách mua hàng.
524
Hoàng Thị Hà, Ngô Nguyễn Thức
website, lþợng khách hàng đánh giá trênsân
phèm rçt ít, nên các thuêt toán gợi ý khò đoán
đþợc sć thích cûa ngþąi dùng. Đåy cüng là một
vçn đề lĆn cûa các hệ gợi ý (Sharma & Gera,
2013). Bći dĂ liệu phâi đû lĆn các thuêt toán gợi
ý mĆi có nhĂng gợi ý chính xác. Các nhà khoa học
đã và đang cố gíng nghiên cĀu để làm giâm vçn
đề này, nhþng hiện vén còn là một bài toán khó
cæn đþợc nghiên cĀu nhiều hĄn. DþĆi đåy là một
số giâi pháp đþợc đề xuçt (Khusro & cs., 2016):
4. THÁCH THỨC CỦA HỆ GỢI Ý TRONG
THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ VÀ GIẢI PHÁP
KHẮC PHỤC
4.1. Vấn đề khách hàng mới, sân phẩm mới
(Cold-startproblem)
Một trong nhĂng thách thĀc đối vĆi bçt kỳ
hệ thống gợi ý nào là vçn đề ngþąi dùng mĆi (new
user) hoặc sân phèm mĆi (new item). Hồ sĄ cûa
ngþąi dùng rỗng và họ chþa xếp häng bçt kỳ sân
phèm nào. Vì vêy, các giâi thuêt gợi ý không thể
hiểu đþợc khách hàng và không dă đoán đþợc sć
thích, nhu cæu cûa họ (Sharma & Gera, 2013).
Vçn đề này gọi là “Cold start problem” và có thể
đþợc giâi quyết bìng cách sā dýng hệ gợi ý không
cá nhån hòa để gợi ý nhĂng sân phèm mĆi,
nhĂng sân phèm bán chäy, nhĂng sân phèm
đþợc nhiều ngþąi đánh giá cao,... (Schafer & cs.,
2007; Mohamed & cs., 2019).
Giâi pháp 1: Sā dýng mô hình gợi ý đa
chiều (Adomavicius & cs., 2005) và sā dýng các
kỹ thuêt hiệu quâ giâi quyết bài toán dă đoán
đối vĆi ma trên thþa nhþ giâi pháp cûa Xue &
cs. (2015), giâi pháp cûa Lei & cs. (2019).
Giâi pháp 2: Dăa trên nhĂng phân hồi tiềm
èn cûa ngþąi dùng (implicit feedback) nhþ: lðch
sā xem hàng, mua hàng„ để bổ sung dĂ liệu vào
ma trên ngþąi dùng - sân phèm nhìm hän chế
mĀc độ thþa cûa ma trên ít ngþąi dùng đánh giá.
4.2. Vấn đề khâ năng mở rộng và hiệu suất
thời gian thực
Giâi pháp 3: Chia sẻ thông tin ngþąi dùng
giĂa các trang web không có cänh tranh, đặc
biệt có thể khai thác thêm dĂ liệu tÿ các trang
mäng xã hội. Thông tin ngþąi dùng càng nhiều,
càng đæy đû sẽ giúp các thuêt toán gợi ý hiểu
khách hàng hĄn và tþ vçn chính xác hĄn. Lþu ý,
các bên khi chia sẻ dĂ liệu ngþąi dùng phâi cam
kết chî dùng dĂ liệu đþợc chia sẻ để phýc vý tþ
vçn tốt hĄn và có trách nhiệm bâo vệ thông tin
ngþąi dùng.
Khi lþợng dĂ liệu ngày càng lĆn dæn lên,
làm thế nào để các hệ gợi ý làm việc hiệu quâ
đang là mối quan tâm cûa các nhà khoa học và
cûa doanh nhân sā dýng hệ thống thþĄng mäi
điện tā. VĆi website lĆn, hệ thống phâi täo ra
các gợi ý trong vñng đĄn vð giây trong khi phýc
vý hàng trëm hoặc hàng ngàn ngþąi tiêu dùng
cùng một lúc. Số lþợng yêu cæu gợi ý đồng thąi
ngày càng lĆn, số lþợng sân phèm ngày càng
tëng, hành vi tþĄng tác cûa ngþąi dùng trên các
sân phèm ngày càng nhiều. Hiện täi, để giâi
quyết phæn nào vçn đề này ngoài việc đæu tþ lĆn
hĄn cho các hệ thống tính toán mänh cæn phâi
áp dýng thêm các thuêt toán giâm chiều, xā lý
song song và đặc biệt nên chäy các thuêt toán
offline để có thể gợi ý online nhanh hĄn (Khusro
& cs., 2016). Tuy nhiên, đåy là vçn đề khó và
đang là một thách thĀc cûa các hệ thống gợi ý.
5. ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP GỢI Ý
5.1. Điểm mänh và điểm yếu của các
phương pháp hệ gợi ý
Bâng 3 là kết luên cûa chúng tôi về nhĂng
þu điểm và hän chế cûa các phþĄng pháp hệ
gợi ý.
5.2. Đánh giá độ chính xác của các phương
pháp gợi ý
4.3. Vấn đề thưa thớt của dữ liệu đánh giá
(Sparsity)
5.2.1. Dữ liệu thực nghiệm
Chúng tôi đánh giá hiệu quâ thăc hiện cûa
các thuêt toán content-based, user-based, item
based đã đþợc giĆi thiệu ć trên bìng cách chäy
thā nghiệm trên 4 têp dĂ liệu chuèn: Movielens
Một thách thĀc nĂa đối vĆi hệ gợi ý täi các
trang thþĄng mäi điện tā là să thþa thĆt về dĂ
liệu khách hàng đánh giá sân phèm. Rçt nhiều
525
Một số phương pháp gợi ý và ứng dụng trong thương mại điện tử
(GroupLens, 1998), Epinions (Trademark
Notice, 2003), BookCrossing (University of
Freiburg, 2004), LastFM (GroupLens, 2011).
RMSE
Ratingmax Ratingmin
NRMSE
Trong đò:
5.2.2. Phương pháp đánh giá và môi trường
thử nghiệm
n
2
1
RMSE
p r
i
n
i
1
a. Phương pháp đánh giá
vĆi n là số quan sát, pi là giá trð dă đoán
đánh giá cûa sân phèm i và ri là giá trð đánh giá
thăc tế cûa sân phèm i.
Chúng tôi chia têp dĂ liệu ra làm 2 phæn,
lçy ngéu nhiên 70% têp dĂ liệu để training và
30% dĂ liệu còn läi để testing. Chúng tôi thăc
hiện 5 læn lặp trên các têp dĂ liệu.Độ đo
NRMSE (Normalized Root Mean Square Error)
và thąi gian thăc hiện (time) đþợc chúng tôi sā
dýng để đánh giá hiệu quâ cûa các thuêt toán.
Ratingmax, Ratingmin læn lþợt là điểm lĆn nhçt
và nhó nhçt cho phép ngþąi dùng đánh giá.
b. Môi trường thử nghiệm
Môi trþąng đþợc sā dýng thā nghiệm là
máy tính Intel(R) Corei5-6300U, CPU
2.5GHz, RAM 8GB và ngôn ngĂ Python trên hệ
điều hành Microsoft Window 10.
@
Độ đo NRMSE dùng để xác đðnh sai số
chuèn hóa cûa các thuêt toán và đþợc xác đðnh
bìng công thĀc:
Bâng 3. Điểm mänh và điểm yếu của các phương pháp gợi ý
STT
1
Phương pháp
Điểm mạnh
Điểm yếu
Gợi ý không cá nhân
hóa (Non-personalized
recommender
1. Đơn giản
1. Gợi ý chung chung, không cá nhân hóa
đến từng khách hàng. Vì vậy mọi khách đều
có kết quả gợi ý giống nhau.
2. Gợi ý không phụ thuộc vào dữ liệu của
khách hàng trên hệ thống nên áp dụng được
cho mọi khách hàng, giúp tăng cơ hội chuyển
đổi khách hàng.
systems)
2
Lọc dựa trên nội dung
(Content-based
filtering)
1. Hệ thống không sử dụng dữ liệu của người
dùng khác mà vẫn gợi ý được những sản
phẩm phù hợp với sở thích của từng khác
hhàng riêng biệt.
1. Hệ thống phải phân tích và dò tìm tất cả
các đặc trưng của sản phẩm để tạo ra danh
sách gợi ý, nên có thể chậm hoặc nếu hồ sơ
về sản phẩm không đúng có thể dẫn đến
gợi ý sai.
2. Có khả năng gợi ý được cả những sản
phẩm mới cho người dùng.
2. Không thể gợi ý nếu khách hàng không
có lịch sử đánh giá xem/thích các sản phẩm
trên hệ thống.Với khách hàng mới, hệ thống
không thể cung cấp gợi ý phù hợp.
3. Không gợi ý được thêm các sở thích mới
của khách.
4
Lọc cộng tác
(Collaborative
Filtering)
1. Hệ thống không cần sử dụng đến hồ sơ
nhân khẩu học của người dùng để gợi ý
sản phẩm.
1. Không thể gợi ý nếu khách hàng chưa
từng tương tác với các mặt hàng.
2. Không thể gợi ý được các sản phẩm mới
hoặc sản phẩm chưa được ai đánh giá.
2. Có khả năng dự đoán được sở thích và nhu
cầu của người dùng mà không cần hiểu sản
phẩm.
3. Khi lượng sản phẩm lớn nhưng số lượng
khách hàng đánh giá không nhiều thì
phương pháp này không hiệu quả.
3. Có thể gợi ý tới người dùng những sản
phẩm bên ngoài sở thích đang có.
Nhữngnhững sản phẩm này có thể phù hợp sở
thích mới của họ.
5
Phương pháp tổng
hợp (Hybrid method)
1. Kết hợp tất cả các ưu điểm của phương
pháp Content-based filtering và Collaborative
Filtering.
1. Không thể gợi ý cho người dùng mới
2. Khi lượng sản phẩm lớn nhưng số lượng
khách hàng đánh giá không nhiều thì
phương pháp này không hiệu quả.
526
Hoàng Thị Hà, Ngô Nguyễn Thức
Bâng 4. Thông tin các tập dữ liệu thử nghiệm
Datasets
#Items
1,700
#Users
1,000
# Rating
100,000
Range Rating
1÷5
Mô tả
Movielens 100K
Chứa đánh giá của người dùng trên các các
bộ phim. Mỗi bộ phim có các đặc trưng (id,
title, realise date, type, rating, time )
Epinion
138,738
49,290
139,738
1÷5
Chứa quan điểm của người dùng về các
sản phẩm thương mại
BookCrossing
LastFM
271,379
17,632
278,858
1,892
1,149,780
92,834
1÷10
Chứa đánh giá của người dùng về sách.
Số lần các bài hát
được bật bởi
users
Chứa danh sách top những bài hát được
người dùng nghe nhiều nhất (2100 users
and 18,745)
thuêt gợi ý cá nhån hòa nhþ: phþĄng pháp gợi ý
dăa trên nội dung, phþĄng pháp gợi ý lọc cộng
tác để thông báo cho khách hàng nhĂng sân
phèm họ có thể thích, hỗ trợ khách hàng trong
quá trình tìm mua sân phèm.
5.2.3. Kết quâ thử nghiệm
Kết quâ ć bâng 5 cho thçy, thuêt toán
Content - based có thąi gian chäy nhanh hĄn
User-based và Item-based, nhþng độ chính xác
không cao. GiĂa thuêt toán User-based và
Item-based, nếu xét về sai số cûa dă đoán
thìtiếp cên lọc cộng tác dăa trên sân phèm
(Item-based) cho sai số thçp hĄn (hay cho độ
chính xác cao hĄn) tiếp cên lọc cộng tác dăa
trênngþąi dùng (User - based) vĆi tỷ lệ 3/4 têp
dĂ liệu. Tuy nhiên, xét về thąi gian thăc hiện
thì phþĄng pháp lọc cộng tác dăa trên ngþąi
dùng thăc hiện nhanh hĄn nhiều so vĆi phþĄng
pháp lọc cộng tác dăa trên sân phèm câ giai
đoän huçn luyện (training) và giai đoän kiểm
thā (testing) ć câ 4 têp dĂ liệu. Do đò, cò thể nói
phþĄng pháp lọc cộng tác dăa trên User - based
sẽ có khâ nëng mć rộng (scability) tốt hĄn
phþĄng pháp Item - based. Vì vêy, khó có thuêt
toán nào là tốt nhçt trên mọi tiêu chí. Tùy theo
mýc đích gợi ý và Āng dýng thăc tế để chọn
phþĄng pháp gợi ý phù hợp.
6.1. Tổng quan về cách tiếp cận
Cách tiếp cên tổng quan cûa chúng tôi đþợc
thể hiện trong hình 5.
6.2. Luồng xử lý chính trong hệ thống
Luồng xā lý chính trong hệ thống đþợc thể
hiện trong hình 6.
Giâi thích: Hệ thống sẽ kiểm tra xem khách
hàng cò đëng nhêp hay không. Nếu khách hàng
cò đëng nhêp, hệ thống sẽ kiểm tra xem khách
hàng đã cò độ tþĄngtă vĆi ngþąi khác hay chþa,
nếu có thì sẽ sā dýng mô hình lọc cộng tác để
hiển thð thông tin gợi ý, ngþợc läi hệ thống sẽ
kiểm tra xem khách hàng có thông tin cá nhân
để quyết đðnh lăa chọn mô hình nhân khèu học
hoặc không cá nhån để đþa ra gợi ý cho khách
hàng. Trþąng hợp gợi ý dăa trên mô hình không
cá nhân thì sẽ đþa ra nhĂng sân phèm mĆi, sân
phèm bán chäy, sân phèm đþợc nhiều khách
hàng quan tâm.
6. TÍCH HỢP HỆ GỢI Ý TRONG HỆ THỐNG
BÁN HÀNG TRỰC TUYẾN
Để thā nghiệm trăc quan hệ gợi ý Āng dýng
trong thþĄng mäi điện tā, chúng tôi tiến hành
xây dăng hệ thống bán sách trăc tuyến tích hợp
vĆi các thuêt toán gợi ý đã trình bày ć trên.
Trong trþąng hợp khách hàng không đëng
nhêp, hệ thống sẽ kiểm tra lðch sā khách hàng
đã tÿng truy cêp vào trang web dăa vào IP
máy tính mà khách hàng truy cêp, hệ thống sẽ
lþu vết läi lðch sā quá trình truy cêp. Nếu có
thông tin dăa theo đða chî IP, hệ thống sẽ đþa
ra gợi ý về nhĂng sân phèm mà khách hàng đã
tÿng xem.
Hệ thống sā dýng thuêt toán gợi ý không cá
nhån hòa để hiển thð các sân phèm mĆi, sân
phèm bán chäy nhçt, sân phèm đþợc þa thích
nhçt. Đặc biệt, hệ thống tích hợp một số kỹ
527
Một số phương pháp gợi ý và ứng dụng trong thương mại điện tử
Bâng 5. Sai số dự đoán và thời gian thực hiện trung bình 5 lần chäy
của các phương pháp lọc cộng tác
Thời gian(sec)
Dataset
Thuật toán
NRMSE
Training
0,093
1,126
0,147
6,515
7,518
9,126
20,142
4,313
39,326
testing
0,027
Movielens (100K)
Content - based
User - based
Item - based
User - based
Item - based
User - based
Item - based
User - based
Item - based
0,317
0,280
0,288
0,285
0,254
0,248
0,282
0,0131
0,0103
3,107
7,793
Epinion
158,91
3869,7
171,73
4030,5
165,398
4431,387
BookCrossing
LastFM
Ghi chú: giá trị tốt nhất của các tiêu chí trên mỗi tập dữ liệu được tô đậm.
Thông tin
về Users
Recommender System
Thông tin về sản phẩm
Tương tác của User-item
(User product interactions)
(products cataluge)
(products cataluge)
Danh sách các sản phẩm
gợi ý cho khách
Hình 5. Tổng quan về cách tiếp cận
sân phèm mĆi, sân phèm bán chäy, sân phèm
đþợc nhiều ngþąi đánh giá.
6.3. Tiến trình gợi ý trong hệ thống website
thương mäi
- Nhóm 2: Sā dýng nhóm thuêt toán cá
nhån hòa đã trình bày ć mýc 2.2 để gợi ý cho
khách hàng: thuêt toán nhân khèu học, thuêt
toán gợi ý dăa trên nội dung (content - based),
thuêt toán lọc cộng tác (Collaborative filtering)
để đoán các sân phèm phù hợp vĆi khách hàng.
Tiến trình gợi ý sân phèm trong hệ thống
thþĄng mäi điện tā đþợc thể hiện trong hình 7.
Tiến trình này bao gồm 3 giai đoän:
Giai đoän 1: Thu thêp thông tin ngþąi dùng
Để có thể dă đoán đþợc sć thích cûa ngþąi
dùng, hệ thống phâi học một mô hình ngþąi
dùng (User model). Mô hình ngþąi dùng mà
chúng tôi thu thêp là các dĂ liệu cûa ngþąi dùng
nhþ: thông tin cá nhån, thông tin lðch sā tþĄng
tác cûa ngþąi dùng trên sân phèm.
Giai đoän 3: Gợi ý: Giai đoän này, cën cĀ
vào tÿng đặc điểm cûa khách hàng, hệ thống sẽ
dă đoán và gợi ý nhĂng sân phèm mà khách
hàng có thể thích.
Giai đoän 2: Sā dýng các thuêt toán gợi ý:
Giai đoän này, chúng tôi sā dýng dĂ liệu thu
thêp đþợc ć giai đoän 1 và dĂ liệu sân phèm để
chäy 2 nhóm thuêt toán:
6.4. Một số giao diện kết quâ chính ứng với
3 giai đoän gợi ý của hệ thống
6.4.1. Trang đánh giá sản phẩm
Giao diện đánh giá sân phèm đþợc thể hiện
trong hình 8.
- Nhóm 1: Sā dýng thuêt toán gợi ý không
cá nhân hóa (Non - personalized) để gợi ý các
528
Hoàng Thị Hà, Ngô Nguyễn Thức
Hình 6. Luồng xử lý chính trong hệ thống
Thu thập thông tin
(Information collection)
Phản hồi
(Feedback)
Học
(Learning)
Dự đoán/Gợi ý
(Recommender System)
Hình 7. Tiến trình gợi ý trong hệ thống
kiếm một sân phèm, hệ thống sẽ hiển thð danh
6.4.2. Một số trang huấn luyện mô hình
- Trang thống kê đánh giá sân phèm cûa
ngþąi dùng đþợc thể hiện trong hình hình 9.
- Trang đo lþąng độ tþĄng tă giĂa các ngþąi
dùng đþợc thể hiện trong hình 10.
sách nhĂng sân phèm mĆi và nhĂng sân phèm
tþĄng tă mà nhiều ngþąi quan tåm để gợi ý cho
khách hàng.
b. Đối với khách hàng thành viên
Nếu khách hàng là thành viên cûa hệ
thống, tÿng cò đánh giá sân phèm, website sẽ
gợi ý nhĂng sân phèm mĆi, sân phèm nhiều
ngþąi quan tâm, sân phèm tþĄng tă. Ngoài ra,
hệ thống còn dăa vào độ tþĄng tă giĂa các ngþąi
6.4.3. Các kết quả gợi ý sản phẩm
a. Đối với khách hàng mới
Nếu là khách hàng mĆi (khách hàng chþa
đánh giá bçt kỳ sân phèm nào), khi họ tìm
529
Một số phương pháp gợi ý và ứng dụng trong thương mại điện tử
dùng để hiển thð nhĂng sân phèm mà khách
Nhþ vêy, bìng việc xây dăng một Āng dýng
thþĄng mäi điện tā có tích hợp đa däng các
phþĄng pháp hệ gợi ý, website đã tă động đþa ra
cho khách hàng các gợi ý khá thông minh, đa
däng, trăc quan, phù hợp vĆi tÿng cá nhân khách
hàng và đã khíc phýc đþợc vçn đề ngþąi dùng
mĆi, sân phèm mĆi. VĆi nhĂng khâ nëng trên cho
thçy, hệ gợi ý mang läi trâi nghiệm tốt chokhách
hàng, giúp khách hàng giâm thąi gian tìm kiếm
sân phèm, tëng độ hài lñng, tëng cĄ hội mua
hàng và nâng cao tỷ lệ chuyển đổi mua hàng.
hàng chþa đþợc trâi nghiệm nhþng đã đþợc các
khách hàng tþĄng tă khác đánh giá cao.
- Trang gợi ý nhĂng sân phèm ngþąi dùng
có thể thích đþợc thể hiện trong hình 12.
- Trang hiển thð nhĂng sân phèm khách
hàng đã xem hoặc đã mua đþợc thể hiện trong
hình 13.
- Trang gợi ý sân phèm có thể đþợc mua
cùng nhau đþợc thể hiện trong hình 14.
Hình 8. Giao diện đánh giá sân phẩm của người dùng
Hình 9. Giao diện kết quâ đánh giá sân phẩm của người dùng
530
Hoàng Thị Hà, Ngô Nguyễn Thức
Hình 10. Giao diện đo lường độ tương tự giữa các người dùng
Hình 11. Giao diện gợi ý cho người dùng mới
531
Một số phương pháp gợi ý và ứng dụng trong thương mại điện tử
Hình 12. Giao diện gợi ý các sân phẩm người dùng có thể thích
Hình 13. Giao diện hiển thị những sân phẩm người dùng đã xem/mua
Hình 14. Giao diện gợi ý các sân phẩm hay mua cùng nhau
532
Hoàng Thị Hà, Ngô Nguyễn Thức
TÀI LIỆU THAM KHẢO
7. KẾT LUẬN
Hệ gợi ý có vai trò rçt quan trọng trong
Adomavicius G., Sankaranarayanan R., Sen S. &
Tuzhilin A. (2005). Incorporating contextual
information in recommender systems using a
multidimensional approach.. ACM Transactions on
Information Systems (TOIS). pp. 103-145.
thþĄng mäi điện tā. Nó là một trong nhĂng vü
khí mänh mẽ giúp nhiều doanh nghiệp tëng
doanh số bán hàng, là một trong nhĂng nhân tố
täo nên să thành công cûa các trang thþĄng mäi
điện tā và sẽ đþợc Āng dýng rộng rãi trong
tþĄng lai.
Dias M.B., Locher D., Li M., El-Deredy W. & Lisboa
P.J. (2008). The value of personalised
recommender systems to e-business: a case study.
Proceedings of the 2008 ACM conference on
Recommender systems. pp. 291-294.
Trong nghiên cĀu này, chúng tôi đã trình
bày tổng quan về hệ gợi ý, khám phá nhĂng tác
động cûa hệ gợi ý đối vĆi thþĄng mäi điện tā.
Bìng thăc nghiệm, chúng tôi đã so sánh đþợc
hiệu quâ thăc hiện cûa các phþĄng pháp gợi ý
Content-based, User-based và Item-based,
đánh giá đþợc nhĂng điểm mänh, điểm yếu cûa
mỗi phþĄng pháp gợi ý. Ngoài ra, chúng tôi báo
cáo thách thĀc cûa các phþĄng pháp gợi ý khi áp
dýng trong thþĄng mäi điện tā và chî ra giâi
pháp khíc phýc. Cuối cùng, chúng tôi đã xåy
dăng thành công hệ thống bán hàng trăc tuyến
có tích hợp các phþĄng pháp gợi ý khác nhau,
bao gồm kỹ thuêt gợi ý không cá nhân hóa
(Non-personalized) và các kỹ thuêt gợi ý cá
nhân hóa hiệu quâ nhþ: gợi ý dăa trên nội dung
(Content-based filtering), lọc cộng tác (User-
based, Item-based). Qua đò, ngþąi đọc hiểu đþợc
nền tâng lý thuyết hệ gợi ý, điểm mänh, điểm
yếu cûa các hệ gợi ý cüng nhþ quy trình xåy
dăng một Āng dýng thþĄng mäi điện tā có tích
hợp các phþĄng pháp gợi ý trong thăc tế.
GroupLens (1998). MovieLens 100K Dataset,
Retrieved from https://grouplens.org/datasets/
movielens/ on October 03, 2020.
Grouplens (2011). Last.FM. Retrieved from
October 03, 2020.
on
Google & Temasek (2018). Báo cáoReport e-Conomy
SEA 2018, Retrieved from
.
Temasek_v.pdf on March 20, 2020.
Ionos (2017). Recommendation systems in e-
commerce. US: IONOS Inc. Retrieved from
eting/online-sales/how-to-use-recommendation-
systems-in-e-commerce on May 15, 2020.
Jordan T. (2016). New insight from Experian
Marketing Services helps brands prepare for the
Khusro S., Ali Z. & Ullah I. (2016). Recommender
systems: issues, challenges, and research
opportunities. In Information Science and
Applications (ICISA) 2016. Springer. In
Information Science and Applications (ICISA).
Lei Tang, Zongtao Duan, Yishui Zhu, Junchi Ma &
Zihang Liu (2019). Recommendation for
HþĆng nghiên cĀu trong tþĄng lai cûa lïnh
văc này còn khá rộng mć, đặc biệt là các kỹ
thuêt gợi ý cá nhân hóa. Chúng tôi sẽ tiếp týc
nghiên cĀu, câi tiến Āng dýng các thuêt toán gợi
Ridesharing
Groups
Through
Destination
Prediction on Trajectory Data. IEEE Transactions
on Intelligent Transportation Systems. 99: 14.
Mohamed M.H., Khafagy M.H. & Ibrahim M.H. (2019).
Recommender Systems Challenges and Solutions
survey. International Conference on Innovative
Trends in Computer Engineering (ITCE)
ý
trong lïnh văc e-commerce, lïnh văc
e-learning để trợ giúp ngþąi dùng trong quá
trình mua hàng, tìm kiếm tài liệu cüng nhþ hỗ
trợ quá trình học têp trăc tuyến.
Nguyễn Hùng Dũng & Nguyễn Thái Nghe (2013). Hệ
thống gợi ý sản phẩm trong bán hàng trực tuyến sử
dụng kỹ thuật lọc cộng tác Tạp chí Khoa học,
Trường Đại học Cần Thơ. 31: 15.
LỜI CẢM ƠN
Nguyễn Thanh Hưng (2019). Báo cáo chỉ số thương
mại điện tử 2019. Hiệp hội thương mại điện tử
Việt Nam.
Chúng tôi câm Ąn Khoa Công nghệ thông
tin, Học viện Nông nghiệp Việt Nam đã täo
điều kiện tốt nhçt để chúng tôi thăc hiện
nghiên cĀu này.
Reichheld & F.F. (1993). Loyalty-based management.
Harvard business review. 71(2): 64-73.
533
Một số phương pháp gợi ý và ứng dụng trong thương mại điện tử
International Conference Proceeding Series. ACM
press. New York, USA. 8.
Schafer Ben J., Joseph Konstan & John Riedl (2001).
E-commence Recommendation Applications.
Data Mining and Knowledge Discovery.
5(1-2): 115-153.
Trademark Notice (2003). Epinions dataset. Retrieved
October 03, 2020.
Sharma L.
& Gera A. (2013). A survey of
recommendation system: Research challenges.
International Journal of Engineering Trends and
Technology (IJETT). 4(5): 1989-1992.
University of Freiburg (2004). BookCrossing,
Retrieved
from
freiburg.de/~cziegler/BX/ on October 03, 2020
Singh P. (2019). A Survey of Recommendation
Systems in Electronic Commerce. Apress,
Berkeley, CA. pp. 123-157.
Viễn Thông (2020). Thương mại điện tử Việt Nam
2020
sẽ
ra
sao?
Truy
cập
từ
tu-viet-nam-2020-se-ra-sao-4045309.html, ngày10
tháng 3 năm 2020.
Stephan
S.
(2019).
Personalized
Product
Recommendation Tips and Stats. Retrieved
product-recommendations-stats/ on Feb 25, 2020.
Xue A.Y., Qi J., Xie X., Zhang R., Huang J. & Li Y.
(2015). Solving the data sparsity problem in
destination prediction. The VLDB Journal.
24(2): 219-243.
Thomas T. (2006). Designing recommender systems
for e-commerce: an integration approach. ACM
534
15 trang
16100
Free
Bạn đang xem tài liệu "Một số phương pháp gợi ý và ứng dụng trong thương mại điện tử", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- mot_so_phuong_phap_goi_y_va_ung_dung_trong_thuong_mai_dien_t.pdf
