Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á
Năm thứ. 33(12) , Tháng 12/2022, Trang 21-38


Mô hình hệ thống khuyến nghị sản phẩm trong kinh doanh trực tuyến dựa vào khai thác dữ liệu phi cấu trúc
Model of Product Recommendation System in Online Business Based on Unstructured Data Mining
Lê Triệu Tuấn & Pham Minh Hoan

DOI:
Tóm tắt
Dữ liệu phi cấu trúc được tạo ra bởi khách hàng trên các trang thương mại điện tử ngày càng nhiều và trở nên quan trọng để nghiên cứu và phát triển hệ thống khuyến nghị sản phẩm, hỗ trợ khách hàng trực tuyến ra quyết định mua hàng. Những dạng dữ liệu này đang cung cấp hướng nghiên cứu mới vào giải quyết các vấn đề thách thức của hệ thống khuyến nghị truyền thống. Bài báo đề xuất mô hình hệ thống khuyến nghị sản phẩm trực tuyến dựa vào khai thác các bình luận dưới dạng văn bản của khách hàng. Hệ thống bao gồm hai phân hệ, phân hệ thứ nhất là quy trình khai thác dữ liệu phi cấu trúc; phân hệ thứ hai thực hiện khuyến nghị sản phẩm, phương pháp khuyến nghị lọc cộng tác được sử dụng. Kết quả phân loại bình luận được tích hợp với các kết quả khuyến nghị mặt hàng để tăng cường thông tin tới người dùng trước khi ra quyết định lựa chọn sản phẩm, và khắc phục vấn đề ‘người dùng mới’. Nghiên cứu đề xuất cách xây dựng ma trận xếp hạng ảo (virtual utility) từ điểm phân loại bình luận thay cho xếp hạng thực (real rating) để khắc phục vấn đề ‘dữ liệu thưa thớt’. Kết quả, những xếp hạng ảo này có kỳ vọng cao đối so với xếp hạng thực của khách hàng.

Abstract
Unstructured data generated by customers on e-commerce websites become an important matter in research and development of online recommendation system. It’s assisting for online customers in making purchasing decisions. These types of data are providing new research directions for solving the challenges of traditional recommendation systems. The study proposes a model of an online recommendation system based on exploiting customers' comments. The system consists of two phases, the first is the unstructured data mining process and the second phase implements product recommendations according to the collaborative filtering model approach. Comment classification results integrated with the recommendation module to enhance information to users before they are making product selection decisions and overcome the problem of the new users. Therefore, the study proposes a way to build a virtual rating from the sentiment classification score instead of the real rating to overcome the problem of sparse data.

Từ khóa
Hệ thống khuyến nghị trực tuyến; Xếp hạng ảo; Xếp hạng thực; Khai thác dữ liệu phi cấu trúc.
Online Recommendation System; Virtual rating; Real rating; Unstructured data mining.
Download
Mô hình tư vấn học tập trong đào tạo trực tuyến dựa trên cộng đồng người học đa tiêu chí
2024, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á Mở rộng

Nghiên cứu xây dựng hệ thống tính toán hiệu năng cao phục vụ triển khai các bài toán trong Ðại học thông minh
2024, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á Mở rộng

Ảnh hưởng của hệ thống thông tin đến lợi thế cạnh tranh của các công ty giao nhận hàng xuất nhập khẩu và đại lý hải quan tại thành phố Hồ Chí Minh
2024, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á Mở rộng

Phân tích ý kiến khách hàng trong thương mại điện tử tiếp cận theo phương pháp học máy kết hợp kiểm định Bootstrap
2024, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á Mở rộng

Nghiên cứu mô hình học máy dự đoán xác suất vỡ nợ của khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng thương mại cổ phần ở Việt Nam
2023, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á Mở rộng