Nghiên Cứu Và Xây Dựng Hệ Thống Gợi Ý Sản Phẩm Thông Minh Ứng Dụng Học Máy Trên Nền Tảng Django
Hệ thống fullstack tích hợp các thuật toán học máy nhằm cá nhân hóa gợi ý sản phẩm cho người dùng, tối ưu hóa trải nghiệm tìm kiếm và mua sắm.
Giới thiệu
Trong bối cảnh thương mại điện tử bùng nổ, bài toán quá tải thông tin khiến người dùng gặp khó khăn trong việc tìm kiếm sản phẩm phù hợp, dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng giảm. Đề tài tập trung nghiên cứu các giải pháp gợi ý tự động nhằm giải quyết triệt để vấn đề này, nâng cao trải nghiệm cá nhân hóa và giữ chân khách hàng trên nền tảng số.
Hệ thống được thiết kế theo kiến trúc fullstack với backend nền tảng Django vững chắc, kết hợp cùng các thư viện khoa học dữ liệu hiện đại. Đề tài triển khai kết hợp các mô hình lọc cộng tác (Collaborative Filtering), lọc dựa trên nội dung (Content-based Filtering) và kỹ thuật phân tích ma trận để dự đoán sở thích, từ đó đưa ra danh sách đề xuất thời gian thực với độ chính xác cao.
Chức năng có trong gói chuẩn
- Thu thập và tiền xử lý dữ liệu hành vi người dùng (lượt xem, đánh giá, lịch sử mua sắm)
- Xây dựng mô hình lọc cộng tác dự đoán mức độ quan tâm của người dùng
- Gợi ý sản phẩm tương đồng dựa trên đặc trưng nội dung và thuộc tính
- Giao diện người dùng tương tác trực quan hiển thị danh mục gợi ý cá nhân hóa
- Trang quản trị Django hỗ trợ kiểm soát dữ liệu, quản lý sản phẩm và tài khoản
- Bảng điều khiển trực quan hóa số liệu tương tác và hiệu quả mô hình gợi ý
- API RESTful cung cấp dịch vụ gợi ý phục vụ tích hợp đa nền tảng
Chức năng ngoài danh sách này được tính riêng và ghi rõ trong bản chốt scope trước khi bắt đầu.
Công nghệ
- django
Muốn đổi sang công nghệ khác cho khớp yêu cầu môn học? Được — báo trước khi chốt scope, giá điều chỉnh theo hệ số công nghệ chứ không phải làm lại từ đầu.