TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT MÁY TÍNH

THIẾT KẾ WEBSITE THƯƠNG MẠI ĐIỆN
TỬ ỨNG DỤNG RECOMMENDER SYSTEM

SVTH:

TRẦN HỒNG PHƯƠNG
MSSV: 18119108

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT MÁY TÍNH

THIẾT KẾ WEBSITE THƯƠNG MẠI ĐIỆN
TỬ ỨNG DỤNG RECOMMENDER SYSTEM

SVTH:

TRẦN HỒNG PHƯƠNG
MSSV: 18119108

GVHD:

ThS.LÊ MINH

TP. HỒ CHÍ MINH – 12/2022

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
***-TP. Hồ Chí Minh, ngày 20 tháng 12 năm 2022

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ và tên sinh viên: Trần Hồng Phương

MSSV: 18119108

Ngành: Công nghệ kỹ thuật máy tính

Lớp: 18119CLA

Giảng viên hướng dẫn: ThS. Lê Minh
Ngày nhâ ̣n đề tài: 20/10/2022

Ngày nộp đề tài: 20/10/2022

1. Tên đề tài: Thiết kế Website thương mại điện tử ứng dụng recommender
system.
2. Các số liệu, tài liệu ban đầu:
3. Nội dung thực hiện:
- Các công nghệ sử dụng:
Front-End: HTML, CSS, Bootstrap.
Back-End: Django
Database: SQLite
- Nghiên cứu, thiết kế website dựa trên các công nghệ trên với các chức
năng như quản lý sản phẩm, danh mục, đơn hàng,....( cho người quản trị
), xem sản phẩm, xem đơn hàng, thêm vào giỏ hàng, đăng ký, đăng nhập
tài khoản,... ( cho người mua hàng ).
- Nghiên cứu và xây dựng mô hình recommender system để ứng dụng vào
website.
4. Sản phẩm: website thương mại điện tử kinh doanh quần áo có ứng dụng
recommender system
TRƯỞNG NGÀ NH

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
TP. Hồ Chí Minh, ngày 25 tháng 12 năm 2022

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ và tên Sinh viên: Trần Hồng Phương

MSSV: 18119108

Ngành: Công nghệ kỹ thuật máy tính
Tên đề tài: Thiết kế Website thương mại điện tử ứng dụng recommender system
Họ và tên Giáo viên hướng dẫn: ThS. Lê Minh
NHẬN XÉT
1. Về nội dung đề tài &amp khối lượng thực hiện:
Thiết kế một website bán hàng trực tuyến.
2. Ưu điểm:
...........................................................................................................................................................
...........................................................................................................................................................
...................................................................................................................................................
...

...
g
toán

thanh mua nhấn nút thanh thị thanh toán thành công
toán,

công

Người dùng điền đầy
đủ các trường xuất hiện
Người dùng nhấn nút
thanh toán

44

CHƯƠNG 5
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
5.1 KẾT LUẬN
Với đề tài “THIẾT KẾ WEBSITE THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ ỨNG DỤNG
RECOMMENDER SYSTEM” sinh viên thực hiện đã thiết kế thành công một
website bán hàng với các tính năng cơ bản như:
Về phía người quản trị:
-

Quản lý các đơn hàng,

-

Quản lý các sản phẩm ,

-

Quản lý tài khoản,

-

Quản lý danh mục,

-

Quan lý thông tin các sản phẩm trong đơn hàng,

-

Quản lý việc đánh giá hay phản hồi của người mua hàng.

Về phía người mua hàng:
-

Đăng ký, đăng nhập bằng tài khoản trên website,

-

Xem chi tiết sản phẩm,

-

Được gợi ý các sản phẩm tương tự với sản phẩm đang xem,

-

Xem xét, lựa chọn sản phẩm có trong danh sách sản phấm,

-

Được đánh giá, phản hồi, bình luận về sản phẩm,

-

Xem xét, lựa chọn sản phẩm có trong giỏ hàng,

-

Xác nhận thanh toán khi giao hàng.

Đồng thời, khi ứng dụng một recommender system, website đã có tính ứng
dụng cao hơn trong việc giải quyết nhu cầu thực tiễn là đưa ra nhiều gợi ý, lựa
chọn mang tính hỗ trợ cho người mua hàng.

5.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Hiện nay nhiều công nghệ đang phát triển một cách thần tốc, sinh viên thực
hiện mong muốn có thể cải tiến và phát triển đề tài theo nhiều hướng như:
45

-

Cải thiện giao diện website.

-

Chỉnh sửa thêm nhiểu tính năng cho bộ lọc hơn.

-

Thêm đa dạng hơn về các loại tài khoản đăng nhập như Google,
Facebook.

-

Hỗ trợ nhiều loại ngôn ngữ, tiền tệ.

-

Có thể phát triển lên mobile.

-

Tối ưu hóa khả năng xử lý dữ liệu để tối ưu website tốt hơn.

-

Cập nhật thêm nhiều dữ liệu cho việc lựa chọn hơn.

-

Thêm nhiều tiện ích hỗ trợ hơn.

Qua đó có thể dễ dàng đưa đề tài vào ứng dụng thực tiễn hơn.

46

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] W. Ballard, “Hands-On Deep Learning for Images with TensorFlow: Build
intelligent computer vision applications using TensorFlow and Keras,” 2018.
[2] A. Melé, Django 4 By Example - Fourth Edition, 2022.
[3] A. S. H. R. A. M. M. Sanjeevan Sivapalan, “Recommender Systems in ECommerce,” 2014.
[4] U. N. Tanmayee Salunke, “Recommender Systems in E-commerce,” 2022.
[5] G. T. E. P. O. C. C. C. F. Matthijs Douze, “The 2021 Image Similarity
Dataset and Challenge,” 2021.
[6] X. Z. S. R. J. S. Kaiming He, “Deep Residual Learning for Image
Recognition,” 2015.
[7] V. C. Srikar Appalaraju, “Image similarity using Deep CNN and Curriculum
Learning,” 2018.

47

48