NGHIỆM THU ĐỀ TÀI NCKH SV NĂM 2026 “ỨNG DỤNG PYTHON TRONG XÂY DỰNG HỆ THỐNG GỢI Ý MUA HÀNG”

NGHIỆM THU ĐỀ TÀI NCKH SV NĂM 2026 “ỨNG DỤNG PYTHON TRONG XÂY DỰNG HỆ THỐNG GỢI Ý MUA HÀNG”

   Trong bối cảnh thương mại điện tử ngày càng phát triển, số lượng sản phẩm trên các nền tảng mua sắm trực tuyến ngày càng lớn, khiến người dùng gặp khó khăn trong việc tìm kiếm và lựa chọn sản phẩm phù hợp. Xuất phát từ thực tế đó, sinh viên Phạm Thị Nhã Quyên – lớp Đ23HT1 (chủ nhiệm), sinh viên Ngô Trần Yến Vi – lớp Đ23HT1 (thư ký) và sinh viên Trần Thị Huyền Trang – lớp Đ23HT1 (thành viên) đã thực hiện đề tài nghiên cứu khoa học “Ứng dụng Python trong xây dựng hệ thống gợi ý mua hàng”, dưới sự hướng dẫn của ThS. Phạm Minh Khan.

   Qua quá trình nghiên cứu, nhóm nhận thấy dữ liệu sản phẩm có thể cung cấp nhiều thông tin hữu ích cho việc xây dựng hệ thống gợi ý như tên sản phẩm, thương hiệu, giá, đánh giá, số lượng đánh giá và các đặc trưng kỹ thuật. Tuy nhiên, dữ liệu nghiên cứu không có lịch sử tương tác giữa người dùng và sản phẩm, do đó việc áp dụng trực tiếp các phương pháp Collaborative Filtering gặp hạn chế.

   Từ đặc điểm dữ liệu trên, đề tài sử dụng Python để thu thập, tiền xử lý, phân tích dữ liệu và xây dựng các mô hình gợi ý sản phẩm. Nhóm thực hiện các bước làm sạch, chuẩn hóa, xử lý dữ liệu trùng lặp, giá trị ngoại lai và xây dựng các đặc trưng phục vụ quá trình gợi ý. Trên cơ sở đó, các mô hình được thực nghiệm và so sánh nhằm lựa chọn phương pháp phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.

   Kết quả nghiên cứu tập trung vào Multi-feature Hybrid Recommender, mô hình kết hợp nhiều nhóm đặc trưng gồm Text, Numeric, Brand, Price Segment và Popularity. Mô hình được đánh giá thông qua các tiêu chí như chất lượng gợi ý, độ bao phủ (coverage), tính đa dạng và popularity bias.

   Bên cạnh việc xây dựng và đánh giá mô hình, nhóm đã tích hợp hệ thống gợi ý vào website thử nghiệm, hỗ trợ người dùng tìm kiếm, xem thông tin sản phẩm và nhận các sản phẩm gợi ý phù hợp. Qua đó, đề tài bước đầu cho thấy khả năng ứng dụng Python và các kỹ thuật hệ thống gợi ý vào bài toán hỗ trợ lựa chọn sản phẩm trong môi trường thương mại điện tử.

   Sau quá trình nghiên cứu, xây dựng và thử nghiệm, đề tài đã được Hội đồng nghiệm thu đề tài nghiên cứu khoa học sinh viên năm 2026 tổ chức nghiệm thu vào ngày 19/8/2026 tại Phòng họp H2 – Trường Đại học Lao động – Xã hội (Cơ sở II) và và được đánh giá 64,8 điểm, xếp loại Đạt.

   Hội đồng nghiệm thu được thành lập theo Quyết định số 418/QĐ-CSII ngày 13/8/2026, gồm:

     1. ThS. Phan Thanh Hải – Chủ tịch Hội đồng;

     2. TS. Kiều Lê Công Sơn – Thư ký;                                                                 

     3. ThS. Lê Hữu Nhơn – Phản biện 1;

     4. ThS. Nguyễn Lặc – Phản biện 2;

     5. ThS. Bùi Thị Thà – Thành viên.

  Kết quả của đề tài là hệ thống gợi ý sản phẩm được xây dựng và thử nghiệm bằng Python, trong đó Multi-feature Hybrid Recommender được lựa chọn làm mô hình triển khai chính. Mô hình kết hợp nhiều đặc trưng của sản phẩm nhằm hỗ trợ đưa ra các gợi ý phù hợp trong điều kiện chưa có dữ liệu tương tác người dùng. Kết quả nghiên cứu đồng thời được tích hợp vào website thử nghiệm, qua đó thể hiện khả năng ứng dụng kiến thức chuyên ngành Hệ thống thông tin quản lý và các kỹ thuật phân tích dữ liệu vào bài toán hỗ trợ lựa chọn sản phẩm trong thương mại điện tử.