Hình 3.7 - Các câu hỏi samsungtelecom.com 3.4.1.g Shopping.Yahoo.com/Smartsort Shopping.yahoo.com hệ thống mua sắm lớn Ngồi tính hỗ trợ tìm kiếm thông thường duyệt theo catalog, cho khách hàng đánh giá sản phẩm mua, người dùng tìm sản phẩm theo sở thích, mục đích sử dụng qua tính Smartsort có trang web Yahoo!Shopping gồm nhiều loại mặt hàng phần Smartsort hỗ trợ mặt hàng đồ điện tử điện thoại di động, digital camera, PDA, máy tính v.v… Phần khảo sát ta tập trung vào mặt hàng điện thoại di động Tính Smartsort Yahoo!Shoppping hỗ trợ người dùng chọn mức độ quan trọng thuộc tính sản phẩm qua kéo (slider bar) Người dùng đánh giá độ quan trọng đặc tính máy điện thoại di động thời gian dùng pin, kích cỡ, nhà sản xuất, tính giải trí khác v.v… Yahoo đưa mức đánh giá độ quan trọng tính điện thoại di động sau: khơng quan trọng (not important), quan trọng (sightly important), quan trọng (important), quan trọng (very important), quan trọng(most important) Kết đưa 10 máy điện thoại di động xếp theo độ quan trọng tính đánh giá trước Trong danh sách máy điện thoại đưa người dùng tiếp tục chọn vào danh sách so sánh Một ma trận so sánh đưa giúp khách hàng dễ dàng so sánh 21 Hình 3.8 - Đánh giá độ quan trọng thuộc tính với SmartSort 3.4.2 Bảng tóm tắt so sánh Bảng 3.3 - Tổng kết so sánh website STT 3.5 Website Đặc điểm Amazon.com Các đặc tính hỗ trợ phong phú, hỗ trợ người dùng nhiều giai đoạn tìm kiếm, hướng dẫn mua Moviefinder.com Chỉ có đặc điểm đơn giản danh sách “Top 10” đánh giá điểm cho phim Carsdirect.com Catalogue danh mục xe chứa theo nhu cầu người mua Samsungtelecom.com Danh sách câu hỏi đưa nhằm đánh giá nhu cầu người dung Danh sách kết ma trận so sánh hợp xếp HpShopping.com Danh sách câu hỏi đưa cho khách hàng ma trận so sánh danh sách sản phẩm đề nghị có nội dung cách trình bày tốt Shopping.yahoo.com/ Danh sách đánh giá độ quan trọng tiêu Smartsort chuẩn sản phẩm đưa kết Mức hỗ trợ đạt 2 - 3 Các tiện ích mà trang web bán hàng cần cung cấp để Hỗ trợ khách hàng tốt Qua phần thống kê bên thấy “hỗ trợ khách hàng” thiếu hụt nghiêm trọng trang web bán hàng 22 Theo khảo sát người thường xuyên mua hàng qua mạng tiện ích hỗ trợ khách hàng đóng vai trị then chốt việc gia tăng số lượng mua hàng qua mạng Các tiện ích mà cửa hàng mạng cần cung cấp (tốt hơn) • Giá hỗ trợ so sánh giá • Tính bảo mật giao dịch • Các dịch vụ hỗ trợ khách hàng việc mua hồn trả hàng hóa • Hỗ trợ khách hàng tìm kiếm, chọn lựa sản phẩm 23 Chương Sử dụng giải thuật di truyền để giải toán hỗ trợ chọn sản phẩm mua hàng qua mạng 4.1 Giới thiệu Để xây dựng trang web bán hàng thật hoàn hảo kết hợp nhiều yếu tố bao gồm quảng bá đến người dùng, giao diện người dùng, tiện ích hỗ trợ khách hàng mua hàng, dịch vụ giao hàng hoàn trả hàng Trong khuôn khổ luận văn, chúng em cố gắng đưa cách tiếp cận để xây dựng yếu tố “hỗ trợ khách hàng chọn sản phẩm mua hàng qua mạng” Chọn sản phẩm phần quan trọng mua hàng Như chương trước phân tích ngun nhân dẫn đến khơng thành cơng phương thức mua hàng qua mạng người mua chọn sản phẩm ưng ý trước mặt hàng bày Vậy trang web xây dựng phải có nhiệm vụ người bán hàng chuyên nghiệp nắm bắt nhu cầu người mua khuyến cáo cho người mua số sản phẩm mà cho thích hợp Mặc dù định cuối thuộc người định, người mua hàng, nhiên lời khuyên cho người dùng quan trọng 4.2 Các khó khăn xây dựng module hỗ trợ khách hàng chọn sản phẩm Các khó khăn phi kỹ thuật: • Khơng giống người bán hàng thực, người bán hàng qua cách ứng xử, ăn mặc, thái độ v.v người mua mà chọn mặt hàng cho phù hợp Trang web bán hàng hồn tồn khơng biết thơng tin khách hàng • Người mua tự tương tác, trao đổi với người bán để nói lên nhu cầu, sở thích Trong mua hàng mạng yếu tố thời gian quan trọng, cần phải dung hịa lượng thơng tin cần thu thập thời gian tiêu tốn người dùng • Trao đổi ngôn ngữ tự nhiên dễ dàng hiệu Trong người mua trao đổi với trang web qua số cách định (thường số hóa) 24 Các khó khăn kỹ thuật: • Khơng gian tìm kiếm sản phẩm lớn, khơng thể tìm tuyến tính bắt khách hàng đợi lâu • Cần tạo kich để thu thập thông tin khách hàng cho hợp lý, tránh gây nhàm chán làm nhiều thời gian • Vấn đề “đa mục tiêu” (xem phụ lục A), sở thích người dùng đơi xung đột không hợp lý dẫn đên kết tìm kiếm thường “Khơng tìm thấy mặt hàng phù hợp” Đây điều cấm kỵ người bán hàng, để người khách hàng tay không, không bán hàng mà cịn để lại ấn tượng khơng tốt nơi khách hàng 4.3 Vấn đề “đa mục tiêu” chọn sản phẩm Có thể thấy khó khăn lớn module hỗ trợ chọn sản phẩm giải quyết, thỏa mãn lúc nhiều tiêu chí người mua mặt hàng mà khách hàng quan tâm Các mục tiêu,sở thích đối chọi nhau.Đây thực chất giải tốn tối ưu đa mục tiêu (xem phụ lục A), mục tiêu sở thích người dùng mà mặt hàng phải thỏa Module có nhiệm vụ tìm sản phẩm phù hợp (hoặc gần giống) với sở thích người mua 4.4 Cách tiếp cận để giải toán “Tối ưu đa mục tiêu” chọn sản phẩm Nội dung luận văn tìm hiểu tốn tối ưu hóa đa mục tiêu cách tiếp cận dùng giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA) Và áp dụng cách tiếp cận để giải tốn tối ưu hóa đa mục tiêu hỗ trợ khách hàng chọn sản phẩm Luận văn chọn cách tiếp cận với lý sau: • Đây cách tiếp cận mẻ nhiều người quan tâm,phát triển ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác • Giải thuật di truyền (GA) giựa ý tưởng quần thể tự nhiên, chọn lọc ngẫu nhiên làm cho giải thuật có khả mạnh mẽ việc tìm kiếm cách song song Trong tất cá thể quẩn thể cố gắng tìm kiếm tất hướng khơng gian tìm kiếm qua cho phép GA tránh tối ưu hóa cục • Một mạnh GA nhiệm vụ tìm kiếm khơng lo sợ khả bùng nổ tổ hợp tìm kiếm.GA đặc biệt tỏ hữu hiệu với khơng gian tìm kiếm lớn Với khơng gian tìm kiếm lớn GA khơng bảo đảm tối 25 ưu hóa tồn cục mà cịn bảo đảm thời gian tìm kiếm, u cầu quan trọng tốn • Và đặc trưng toán, cần trả cho người mua danh sách mặt hàng mà theo hệ thống phù hợp (thông thường từ đến giải pháp) nên việc sử dụng GA lại hợp lý GA khác phương pháp tìm kiếm tuyến tính khác lần chạy cho ta tập giải pháp thuộc miền Pareto (xem phụ lục A) quần thể 4.5 Chuyển toán chọn sản phẩm thành toán tối ưu đa mục tiêu Chúng ta mô tả toán mua hàng thành khái niệm tốn tối ưu hóa đa mục tiêu 4.5.1 Lời giải cho tốn Trong tốn tìm kiếm sản phẩm, người dùng mong muốn chọn mặt hàng thích hợp sản phẩm tối ưu sở thích người mua lời giải tốn Nhưng chọn sản phẩm cho người dùng khơng phù hợp cho lắm, đơi tạo cho người dùng cảm giác bị ép buộc Do giải pháp phù hợp tập lời giải tối ưu, tập hợp tương tự sản phẩm mà người bán hàng gợi ý cho nắm bắt nhu cầu khách hàng 4.5.2 Các biến định Ở biến định (xem phụ lục A) thuộc tính cấu thành nên sản phẩm Ví dụ (sản phẩm điện thoại di động) X = (Giá, trọng lượng, kiểu dáng, thời gian sử dụng pin) X điểm vùng khả thi (xem phụ lục A) Trong ví dụ có biến định 4.5.3 Các ràng buộc Trong toán “tối ưu đa mục tiêu “ ràng buộc (xem phụ lục A) điều kiện biến định Nhưng tốn khơng gian tìm kiếm rời rạc, điểm khơng gian tìm kiếm ràng buộc biến định Hay nói cách khác giá trị biến định tồn lời giải ràng buộc đắn Các ràng buộc mô tả vector: 26 H = (h1 ( x), h2 ( x), , hn ( x)) với n số biến định Trong hk ( x) = ( x k = N k ) Khi ràng buộc H thỏa ∃ X i ∈ F , X i = ( N , N , , N n ) Với F vùng khả thi, khơng gian lời giải tốn không gian sản phẩm 4.5.4 Các mục tiêu Có thể dễ dàng nhận thấy mục tiêu (objective) (xem phụ lục A) mà người mua nhắm tới giá (cost) chất lượng sản phẩm (performance) Người mua muốn mua sản phẩm đáp ứng đầy đủ yêu cầu với giá rẻ Và điều khó khăn mục tiêu xung đột với Một sản phẩm với tính trội ln có giá cao sản phẩm khác ngược lại thường ngược lại với mong muốn người mua Do nhiệm vụ tốn đa mục tiêu phải dung hịa mục tiêu Mơ tả tổng qt: min/ max F = ( f p ( x), f c ( x)) Từ ta thống dùng min, tức mục tiêu ta làm tối thiểu hóa vector mục tiêu Trong F vector mơ tả mục tiêu cost performance f c (x) hàm mục tiêu cho mục tiêu giá (cost) f p (x) hàm mục tiêu cho mục tiêu chất lượng (performance) Một ví dụ đơn giản vector mục tiêu sản phẩm gồm thuộc tính Sản phẩm X =(weight, cost) với tính chất giá (cost) cao trọng lượng (weight) thấp người mua muốn sản phẩm với giá (cost) thấp trọng lượng (weight) thấp Vector mục tiêu định nghĩa sau: F = ( f p ( X ), f c ( X )) với f p ( X ) = weight f c ( X ) = cost 27 fp(X ) Xu hướng người mua Vùng yêu thích Vùng khả thi hay khơng gian tìm kiếm fc (X ) Hình 4.1 - Vector mục tiêu sản phẩm có thuộc tính Trên trường hợp đơn giản performance ta có thuộc tính Đối với trường hợp tổng quát sao? Bây hàm mục tiêu chất lượng (performance) sản phẩm trở thành: f p ( x) = ( f p1 ( x) + f p ( x) + + f p ( n −1) ( x)) với n số thuộc tính sản phẩm (n-1 bỏ qua thuộc tính giá cả) Nhưng khó khăn đặt thuộc tính lại khơng có đơn vị tính giống ta cần có số tinh chỉnh để hàm f p (x) thực Một cách đơn giản mà ta áp dụng tinh chỉnh (normalize) thuộc tính để thuộc tính có giá trị số thực từ đến Bây hàm mục tiêu performance có dạng: 0 f p ( x) = ( f p1 ( x) / X 10 + f p ( x) / X + + f p ( n −1) ( x) / X n −1 ) X k0 giá trị lớn mà thuộc tính X có 4.5.5 Hướng đến lời giải “tối ưu” Để có lời giải tối ưu (hoặc gần tối ưu) cần qua giai đoạn: • Hướng lời giải miền tối ưu Pareto (xem phụ lục A) • Chọn miền Pareto lời giải phù hợp 4.5.5.a Điều hướng lời giải miền tối ưu Pareto Cũng với cách mua hàng truyền thống ,để người bán hàng chọn sản phẩm phù hợp người mua phải cung cấp tiêu chí (sở thích) sản phẩm mà định mua Cũng tương tự để giải toán phải thu thập số thông tin sản phẩm mà người dùng mong đợi, mục tiêu người dùng 28 Chúng ta mơ tả mục tiêu người dùng vector sau: Pr ef = ( P1 , P2 , , Pk ) (Pref - Preference ) Trong Pi số, mơ tả giá trị mà người mua mong muốn có thuộc tính xi Và k số thuộc tính mà người dùng mơ tả sản phẩm.Trong ≤ k ≤ n (n số thuộc tính sản phẩm) khơng thiết người dùng phải mơ tả tất thuộc tính Và mục tiêu đưa giá trị thuộc tính mơ tả gần với giá trị Pi tốt Đây nơi ta áp dụng hướng tiếp cận hướng mục đích (xem phụ lục A), Pi mục đích Một mục đích thuộc tính xi mô tả cách đơn giản là: f pi ( x) − xi Và hàm mục tiêu chất lượng sản phẩm có dạng: k f p ( x) = min(∑ f pi ( x) − xi ) i =1 Khi tối ưu mục đích (goal) hi vọng sản phẩm không gian tìm kiếm thuật tốn di truyền điều hướng miền tối ưu Pareto f p (x) P Miền tối ưu Pareto P2 Pi f c (x) Hình 4.2 - Điều hướng miền tối ưu Pareto 29 4.5.5.b Chọn miền tối ưu Pareto lời giải tối ưu Theo định nghĩa miền tối ưu Pareto lời giải miền khơng thể so sánh với miền khơng có lời giải hồn tồn thống trị lời giải khác (xem phụ lục A) Khi chọn lọc lời giải miền Pareto (ở bước trên) việc chọn miền nhiều lời giải mà ta cho tốt lời giải khác (cũng thuộc miền Pareto) Chúng ta phải làm việc miền Pareto không đảm bảo tồn lời giải Để chọn lời giải tốt miền áp dụng cách tiếp cận Weighting Objective(xem phụ lục A) Khi ta cần thêm thông tin mức độ quan trọng mục tiêu (đây đánh giá khách quan người định-người mua hàng).Đây mối tương quan độ trội mục tiêu Lúc vector mơ tả sở thích người mua có dạng: Pr ef = (( w p1 , P1 ), ( w p , P2 ), , ( w pk , Pk )) wi độ quan trọng mục tiêu thứ i mục tiêu chất lượng sản phẩm f pi (x) Khi trọng số quan trọng mục tiêu chất lượng sản phẩm (performance) : k w p = ∑ w pi i =1 Và độ quan trọng mục tiêu giá wc Với ràng buộc: k w p + wc = ∑ w pi + wc = i =1 Khi người dùng thay đổi trọng số độ quan trọng mục tiêu lời giải “tối ưu” di chuyển miền Pareto Người định thay đổi trọng số để chọn lời giải “tối ưu” 30 f p (x) Miền tối Pareto ưu wc wp f c (x) Hình 4.3 Di chuyển miền Pareto cách thay đổi trọng số 4.5.6 Các cải tiến để phù hợp với tốn 4.5.6.a Mơ tả cấu trúc gene thuật giải di truyền Do nhu cầu toán (cần trả tập lớn lời giải tối ưu) nên gen biễu diễn mảng định danh lời giải khơng gian tím kiếm (trong trường hợp cụ thể id sản phẩm sở liệu) Số lời giải trả phụ thuộc vào mong muốn người dùng (nhưng phải lớn 1, không lại muốn khơng tìm thấy sản phẩm nào) Mơ tả gen: ID1 ID2 … IDn Trong n số kết mà người dùng mong đợi trả Kết tốt mà ta mong đợi để chọn gen mà tất ID gen nằm miền tối ưu Pareto tồi có số ID thuộc Pareto số nằm gần miền Pareto Trường hợp khơng thành cơng khơng có ID thuộc miền Pareto lúc thuật giải chưa hội tụ, hội tụ sớm gây tối ưu cục 31 f p (x) Gene xấu Loại gene tốt Gene tương đối tốt f c (x) Hình 4.4 - Các trạng thái gen quần thể 4.5.6.b Vai trò thao tác chọn lọc, lai ghép, đột biến quần thể Chọn lọc: Q trình nhằm mục đích loại bỏ khỏi quần thể gen chứa lời giải xấu (những lời giải nằm xa miền tối ưu Pareto) (xem hình trên) Tuy nhiên vấn đề cần quan tâm bảo tốn tính tốt tính đa dạng quần thể Khi loại bỏ gen xấu loại bỏ ln lời giải tốt (hoặc tương đối tốt) tồn gen Lai ghép: Đây trình tự nhiên nhiễm sắc thể gen hốn đổi cho Nhiệm vụ làm tăng tính đa dạng quần thể, với hi vọng gen tốt tạo Chúng ta cần số cải tiến để bảo đảm gen đời sau tốt đời trước Bởi độ tốt gen xác định tổng độ tốt nhiễm sắc thể (gen có nhiều nhiễm sắc thể (NST) miền Pareto, gần miền Pareto gen tốt hơn) Nên lai ghép ta chuyển NST tốt gen (bố mẹ) vào gen người lại Như sau lai ghép tạo gen hoàn toàn trội gen bố mẹ, gen chứa tồn tính xấu Khi q trình chọn lọc ta giữ lại gen tốt vừa tạo gen (bố mẹ) tốt Khi ta vừa bảo đảm nhiễm sắc thể tốt khơng bị “vơ tình” loại bỏ tính đa dạng quần thể bảo tồn qua đời 32 f p (x) Gene bố Gene xấu Gene tốt Gene mẹ f c (x) Hình 4.5 - Lai ghép Đột biến: Vai trò thao tác đột biến để tránh tối ưu hóa cục (các gen chưa tiến đến miền Pareto) Qua thao tác đột biến đưa lời giải tốt vào không gian quần thể thuật giải di truyền f p (x) Đột biến f c (x) Hình 4.6 - Đột biến 4.5.6.c Hàm thích nghi Hàm thích nghi sản phẩm có dạng sau: k F = ∑ f pi ( x) + f c ( x) i =1 f pi (x) hàm mục tiêu thuộc tính chất lượng thứ i (người mua quan tâm đến k thuộc tính-ngồi giá) 33 f c (x) hàm mục tiêu giá Một sản phẩm tốt có giá trị hàm thích nghi lớn hơn.Khi thuật giải cố gắng tối đại hóa hàm thích nghi, thực chất điều hướng sản phẩm miền tối ưu Pareto Để kết hợp giai đoạn điều hướng kết hợp cách dùng hướng mục đích trọng số quan trọng vào hàm mục tiêu sau: f pi ( x) = wi (1 − p i − x i / x i* ) * f c ( x) = wc (1− | p c − c | / c ) wi độ quan trọng thuộc tính i p i giá trị mà người dùng mong đợi thuộc tính i x i giá trị thuộc tính i x i* giá trị tối đa mà thuộc tính i có c * giá tiền tối đa mà sản phẩm có 34 Chương Phân tích thiết kế website bán điện thoại di động có hỗ trợ người mua chọn sản phẩm 5.1 5.1.1 Phân tích Mơ hình Usecase Hình 5.1 - Lược đồ Usecase 5.1.2 Mơ tả Actor Actor khách hàng: Người dùng hệ thống khách hàng Hệ thống không yêu cầu khách hàng phải có tài khoản riêng Một người dùng vào hệ thống tìm mua điện thoại lúc 5.1.3 Mô tả Usecase 5.1.3.a Usecase Tìm kiếm Usecase thực khách hàng muốn tìm kiếm sản phẩm điện thoại di động theo mức giá theo số hãng sản xuất Người dùng chọn mức giá năm mức giá sau: chọn hãng điện thoại cần tìm Hệ thống trả cho khách hàng danh sách máy điện thoại di động hãng chọn có mức giá Danh sách thể thông tin sơ sản phẩm gồm: tên máy, nhà sản xuất, giá bán, kích cỡ, thời gian chờ, thời gian đàm thoại Và sản phẩm cho phép người dùng xem thông tin chi tiết sản phẩm đặt mua sản phẩm Lược đồ trình tự - luồng cho usecase Tìm kiếm 35 Hình 5.2 - Lược đồ trình tự cho usecase Tìm kiếm 5.1.3.b Usecase Xem danh sách sản phẩm bán chạy Usecase nhằm đưa cho khách hàng danh sách sản phẩm bán chạy hệ thống Hệ thống thể hiển danh sách thông tin sơ sản phẩm gồm: tên máy, nhà sản xuất, giá bán, kích cỡ, thời gian chờ, thời gian đàm thoại Và sản phẩm cho phép người dùng xem thông tin chi tiết sản phẩm đặt mua sản phẩm Lược đồ trình tự-luồng cho usecase Xem danh sách sản phẩm bán chạy sau: Hình 5.3 - Lược đồ trình tự cho usecase Xem danh sách sản phẩm mua nhiều 5.1.3.c Usecase Xem danh sách sản phẩm mắt Usecase nhằm đưa cho khách hàng danh sách sản phẩm mắt tháng Hệ thống thể hiển danh sách thông tin sơ sản phẩm gồm: tên máy, nhà sản xuất, giá bán, kích cỡ, thời gian chờ, thời gian đàm thoại Và sản phẩm cho phép người dùng xem thông tin chi tiết sản phẩm đặt mua sản phẩm Lược đồ trình tự-luồng cho usecase Xem danh sách sản phẩm mắt sau: 36 Hình 5.4 - Xem danh sách sản phẩm mắt 5.1.3.d Usecase Xem danh sách sản phẩm nhiều người quan tâm Usecase nhằm đưa cho khách hàng danh sách sản phẩm nhiều người xem chi tiết Hệ thống thể hiển danh sách thông tin sơ sản phẩm gồm: tên máy, nhà sản xuất, giá bán, kích cỡ, thời gian chờ, thời gian đàm thoại Và sản phẩm cho phép người dùng xem thông tin chi tiết sản phẩm đặt mua sản phẩm Lược đồ trình tự-luồng cho usecase Xem danh sách sản phẩm nhiều người quan tâm sau: Hình 5.5 - Lược đồ Usecase Sản phẩm quan tâm nhiều 5.1.3.e Usecase Trợ giúp chọn sản phẩm Usecase thực khách hàng muốn tìm kiếm điện thoại di động có đặc tính mà thích Hệ thống u cầu khách hàng đánh giá mức độ quan tâm tiêu chuẩn máy điện thoại di động giá trị mong muốn thuộc tính Hệ thống trả danh sách gồm máy điện thoại phù hợp với tiêu chuẩn đánh giá khách hàng Năm tiêu chuẩn cho khách hàng sau đánh giá gồm có: Trọng lượng máy, thời gian sử dụng máy, kiểu dáng máy, tính giải trí có máy (bao gồm tính 37 “có camera”,”xem video”,”nghe nhạc MP3”, “nghe radio FM” “tải nhạc chuông Midi”), giá bán máy Ta chọn tiêu chuẩn tiêu biểu cho phong phú thuộc tính máy điện thoại di động Hai tiêu chuẩn đầu (trọng lượng, thời gian sử dụng máy) tiêu chuẩn cuối (giá bán) thuộc tính có miền giá trị gần liên tục, chia khoảng cho người dùng chọn Ví dụ thời gian chờ chia khoảng “ngắn”, ”rất ngắn”, ”trung bình”, “dài”, ”rất dài” Tiêu chuẩn thứ ba(kiểu dáng máy) thuộc tính có miền giá trị rời rạc, người dùng chọn kiểu dáng cụ thể máy mà họ ưa thích Tiêu chuẩn thứ tư kết hợp nhiều tính máy điện thoại di động, người dùng chọn tính mà họ thích Đây nơi thuật toán di truyền áp dụng Các đánh giá khách hàng dùng tìm kiếm sản phẩm thích hợp quần thể sản phẩm thuật toán di truyền Lược đồ trình tự-luồng cho usecase Trợ giúp chọn sản phẩm sau: Hình 5.6 - Lược đồ trình tự cho usecase Trợ giúp lựa chọn sản phẩm 5.1.3.f Usecase Duyệt danh mục sản phẩm theo hãng sản xuất Usecase thực khách hàng muốn xem tất sản phẩm điện thoại di động nhà sản xuất cụ thể Hệ thống đưa danh sách thông tin sơ điện thoại nhà sản xuất chọn Lược đồ trình tự-luồng cho usecase Duyệt danh mục sản phẩm theo hãng sản xuất sau: 38 Hình 5.7 - Lược đồ trình tự cho usecase Duyệt sản phẩm theo hãng sản xuất 5.1.3.g Usecase Xem chi tiết Usecase thực khách hàng muốn xem thông tin chi tiết máy điện thoại di động từ danh sách điên thoại Các thơng tin đưa cho khách hàng gồm : Tên nhà sản xuất, model máy, kích thước, trọng lượng, kiểu dáng, băng tần hỗ trợ, độ phân giải màu sắc hình hiển thị, thời gian đàm thoại thời gian chờ, giá bán, nhớ, dạng tin nhắn hỗ trợ, tính giải trí (bao gồm tích hợp máy ảnh, quay video, nghe nhạc MP3, nghe radio FM) tính kết nối liệu (bao gồm Java, GPRS, WAP, Bluetooth) Tại đây, khách hàng đặt mua máy điện thoại Lược đồ trình tự-luồng cho usecase Xem chi tiết sau: Hình 5.8 - Lược đồ trình tự cho usecase Xem thơng tin chi tiết 5.1.3.h Usecase Thêm hàng vào giỏ Usecase thực khách hàng muốn chọn sản phẩm thêm vào giỏ hàng Hệ thống báo cho khách hàng thêm sản phẩm vào giỏ thành cơng Lược đồ trình tự-luồng cho usecase Thêm hàng vào giỏ sau: 39 Hình 5.9 - Lược đồ trình tự cho usecase Thêm hàng vào giỏ 5.1.3.i Usecase Xem giỏ hàng Usecase thực khách hàng muốn xem danh sách sản phẩm đặt mua giỏ hàng Hệ thống hiển thị danh sách sản phẩm đặt mua khách hàng số lượng chúng Người dùng nhập lại số lượng đặt mua hủy việc đặt mua sản phẩm Lược đồ trình tự-luồng cho usecase Xem giỏ hàng sau: Hình 5.10 - Lược đồ trình tự cho usecase Xem giỏ hàng 5.1.3.j Usecase Thanh toán Usecase thực khách hàng muốn toán cho sản phẩm chọn giỏ hàng Hệ thống xem khách hàng đăng ký thông tin cá nhân chưa Nếu chưa hệ thống buộc khách hàng điền vào thông tin cá nhân bao gồm: Họ tên khách hàng, địa chỉ, email 40 Hệ thống tạo tạo hóa đơn liệt kê sản phẩm giỏ hàng, yêu cầu khách hàng chọn phương thức giao hàng, phương thức toán Khách hàng chọn phương thức giao hàng phương thức tốn thích hợp với chấp nhận đặt mua hủy khơng mua Lược đồ trình tự-luồng cho usecase Thanh tốn sau: Hình 5.11 – Lược đồ trình tự cho usecase Thanh toán 5.2 5.2.1 Thiết kế Thiết kế hệ thống Hệ thống gồm module chính: Module ứng dụng cửa hàng web bán điện thoại di động module áp dụng thuật tốn GA tìm kiếm điện thoại theo sở thích người dùng Mobile ứng dụng thuật tốn GA phân gồm gói riêng biệt Gói MobilePhoneShop chứa thơng tin thuộc tính máy điện thoại di động, có chức kết nối đưa thông tin sở liệu lên nhớ Gói GenecticAlgorithm chứa thuật tốn di truyền Sơ đồ kiến trúc thành phần hệ thống: 41 Hình 5.12 - Mơ hình kiến trúc hệ thống 5.2.2 Thiết kế sở liệu 5.2.2.a Lược đồ sở liệu quan hệ Hình 5.13 - Sơ đồ liệu quan hệ 42 5.2.2.b Danh sách bảng Bảng 5-1-Danh sách bảng sở liệu STT Tên bảng Ghi tblItems Sản phẩm điện thoại di động tblProducers Hãng sản xuất tblCaseType Danh sách kiểu dáng điện thoại di động tblOders Đơn đặt hàng tblOderDetails Chi tiết đơn đặt hàng 5.2.2.c Chi tiết bảng liệu Bảng 5.2 - Bảng liệu tblItems STT Tên thuộc tính ItemID ItemModel ProducerID Image 10 11 12 SmallImage Comingdate Height Length Width Weight Standby Time Talk Time 13 14 15 16 17 Screen Color Screen Resolution GPRS FM Message 18 19 20 Camera MP3 Memory 21 Ý nghĩa Kiểu liệu Mã sản phẩm int Tên sản phẩm nvarchar(50) Mã hãng sản int xuất Đường dẫn chứa file hình sản phẩm WAP Ngày mắt Chiều cao Chiều rộng Độ dày Trọng lượng Thời gian chờ Thời gian đàm thoại Màn hình Độ phân giải hình GPRS Nghe radio FM Loại tin nhắn hỗ trợ Chụp hình Nghe nhạc MP3 Dung lượng nhớ datetime real real real smallint smallint smallint char(10) char(10) Bit bit nvarchar(50) nvarchar(50) bit int Char(10) 43 Miền giá trị Ghi Khóa Đơn vị: mm Đơn vị: mm Đơn vị: mm Đơnvị: gam Đơn vị: 22 23 24 25 Bluetooth Java Battery Networks 26 27 28 29 30 Price CaseType Midi Video Games bit Bit nvarchar(50) Mô tả băng nvarchar(50) tần hỗ trợ float Mã kiểu dáng int 1-4 bit Quay video bit Mô tả trị nvarchar(50) chơi có máy Bảng 5.3 - Bảng liệu tblCaseType STT Tên thuộc tính CasetypeID Description Ý nghĩa Mã kiểu dáng Mơ tả Kiểu liệu int nvarchar(20) Miền giá trị Ghi Khóa Bảng 5.4 - Bảng liệu tblProducers STT Tên thuộc tính ProducerID ProducerName Website Logo Ý nghĩa Mã hãng sản xuất Tên hãng sản xuất Đường dẫn trang web hãng sản xuất Đường dẫn chứa hình hãng sản xuất Kiểu liệu Int Miền giá trị Ghi Khóa nvarchar(50) nvarchar(50) nvarchar(50) Bảng 5.5 - Bảng liệu tblOrders STT Tên thuộc tính OderID OderDate CusName CusAdd CusEmail CusTel DeliveryAdd Amount Ý nghĩa Mã đơn đặt hàng Ngày đặt Tên khách hàng Địa khách hàng Email khách hàng Điện thoại khách hàng Địa giao hàng Tổng tiền khách 44 Kiểu liệu Int datetime nvarchar(50) nvarchar(50) nvarchar(50) char(10) nvarchar(50) float Miền giá trị Ghi Khóa DiscountAmount 10 11 ShipCost TotalAmount hàng Phần trăm giảm float giá Phí giao hàng float Tổng tiền float tốn hóa đơn Bảng liệu tblOrderDetails Bảng 5.6 - Bảng liệu tblOrderDetails STT Tên thuộc tính OrderNumber OrderID ItemID Quatity Price 5.2.3 Ý nghĩa Kiểu liệu Số thứ tự chi Int tiết hóa đơn Mã hóa đơn Int Mã sản phẩm Int Số lượng Int Giá Float Miền giá trị Ghi Khóa Khóa Khóa Thiết kế lớp đối tượng Phần bao gồm thiết kế xử lý đối tượng ba tầng hoạt động hệ thống phối hợp hoạt động chúng mức độ tổng thể chi tiết đến nghiệp vụ 5.2.3.a Hiện thực hóa usecase mức thiết kế Usecase Tìm kiếm Hình 5.14 - Lược đồ trình tự (mức thiết kế) cho usecase Tìm kiếm Usecase Xem danh sách sản phẩm mắt: 45 ... hỗ trợ đạt 2 - 3 Các tiện ích mà trang web bán hàng cần cung cấp để Hỗ trợ khách hàng tốt Qua phần thống kê bên thấy ? ?hỗ trợ khách hàng? ?? thiếu hụt nghiêm trọng trang web bán hàng 22 Theo khảo... Các dịch vụ hỗ trợ khách hàng việc mua hồn trả hàng hóa • Hỗ trợ khách hàng tìm kiếm, chọn lựa sản phẩm 23 Chương Sử dụng giải thuật di truyền để giải toán hỗ trợ chọn sản phẩm mua hàng qua mạng... thêm vào giỏ hàng Hệ thống báo cho khách hàng thêm sản phẩm vào giỏ thành công Lược đồ trình tự-luồng cho usecase Thêm hàng vào giỏ sau: 39 Hình 5.9 - Lược đồ trình tự cho usecase Thêm hàng vào