نبذة مختصرة : The types of unstructured data left behind by customers in cyberspace are becoming more important for online businesses. That type of unstructured data is textual comments, containing feelings of customers related to the quality of the items which they are interested in. This study aims to propose a system architecture model to support customers in making online purchasing decisions based on the unstructured data mining. Research data are customers’ comments collected on major Vietnamese e-commerce websites, and then classified into positive or negative by models of Supervised Machine Learning methods. After testing and evaluated, we selected the Support Vector Machine (SVM) model with the highest accuracy to make the experimental model. The study is of reference value for researchers in the field of e-commerce and other fields of business and management. ; Những dạng dữ liệu phi cấu trúc được khách hàng để lại trên không gian mạng hiện nay ngày càng trở nên quan trọng đối với các doanh nghiệp kinh doanh trực tuyến. Dữ liệu đó là những bình luận dưới dạng văn bản, ẩn chứa trong đó là cảm xúc của khách hàng liên quan tới chất lượng của các sản phẩm mà họ quan tâm. Nghiên cứu này đề xuất một mô hình kiến trúc hệ thống hỗ trợ khách hàng ra quyết định mua hàng trực tuyến dựa trên phương pháp khai thác dữ liệu phi cấu trúc. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập trên các trang thương mại điện tử lớn của Việt Nam, sau đó được phân loại thành tích cực hoặc tiêu cực bởi các mô hình của phương pháp học máy có giám sát. Sau khi thử nghiệm và đánh giá, chúng tôi đã lựa chọn mô hình Support Vector Machine (SVM) có độ chính xác cao nhất để làm mô hình thực nghiệm. Nghiên cứu có giá trị tham khảo cho các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực thương mại điện tử và các lĩnh vực khác của kinh doanh và quản lý.
Processing Request
No Comments.