Author:
Võ Huỳnh Quang Hiếu,Đỗ Phúc
Abstract
Tại Việt Nam, có thể nói ngành chăm sóc sắc đẹp là một trong những lĩnh vực kinh doanh có mức độ cạnh tranh cao. Việc tìm hiểu những sản phẩm nào đang được quan tâm tìm kiếm phổ biến trên Google và nắm được số liệu dự đoán tìm kiếm tương lai trên Google giúp cho các nhà đầu tư, những người phụ trách phòng kinh doanh, tiếp thị những thông tin hữu ích để có thể nghiên cứu đưa ra các chiến lược tiếp thị kinh doanh cạnh tranh với đối thủ hoặc các nhà đầu tư cân nhắc đưa ra quyết định đầu tư của mình. Bài báo này thực hiện các phương pháp thu thập, tiền xử lý dữ liệu, phân tích và trích xuất thông tin nội dung của các trang web được phổ biến trên Google. Cuối cùng là dự đoán số liệu tìm kiếm trong tương lai trên Google bằng các thuật toán học máy. Kết quả thực nghiệm đã cho biết các sản phẩm nổi bật và đề xuất mô hình phù hợp dự đoán số liệu tìm kiếm tương lai trên Google.
Reference20 articles.
1. Sonit Singh. Natural Language Processing for Information Extraction. 2018; arXiv:1807.02383v1 [cs.CL];Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.1807.02383.
2. Chunmei Zheng, Guomei Hel, Zuojie. A Study of Web Information Extraction Technology Based on Beautiful Soup. 2015;10(6):381-387;Available from: https://doi.org/10.17706/jcp.10.6.381-387.
3. Kiran Adnan, Rehan Akbar, Khor Siak Wang. Information Extraction from Multifaceted Unstructured Big Data. IJRTE ISSN:2277-3878; 2019;Available from: https://doi.org/10.35940/ijrte.B1074.0882S819.
4. Haidara Saleh, Jamil Antone Layous. Machine Learning - Regression. January 2022;Available from: https://doi.org/10.13140/RG.2.2.35768.67842.
5. Parisa Naderi Golshan, HosseinAli Rahmani Dashti, Shahrzad Azizi, Leila Safari. A Study of Recent Contribution on Information Extraction. 2018;arXiv: 1803.05667;Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.1803.05667.