Hệ thống phân lớp người dùng tiềm năng của trang học trực tuyến Vuihoc có nhiệm vụ phân tích từ dữ liệu của người học trong quá khứ để đưa ra dự đoán những người dùng nào có khả năng sẽ mua khóa học kế tiếp trong tương lai. Vấn đề ở đây là cần trích chọn được những thông tin quan trọng của người dùng và một phương pháp phù hợp để mô hình phân lớp đạt hiệu quả. Để giải quyết vấn đề này, phương pháp học có giám sát được ứng dụng vào hệ thống để giúp phân lớp và dự đoán từ tập người dùng của trang học trực tuyến Vuihoc. Cụ thể, bài báo sử dụng phương pháp phân loại Support Vector Machine và kỹ thuật cân bằng dữ liệu SMOTE, dựa trên dữ liệu về thông tin cá nhân cũng như lịch sử hoạt động của người dùng trên trang web (ID của người dùng, họ tên, năm sinh, tổng tiền đã mua khóa học, số lượng khóa học đã mua, thời gian tương tác với hệ thống thông qua chức năng ôn luyện và làm bài kiểm tra,điểm ôn tập và kiểm tra...), chia họ thành hai lớp: Lớp những người dùng không mua khóa tiếp theo và lớp người dùng mua khóa học tiếp theo.
Năm 2024 
