---
title: Aus F
emoji: 👁
colorFrom: indigo
colorTo: pink
sdk: gradio
sdk_version: 6.0.0
app_file: app.py
pinned: false
---

Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference

# Audience Segmentation AI System

Hệ thống phân khúc khách hàng và phân tích cảm xúc sử dụng AI cho nền tảng quản lý sự kiện.

## Tính năng

### 1. Phân khúc khách hàng (Audience Segmentation)
- **Phân cụm tự động** dựa trên hành vi mua vé (RFM Analysis)
- **Phân loại theo sở thích** về danh mục sự kiện
- **Đặt tên tự động** cho từng phân khúc bằng tiếng Việt
- **Tạo nội dung email marketing** tự động cho từng nhóm khách hàng

### 2. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)
- **Phân loại cảm xúc** của bình luận (Tích cực/Tiêu cực/Trung tính)
- **Sử dụng PhoBERT** - mô hình NLP chuyên biệt cho tiếng Việt
- **Trích xuất từ khóa** tự động từ feedback

### 3. Tạo Insight tự động (Generative AI)
- **Top 5 vấn đề** cần cải thiện
- **Gợi ý cải thiện** cho từng vấn đề
- **Dự đoán NPS Score** dựa trên tone của comments
- **Sử dụng Vistral-7B-Chat** - LLM tiên tiến cho tiếng Việt

## Cấu trúc thư mục

```
AudienceSegmentation/
├── models/                      # MongoDB data models
│   ├── segmentation_models.py   # Audience segment models
│   └── sentiment_models.py      # Sentiment analysis models
├── services/                    # Business logic
│   ├── data_aggregation.py      # MongoDB aggregation pipelines
│   ├── segmentation_service.py  # K-Means clustering
│   ├── sentiment_service.py     # PhoBERT sentiment analysis
│   └── genai_service.py         # Vistral-7B content generation
├── config.py                    # Configuration
├── database.py                  # MongoDB connection manager
├── main.py                      # Main orchestration script
├── requirements.txt             # Python dependencies
└── .env.example                 # Environment variables template
```

## Cài đặt

### 1. Clone repository
```bash
cd AudienceSegmentation
```

### 2. Tạo môi trường
```bash
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# hoặc
venv\Scripts\activate     # Windows
```

### 3. Cài đặt dependencies
```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 4. Download Vistral-7B-Chat
```bash
# Tải mô hình GGUF từ Hugging Face (CPU nên tải)
mkdir -p models/vistral-7b-chat
# Download từ: https://huggingface.co/Vistral/Vistral-7B-Chat-GGUF
```

### 5. Cấu hình môi trường
```bash
cp .env.example .env
# Chỉnh sửa .env với thông tin MongoDB của bạn
```

## Sử dụng

### Chạy toàn bộ pipeline
```bash
python main.py --task all
```

### Chỉ chạy phân khúc khách hàng
```bash
python main.py --task segmentation
```

### Chỉ chạy phân tích cảm xúc
```bash
python main.py --task sentiment
```

### Chỉ tạo nội dung email
```bash
python main.py --task email
```

### Tạo insights cho sự kiện cụ thể
```bash
python main.py --task insights --event-code <event_id>
```

## Kiến trúc kỹ thuật

### MongoDB Aggregation Framework
Hệ thống tận dụng MongoDB Aggregation để:
- **Tính toán RFM** (Recency, Frequency, Monetary) trực tiếp trên database
- **Đếm danh mục sự kiện** mà user quan tâm
- **Lọc dữ liệu chưa xử lý** để tránh duplicate
- **Giảm thiểu network transfer** - chỉ truyền kết quả cuối cùng

### AI Models

#### 1. Segmentation: scikit-learn K-Means
- **Input**: Feature vector [R, F, M, Category1, Category2, ...]
- **Output**: Cluster labels + Confidence scores
- **Số cụm**: 5 (có thể cấu hình)

#### 2. Sentiment: wonrax/phobert-base-vietnamese-sentiment
- **Model**: PhoBERT fine-tuned cho Vietnamese
- **Output**: Positive/Negative/Neutral + Confidence
- **Batch size**: 32


## Collections MongoDB


### Output Collections (New)
- `AudienceSegment` - Các phân khúc khách hàng
- `UserSegmentAssignment` - Gán user vào segment
- `SentimentAnalysisResult` - Kết quả phân tích cảm xúc
- `EventInsightReport` - Báo cáo insight cho sự kiện