Chương 1: TONG QUAN DE TÀI 1. Dat van đề Du lich là một trong những ngành công nghiệp lớn đất nước ta. Sự bùng nỗ của du lịch đã kéo theo nhu cầu ngày càng cao về việc lập kế hoạch đi du lịch một cách hiệu quả và tối ưu. Đối với nhiều người, việc lên kế hoạch cho một chuyến đi có thé trở nên phức tạp và tốn thời gian, đòi hỏi phải tìm kiếm thông tin từ nhiều nguồn, sắp xếp lịch trình phù hợp.
Việc day mạnh hệ khuyến nghị dé gop ý các địa điểm du lich phù hợp với người dùng là điều cần thiết. Vì vậy, nhóm quyết định xây dựng một hệ thống khuyến nghị địa điểm du lịch và lên lịch trình cho người dùng. Khao sát hiện trạng 1. Ứng dụng trong nước 1.
Ứng dụng VN Travel Guide Tìm kiêm Hồ Chí Minh ˆ Hình 1.1: Giao diện ứng dung Travel Tour Guide VN Travel Tour Guide! là ứng dụng cung cấp các thông tin về địa điểm du lịch với giao diện đơn giản cho người dùng. Mục đích của hệ thống là giúp người dùng tìm kiếm các địa điểm du lịch, ăn uống và cung cấp một số bài viết trải nghiệm du dịch cho người dùng. Ứng dụng hỗ trợ tìm kiếm như: - Noi đến (Tiền Giang, TP Hồ Chí Minh, Nha Trang.) - Danh mục (Danh thắng, giải trí, ăn uống.) - Hang mục (Bảo tàng, Dia điểm tôn giáo,.) - Gia Tuy nhiên ứng dụng không có hệ thống gợi ý các địa điểm, lịch trình cụ thé cho từng người dùng. Ứng dung 63stravel ©) khám phá Việt Nam w@ Tấtcà HàNội TPHỔChíMinhịTPHCM Đà! = QuétQR Bảo tàng Nguyễn Chí Thanh Hà Nội p ere “TT LY Bets Sap, mâm gỗ, bát di.
Cuộc đời sự nghiệp € Khu di tích lịch sử Đền Hùng Phú Thọ Cổng trung tâm lễ hội Giới thiệu chung vế E Bảo tàng Hùng Vươn Phú Thọ ! https://apps.com/vn/app/vn-travel-guide/id 14457998 10 63stravel? là ứng dụng cung cấp các thông tin về du lịch Việt Nam như các bài viết, tin tức về các địa điểm du lịch với các chủ đề đa dạng và tự động thuyết minh đa ngôn ngữ. Người dùng có thê sử dụng ứng dụng và quét mã QR Code ở trong các bảo tàng và có thê nghe được nội dung. Ngoài ra ứng dụng còn kết nối với các công ty du lịch dé cung cap các tour du lịch cho người dùng. Ứng dụng nước ngoài 1.
Ứng dụng Tripadvisor P Hình 1.3: Giao điện ứng dung Tripadvisor ? https://63stravel.com/ Tripadvisor cung cấp rất nhiều đánh giá và thông tin chỉ tiết về các điểm du lịch, nhà hàng, khách san, và các hoạt động khác. Người dùng có thé dé dàng tìm thay những địa điểm và dịch vụ tốt nhất dựa trên đánh giá từ người dùng khác. Đồng thời, Tripadvisor cũng cung cấp các lịch trình du lịch dựa theo sở thích của người dùng. Ung dụng Trip.com Bà Na Hills Cầu Vang Allezboo Beach Resort & H ££ ¥ & & Khách sạn.
Combo Vé tàu. tát oO © _ Tour & Trang thai Đổi tac Vé Trip.com Hoạt Động chuyển bay fo Hướng Dan Du Lich ay Moments Tiếp Tục Tim Kiểm ñ 3 Khách Sạn Tại Phan Thiết _ 30 Thg8 - 3 Thg9 2 người lớn Ưu Đãi Cho Người Dùng Mới Nhận Chờ Nhận Chuyển Bay Khách Sạn Giảm Giá Đến100.000đ TM Giảm Giá8% Trip.com Tim Vé Má Trip.com là một ứng dụng và trang web dịch vụ du lịch trực tuyến thuộc sở hữu của Tập đoàn Ctrip, một trong những công ty du lịch trực tuyến lớn nhất thé giới. Ứng dụng này cung cấp các dịch vụ đa dang như đặt vé máy bay, đặt phòng khách sạn, thuê xe và tour du lịch. Ngoài ra, ứng dụng còn có hàng triệu khách sạn trên toàn thế giới, từ khách sạn giá rẻ đến các khu nghỉ dưỡng cao cấp, cùng với đánh giá và nhận xét từ khách hang dé hỗ trợ việc lựa chọn chỗ ở phù hợp.
Nhận xét Nhìn chung, các ứng dụng về du lịch đều cung cấp các thông tin về địa điểm du lịch và tìm kiếm các địa điểm du lịch. Các địa điểm có nhiều sự lựa chọn về loại địa điểm, đáp ứng nhu cầu đầy đủ của người dùng. Tuy nhiên hiện nay ở Việt Nam chưa có nhiều ứng dụng cung cấp cho người dùng gợi ý địa điểm bằng hình ảnh và gợi ý địa điểm dựa trên các tính cách khác nhau theo mô hình Big-Five. Muc tiêu của khóa luận Đề đáp ứng nhu cầu tìm kiếm các địa điểm du lịch phù hợp với người dùng, đề tài xây dựng một hệ thống gợi ý địa điểm, lịch trình du lịch cho người dùng theo các nhãn dán và theo tính cách của người dùng.
Sau khi đã tìm hiểu, khảo sát và nghiên cứu, nhóm tác giả đã đưa ra thực hiện cho dé tài khóa luận như sau: - _ Xây dựng hệ khuyến nghị cho hệ thống là gợi ý các địa điểm liên quan cho người dùng theo từng tính cách khác nhau. - _ Gợi ý ra các dia điểm du lịch thông qua hình ảnh. - _ Thuyết minh các địa điểm du lịch. - Tao ra lịch trình với khoảng cách ngắn nhất cho người dùng.
Đối tượng và phạm vi 1. Đối tượng Người dùng đi du lịch và có nhu cầu tìm kiếm các địa điểm du lịch. Phạm vi Do thời gian thực hiện đề tài có giới hạn, cũng như kiến thức của nhóm về các công nghệ chưa được hoàn thiện, nên trong phạm vi khóa luận này nhóm chỉ sử dụng một số nội dung cơ bản của công nghệ như sau: - D6 tương đồng Cosine - Mô hình Pre-Trained: CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) Phương pháp gop ý: Content Based Filtering, Collaborative Filtering Thuật toán Quy hoạch Động (Dynamic Programming) Ngôn ngữ lập trình: Python, Javascript Phần mềm hỗ trợ: Visual Studio Code, Github, Azure Bộ dữ liệu về các địa điểm du lịch: crawl từ website TripAdvisor va Google Kiến thức xây dung ứng dung điện thoại di động. Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYÉT 2.
Hệ khuyến nghị 2. Lý thuyết về hệ khuyến nghị Hệ thống khuyến nghị (Recommendation System) [1] là một ứng dụng thiết yếu của máy học, có vai trò quan trọng trong việc thúc đầy sự phát triển của các hệ thống thông tin ngày nay. Dựa trên sự tương tác của người dùng với hệ thống, hệ thống khuyến nghị cải thiện trải nghiệm người dùng một cách đáng kể bằng cách lọc và đề xuất thông tin phù hợp. Ví dụ như gợi ý các sản pham có thể phù hợp với sở thích cá nhân, hay các video đang phổ biến hiện nay.
Mục đích chủ yếu của hệ thống là dự đoán sự quan tâm của người dùng đối với một sản phẩm thông qua các hành vi của ho và các người khác. Recommender systems | : ¿ | Content based methods Collaborative filtering methods Hybrid methods Define a model for user-item Mix content based and interactions where users and/or collaborative filtering items representations are given approaches. Model based Memory based Define a model for user-item Define no model for user-item interactions where users interactions and rely on and items representations similarities between users have to be learned from or items in terms of interactions matrix.1: Các phân loại trong hệ thong khuyến nghị Hệ thống chia thành ba nhóm chính [2]: - Loc dựa trên nội dung (Content-based filtering) [3]: Đây là một phương pháp dựa trên nội dung của các mục dé đưa ra các đề xuất cho người dùng. Phương pháp này dựa trên việc đánh giá sự tương đồng giữa các mục dựa trên các đặc tính và thuộc tính của chúng.
Nó sử dụng thông tin chỉ tiết về nội dung của các sản phẩm (như mô tả, từ khóa, thê loại, các thuộc tính khác) để xác định những sản phâm có sự tương đông cao với những sản phâm mà người dùng đã thể hiện sự quan tâm. Ví dụ, trong hệ thống gợi ý phim ảnh, khi bạn xem bộ phim “Mai” do Tran Thành làm đạo diễn thì hệ thong sẽ gợi ý ra những bộ phim mà Tran Thành cũng từng làm đạo diễn như “Bồ Già” hoặc “Nha Bà Nữ”. Trường hợp sản phẩm đó không có danh mục nào cụ thé thì hệ thống sẽ không thé gợi ý ra được. Lọc cộng tác (Collaborative Filtering) [4]: Phương pháp gợi ý dựa trên cộng đồng người dùng để đưa ra các đề xuất.
Phương pháp này dựa trên việc phân tích thông tin về hành vi và sở thích của nhiều người dùng để tìm ra sự tương đồng giữa các người dùng và đề xuất các mục mà người dùng có sở thích tương tự đã thích. Cụ thể, nó sẽ xem xét các thông tin như lịch sử mua hàng, xếp hạng sản pham dé xác định sự tương đồng giữa các người dùng. Dựa trên sự tương đồng này, hệ thông có thê đưa ra các đề xuất cho người dùng, ví dụ như đề xuất sản phâm mà những người dùng có sở thích tương tự đã mua hoặc đánh giá cao. Phương pháp lai (hybrid method) [5]: Là phương pháp kết hợp giữa Lọc dựa trên nội dung (Content-based filtering) và Lọc cộng tác (Collaborative Filtering) 2.
Ap dụng hệ khuyến nghị vào bài toán Trong đề tài này, nhóm sẽ sử dụng cả hai phương pháp cơ bản là Lọc cộng tác (Collaborative Filtering) và Lọc dựa trên nội dung (Content-based filtering) dé phat triên hệ thông. Hệ thong sẽ đánh giá mức độ quan tâm của một người dùng đôi với một item (địa điểm) dựa trên sở thích của những người dùng khác có độ tương đồng cao với người này va đánh giá sự tương đông của các địa diém. Phép đo tương đồng (Similarity Metric) Phép đo tương đồng (Similarity Metric) biểu thị mức độ tương đồng giữa các đối tượng. Sự tương đồng này có thể được tính toán bằng một trong hai cách: thông qua “góc” giữa các vector (chăng hạn như hệ sô tương quan Pearson và góc tương đồng Cosine), hoặc thông qua “khoảng cách” giữa chúng.
Mô hình không gian vector Mô hình đại số không gian vector biểu diễn các đối tượng dưới dạng vector. Trong hệ khuyến nghị, dữ liệu của người dùng, mẫu tin và sự tương tác giữa chúng có thể biểu diễn dưới dạng vector. Dưới đây là ví dụ của người u, địa điểm A, B, C và sự đánh giá của người u lên các địa điểm: Địa điểm A Địa điểm B Địa điểm C Người u 3 2 5 Bảng 2.1: Ví dụ về mô hình không gian vector Vậy tu= (3,2,5) 2. Độ tương đồng Cosine (Cosine Similarity) Độ tương đồng Cosine là thước đo độ tương tự giữa hai vector khác không, dựa trên góc mà các vector tương ứng g1ữa chúng tạo ra và góc càng nhỏ thi Cosine càng cao.
Giá trị của nó đao động trong khoảng -1 đến 1. Cosine Distance/Simuilarity Item 2 Item 1 Cosine Distance Xi Hình 2.2: Minh họa độ tương đông Cosine? 3 https://pub.so/understanding-cosine-similarity-and-cosine-distance-in-depth-cc9 leac3ef2 10 Công thức của độ tương đồng Cosine: similarity(A,B) = cos@ = I4llllBll /3?, 42p?