Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ngành du lịch đóng vai trò là một trong những ngành kinh tế trọng điểm tại Việt Nam. Sự tăng trưởng của hoạt động du lịch dẫn đến nhu cầu ngày càng cao về việc lập kế hoạch chuyến đi một cách khoa học và tối ưu. Trên thực tế, quá trình lập kế hoạch du lịch thường tốn nhiều thời gian do người dùng phải tự tìm kiếm, tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn phân tán và tự sắp xếp lịch trình di chuyển giữa các điểm đến.

Khảo sát hiện trạng các nền tảng du lịch cho thấy:

  • Ứng dụng trong nước: Ứng dụng VN Travel Tour Guide cung cấp chức năng tìm kiếm cơ bản theo nơi đến, danh mục, hạng mục nhưng thiếu hệ thống gợi ý cá nhân hóa và lịch trình chi tiết; ứng dụng 63stravel cung cấp thông tin bài viết, hỗ trợ quét mã QR tại bảo tàng và thuyết minh tự động nhưng tập trung vào kết nối tour truyền thống.
  • Ứng dụng nước ngoài: Tripadvisor và Trip.com cung cấp nguồn dữ liệu đánh giá phong phú và dịch vụ đặt chỗ quy mô lớn, tuy nhiên chưa khai thác triệt để các kỹ thuật gợi ý đa phương thức thông qua hình ảnh kết hợp phân tích đặc điểm tâm lý cá nhân.

Từ thực tiễn đó, khóa luận tốt nghiệp ngành Hệ thống Thông tin của nhóm tác giả Nguyễn Hữu Long và Phạm Lê Dịu Ái (Trường Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG-HCM, 2024), dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Nguyễn Đình Thuân và KS. Nguyễn Minh Nhựt, đã đặt ra 4 mục tiêu/nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể:

  1. Xây dựng hệ thống khuyến nghị địa điểm du lịch cá nhân hóa dựa trên phân tích tính cách người dùng theo mô hình Big Five.
  2. Xây dựng mô hình gợi ý địa điểm du lịch thông qua dữ liệu hình ảnh và văn bản.
  3. Tích hợp tính năng thuyết minh tự động cho các điểm đến.
  4. Xây dựng thuật toán tạo lịch trình du lịch tối ưu khoảng cách di chuyển ngắn nhất.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Người đi du lịch có nhu cầu tìm kiếm thông tin địa điểm và thiết lập lịch trình di chuyển phù hợp.
  • Phạm vi không gian: Tập trung vào các địa điểm tham quan, ẩm thực, lưu trú tại Thành phố Đà Lạt, tỉnh Lâm Đồng.
  • Phạm vi công nghệ: Ứng dụng độ đo tương đồng Cosine; mô hình tiền huấn luyện CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training); các kỹ thuật lọc cộng tác (Collaborative Filtering), lọc dựa trên nội dung (Content-Based Filtering); thuật toán Quy hoạch động (Dynamic Programming) giải bài toán Người đi du lịch (TSP); ngôn ngữ lập trình Python, JavaScript; hệ thống lưu trữ đám mây Azure Blob Storage; giao diện lập trình ứng dụng Mapbox API.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận kết hợp liên ngành giữa lý thuyết hệ thống khuyến nghị, tâm lý học hành vi, thị giác máy tính và tối ưu hóa tổ hợp:

1. Khung lý thuyết và mô hình sử dụng

  • Hệ khuyến nghị (Recommender Systems):
    • Lọc dựa trên nội dung (Content-Based Filtering): Sử dụng kỹ thuật biểu diễn đặc trưng TF-IDF trên trường danh mục/thể loại (Genres) của địa điểm, sau đó tính toán độ tương đồng không gian vector bằng hàm Cosine: $$\text{similarity}(A,B) = \cos(\theta) = \frac{A \cdot B}{|A| |B|}$$
    • Lọc cộng tác (Collaborative Filtering): Xây dựng ma trận tương tác người dùng - địa điểm (User-Item Interaction Matrix), ước lượng sở thích dựa trên hành vi tương đồng giữa các người dùng (User-User) hoặc giữa các địa điểm (Item-Item).
  • Mô hình tính cách Big Five và IPIP: Sử dụng 50 câu hỏi trắc nghiệm từ bộ công cụ International Personality Item Pool (IPIP) do Lewis R. Goldberg phát triển nhằm lượng hóa 5 nét tính cách: Hướng ngoại (Extraversion - E), Dễ chịu (Agreeableness - A), Tận tâm (Conscientiousness - C), Bất an (Neuroticism - N), Cởi mở (Openness - O). Điểm số được phân loại thành 3 ngưỡng (Thấp, Trung bình, Cao) để ánh xạ sang 8 nhóm địa điểm du lịch tương ứng.
  • Mô hình CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training): Kiến trúc học sâu đa phương thức do OpenAI phát triển, được huấn luyện trên 400 triệu cặp hình ảnh - văn bản bằng phương pháp học đối lập (Contrastive Learning). Mô hình ánh xạ cả ảnh và văn bản vào một không gian nhúng chung (Joint Embedding Space) nhằm phân loại nhãn và truy vấn chéo giữa văn bản - hình ảnh.
  • Bài toán Người đi du lịch (Travelling Salesman Problem - TSP): Mô hình hóa lịch trình thành bài toán tìm chu trình Hamilton có tổng trọng số cạnh nhỏ nhất trên đồ thị có hướng hoàn chỉnh. Khóa luận sử dụng thuật toán Quy hoạch động dựa trên công thức truy hồi: $$g(i, S) = \min_{j \in S} { C_{ij} + g(j, S \setminus {j}) }$$ Trong đó $i$ là điểm bắt đầu, $j$ là điểm kế tiếp, $S$ là tập các điểm còn lại cần đi qua, và $C_{ij}$ là chi phí di chuyển trích xuất qua Mapbox API.

2. Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu

  • Phương pháp thu thập dữ liệu: Sử dụng kỹ thuật cào dữ liệu (web scraping) để thu thập thông tin điểm đến từ Tripadvisor và Google; sử dụng thư viện pygoogle-image để tải hình ảnh tự động.
  • Quy mô tập dữ liệu thực nghiệm:
    • Tập dữ liệu địa điểm: 1.674 địa điểm tại Đà Lạt.
    • Tập dữ liệu hình ảnh: 16.740 hình ảnh (trung bình 10 ảnh/địa điểm), lưu trữ phân tán trên Azure Blob Storage.
    • Tập dữ liệu đánh giá: Lượt chấm điểm (1–5 sao) của người dùng đối với các địa điểm.
    • Tập dữ liệu khảo sát tâm lý: Bộ 50 câu hỏi IPIP thang đo Likert từ 1 (hoàn toàn không đồng ý) đến 5 (hoàn toàn đồng ý).
Nhân tố tính cách Thang điểm Thấp Thang điểm Trung bình Thang điểm Cao Thể loại địa điểm ánh xạ ưu tiên
Openness (O) $< 20$ $20 - 30$ $> 30$ Di sản văn hóa, Bảo tàng, Cảnh quan thiên nhiên hoang dã, Cảm giác mạnh
Conscientiousness (C) $< 18$ $18 - 27$ $> 27$ Sự kiện ẩm thực, Công viên động vật, Bảo tàng, Thuyền/sông hồ
Extraversion (E) $< 16$ $16 - 24$ $> 24$ Trò chơi thể thao, Điểm ngắm cảnh, Sông hồ
Agreeableness (A) $< 18$ $18 - 27$ $> 27$ Công viên động vật, Cảnh quan sông hồ, Ẩm thực
Neuroticism (N) $< 16$ $16 - 24$ $> 24$ Hoạt động cảm giác mạnh, Thể thao, Ẩm thực, Di sản văn hóa

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống được thiết kế theo mô hình ứng dụng di động kết nối với hệ thống dịch vụ xử lý AI phía máy chủ:

1. Kiến trúc chức năng và Use Case

Hệ thống bao gồm các gói ca sử dụng chính:

  • Quản lý người dùng: Đăng ký tài khoản, Đăng nhập, Xem và cập nhật thông tin cá nhân.
  • Khảo sát tâm lý: Thực hiện bài trắc nghiệm 50 câu IPIP, tự động tính toán điểm số 5 nhân tố Big Five và lưu hồ sơ tính cách.
  • Khám phá và khuyến nghị:
    • Khuyến nghị theo nội dung (dựa trên địa điểm đang xem).
    • Khuyến nghị theo lọc cộng tác (dựa trên lịch sử đánh giá của tập người dùng).
    • Khuyến nghị theo hình ảnh (tải ảnh lên, mô hình CLIP phân tích và so khớp với kho vector ảnh).
    • Khuyến nghị theo văn bản mô tả (nhập câu truy vấn văn bản, trích xuất vector đặc trưng và tìm kiếm ảnh/địa điểm tương đồng).
    • Nghe audio thuyết minh tự động cho từng điểm đến.
  • Lập kế hoạch và tối ưu lịch trình: Chọn danh sách điểm muốn đi, hệ thống gọi Mapbox API tính ma trận khoảng cách, chạy giải thuật Quy hoạch động giải TSP để xuất lộ trình chi tiết theo từng ngày cùng hướng dẫn đường đi.

2. Thiết kế dữ liệu

Cơ sở dữ liệu được tổ chức trên nền tảng lưu trữ hướng tài liệu với các thực thể cốt lõi:

  • location: Lưu trữ LocationId, Name, Address, Rating, Rating_Count, Open_Close, Description, Latitude, Longitude, Type, Genres, danh sách nhãn đặc trưng (Tags) trích xuất từ CLIP.
  • user: Lưu trữ thông tin định danh người dùng, điểm số 5 chiều tính cách (E, A, C, N, O).
  • location_rating: Lưu trữ lịch sử tương tác gồm UserId, LocationId, Rating.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan đề tài

Chương 1 thiết lập lý do chọn đề tài từ sự bùng nổ của ngành du lịch và sự phức tạp trong việc lập lịch trình chuyến đi. Tác giả tiến hành khảo sát giao diện, tính năng của 4 ứng dụng tiêu biểu (VN Travel Tour Guide, 63stravel, Tripadvisor, Trip.com), chỉ ra điểm hạn chế chung tại Việt Nam là thiếu giải pháp gợi ý qua ảnh và phân tích tính cách. Từ đó, xác định rõ 4 mục tiêu phát triển hệ thống và phạm vi thực nghiệm tại Thành phố Đà Lạt.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 trình bày có hệ thống các nền tảng toán học và kỹ thuật:

  • Lý thuyết phân loại hệ khuyến nghị (Content-Based, Collaborative Filtering, Hybrid).
  • Công thức đại số không gian vector và độ tương đồng Cosine.
  • Lý thuyết 5 nhân tố tính cách Big Five, công thức tính điểm chuẩn hóa từ bảng câu hỏi IPIP và bảng ánh xạ tính cách sang 8 nhóm địa điểm.
  • Kiến trúc mạng học sâu OpenAI CLIP, cơ chế học đối lập đa phương thức để phân tích 8 đặc điểm địa điểm (Adrenaline Activities, Cultural Heritage, Gastronomy Event, Museum Boat Trips Viewpoints, Sport Games, River and Lake, Animal Parks, Wild Nature Activities).
  • Mô hình hóa bài toán TSP, thuật toán Dijkstra và thuật toán Quy hoạch động với phương trình Bellman-Held-Karp giải bài toán đường đi.

Chương 3: Thực nghiệm hệ thống

Chương 3 trình bày các bước tiền xử lý và chạy thử nghiệm từng module:

  • Thu thập và lưu trữ 1.674 địa điểm cùng 16.740 hình ảnh lên Azure Blob Storage.
  • Thực nghiệm Content-Based Filtering với ma trận TF-IDF cho địa điểm (ví dụ: truy vấn điểm tương đồng của Nhà thờ Domaine de Marie, Thiền Viện Trúc Lâm, Nhà Hàng Thủy Tạ).
  • Thực nghiệm Collaborative Filtering xây dựng ma trận người dùng - địa điểm và dự đoán điểm đánh giá.
  • Chạy thử nghiệm phân tích điểm tính cách người dùng mẫu (ra kết quả: Conscientiousness và Neuroticism đạt điểm cao nhất).
  • Trích xuất đặc trưng hình ảnh bằng mô hình pre-trained CLIP, lưu vector vào cơ sở dữ liệu và thực hiện truy vấn tương đồng ảnh - ảnh và văn bản - ảnh (ví dụ câu truy vấn "a pagoda with traditional architecture" trả về kết quả tu viện Bát Nhã).
  • Tính toán tối ưu hóa đường đi qua 5 địa điểm thực tế tại Đà Lạt bằng Quy hoạch động kết hợp Mapbox API.

Chương 4: Đánh giá mô hình

Chương 4 thực hiện kiểm thử định lượng các mô hình trên tập dữ liệu kiểm tra (test set):

  • Đánh giá mô hình pre-trained CLIP phân loại 8 đặc điểm trên tập 100 ảnh địa điểm gán nhãn, đo lường bằng độ chính xác trung bình (AP) và độ chính xác trung bình chuẩn hóa (mAP).
  • So sánh hiệu năng mô hình gợi ý địa điểm bằng hình ảnh trên 3 độ đo: Cosine, Euclid, Dot Product.
  • Đánh giá mô hình gợi ý bằng văn bản dựa trên CLIP.
  • Đánh giá sai số RMSE qua phương pháp kiểm định chéo K-Fold cho mô hình Lọc cộng tác (User-User và Item-Item).
  • Đánh giá thời gian thực thi của thuật toán Quy hoạch động so với Dijkstra trên tập 10 địa điểm du lịch.

Chương 5: Phân tích thiết kế hệ thống

Chương 5 mô tả chi tiết thiết kế hệ thống từ mức khái niệm đến mức vật lý:

  • Đặc tả biểu đồ ca sử dụng tổng quan và 8 biểu đồ ca sử dụng thành phần kèm biểu đồ tuần tự.
  • Đặc tả cấu trúc dữ liệu các bảng location, user, location_rating.
  • Thiết kế và mô tả chi tiết 15 màn hình giao diện ứng dụng di động: Đăng ký, Đăng nhập, Màn hình chính, Khảo sát, Thông tin cá nhân, Chi tiết địa điểm, Đánh giá, Lên lịch trình, Tổng quan lịch trình, Chi tiết lịch trình theo ngày, Chi tiết đường đi, Chọn loại khuyến nghị, Gợi ý theo ảnh, Kết quả gợi ý ảnh, Gợi ý theo văn bản.

Chương 6: Kết quả đạt được và hướng phát triển

Chương 6 tổng kết các hạng mục đã hoàn thành về mặt thuật toán, mô hình và phần mềm di động, đồng thời nêu rõ các điểm hạn chế về phạm vi dữ liệu và đề xuất hướng mở rộng cho các nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

1. Kết quả thực nghiệm chính

Các kết quả định lượng được ghi nhận chính xác từ các tập kiểm thử trong khóa luận:

Nhiệm vụ thực nghiệm Phương pháp / Mô hình Độ đo đánh giá Kết quả đạt được
Phân loại đặc điểm địa điểm Pre-trained CLIP (8 nhãn) mAP $\approx 55%$
Gợi ý địa điểm qua ảnh Pre-trained CLIP + Cosine Similarity mAP $\approx 81%$
Gợi ý địa điểm qua ảnh Pre-trained CLIP + Euclid Distance mAP $\approx 68%$
Gợi ý địa điểm qua ảnh Pre-trained CLIP + Dot Product mAP $\approx 66%$
Gợi ý địa điểm qua văn bản Pre-trained CLIP Search mAP $\approx 71%$
Tối ưu hóa lịch trình di chuyển Dynamic Programming (TSP) + Mapbox API Khoảng cách ngắn nhất Tối ưu hóa chu trình khép kín qua các điểm thực tế
  • Đối với module gợi ý bằng văn bản, các câu truy vấn thử nghiệm đạt kết quả cụ thể: "a pagoda with traditional architecture" đạt AP $\approx 0.6565$; "a photo with coffee" đạt AP $\approx 0.6961$.
  • Đối với module gợi ý bằng hình ảnh, độ đo Cosine Similarity cho hiệu năng vượt trội nhất ($81%$) so với khoảng cách Euclid ($68%$) và Dot Product ($66%$).

2. Đóng góp của đề tài

  • Tích hợp đa mô hình học máy và tâm lý học: Khóa luận kết hợp thành công mô hình tâm lý học hành vi (Big Five qua bộ câu hỏi IPIP 50 mục) vào hệ thống gợi ý du lịch, giúp cá nhân hóa danh mục điểm đến theo nét tính cách riêng biệt của từng du khách.
  • Ứng dụng mô hình nền tảng đa phương thức (CLIP): Ứng dụng thành công không gian nhúng của OpenAI CLIP vào dữ liệu du lịch thực tế tại Việt Nam, cho phép người dùng tìm kiếm địa điểm thông qua ảnh chụp thực tế hoặc mô tả ngôn ngữ tự nhiên không cần khớp từ khóa chính xác.
  • Tối ưu hóa hành trình thực tế: Không chỉ dừng lại ở việc gợi ý danh sách rời rạc, hệ thống giải quyết trọn vẹn bài toán lập kế hoạch bằng cách tự động sắp xếp thứ tự các điểm đến có chi phí di chuyển ngắn nhất thông qua giải thuật Quy hoạch động kết hợp dữ liệu giao thông thực từ Mapbox API.
  • Triển khai ứng dụng hoàn chỉnh: Toàn bộ các mô hình và thuật toán đã được đóng gói và tích hợp vào một ứng dụng di động có giao diện trực quan, hỗ trợ đầy đủ các tính năng từ khảo sát, tra cứu, xem thuyết minh đến hiển thị bản đồ lộ trình.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận tự chỉ ra các hạn chế xuất phát từ phạm vi và điều kiện thực hiện:

  • Hạn chế về phạm vi dữ liệu: Dữ liệu địa điểm và hình ảnh mới chỉ tập trung tại Thành phố Đà Lạt (1.674 địa điểm), chưa mở rộng ra các tỉnh thành và trung tâm du lịch khác trên toàn quốc.
  • Hạn chế về mô hình thị giác máy tính: Sử dụng mô hình CLIP dạng tiền huấn luyện (pre-trained) nguyên bản, chưa tiến hành tinh chỉnh (fine-tuning) sâu trên tập dữ liệu đặc trưng về kiến trúc, văn hóa và danh lam thắng cảnh đặc thù của Việt Nam, dẫn đến mAP phân loại đặc điểm dừng ở mức xấp xỉ 55%.
  • Hạn chế về dữ liệu đánh giá: Số lượng dữ liệu tương tác người dùng - địa điểm phục vụ lọc cộng tác còn hạn chế về quy mô người dùng thực tế.

Hướng nghiên cứu tiếp:

  • Mở rộng cơ sở dữ liệu địa điểm du lịch trên phạm vi toàn quốc và đa dạng hóa danh mục dịch vụ (nhà hàng, khách sạn, vui chơi giải trí).
  • Thu thập tập dữ liệu hình ảnh phong cảnh Việt Nam quy mô lớn để tinh chỉnh (fine-tune) mô hình CLIP nhằm nâng cao độ chính xác nhận diện đặc trưng địa phương.
  • Nghiên cứu kết hợp thêm các yếu tố ràng buộc thực tế vào bài toán lập lịch trình như: thời gian mở/đóng cửa của địa điểm, thời gian dừng chân dự kiến tại mỗi điểm và sở thích thay đổi theo thời gian thực (time-aware recommendation).

Giá trị tham khảo

Tài liệu khóa luận có giá trị tham khảo chuyên môn đối với:

  • Sinh viên và nhà nghiên cứu ngành Hệ thống Thông tin, Khoa học Dữ liệu, Trí tuệ Nhân tạo: Là tài liệu tham khảo thực tế về cách kết hợp các mô hình học sâu đa phương thức (CLIP), hệ khuyến nghị truyền thống (Content-based, Collaborative Filtering) và giải thuật tối ưu tổ hợp (Quy hoạch động cho TSP) vào một bài toán ứng dụng cụ thể.
  • Kỹ sư phát triển phần mềm du lịch thông minh (Smart Tourism): Cung cấp tài liệu phân tích thiết kế chi tiết bao gồm hệ thống ca sử dụng (Use Case), lược đồ tuần tự, thiết kế cơ sở dữ liệu và quy trình tích hợp các API bản đồ (Mapbox API), lưu trữ đám mây (Azure Blob Storage).
  • Phần đáng tham khảo nhất: Chương 2 (Công thức toán học ánh xạ Big Five và định thức TSP), Chương 3 (Quy trình trích xuất vector đặc trưng từ CLIP và tính toán ma trận tương đồng Cosine) và Chương 4 (Bộ chỉ số đánh giá thực nghiệm mAP trên các hàm khoảng cách).

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống lượng hóa tính cách người dùng bằng công cụ nào và cách tính điểm ra sao?

Hệ thống sử dụng bộ 50 câu hỏi từ International Personality Item Pool (IPIP) theo thang đo Likert 1–5 để đánh giá 5 nét tính cách: Extraversion (E), Agreeableness (A), Conscientiousness (C), Neuroticism (N), Openness (O). Mỗi nét tính cách được tính bằng công thức cộng trừ điểm số của 10 câu hỏi tương ứng (ví dụ: $E = 20 + (1) - (6) + (11) - (16) + (21) - (26) + (31) - (36) + (41) - (46)$), sau đó phân loại thành 3 mức Thấp, Trung bình, Cao để ánh xạ sang thể loại địa điểm ưa thích.

2. Mô hình OpenAI CLIP được ứng dụng cụ thể vào những chức năng nào trong hệ thống?

CLIP được ứng dụng vào hai chức năng cốt lõi:

  1. Phân loại hình ảnh địa điểm thành 8 nhóm đặc trưng (Adrenaline Activities, Cultural Heritage, Gastronomy Event, Museum Boat Trips Viewpoints, Sport Games, River and Lake, Animal Parks, Wild Nature Activities) với tổng xác suất đạt 100%.
  2. Tìm kiếm và gợi ý địa điểm đa phương thức: so khớp độ tương đồng giữa ảnh người dùng tải lên với kho ảnh địa điểm, hoặc ánh xạ đoạn văn bản mô tả sang không gian vector để tìm ảnh địa điểm tương đồng nhất.

3. Trong thực nghiệm gợi ý địa điểm qua ảnh, hàm đo độ tương đồng nào cho kết quả chính xác nhất?

Thực nghiệm so sánh trên 3 hàm đo cho thấy hàm Cosine Similarity đạt hiệu năng cao nhất với $mAP \approx 81%$, vượt trội hơn so với khoảng cách Euclid ($mAP \approx 68%$) và tích vô hướng Dot Product ($mAP \approx 66%$).

4. Bài toán tối ưu hóa lịch trình di chuyển được mô hình hóa và giải quyết bằng thuật toán gì?

Bài toán sắp xếp thứ tự các điểm đến được mô hình hóa dưới dạng bài toán Người đi du lịch (TSP) để tìm chu trình có tổng quãng đường ngắn nhất. Hệ thống sử dụng thuật toán Quy hoạch động (Dynamic Programming) kết hợp ma trận khoảng cách thực tế được truy xuất thông qua Mapbox API.

5. Dữ liệu thực nghiệm của khóa luận được thu thập từ đâu và có quy mô như thế nào?

Dữ liệu được thu thập từ các tour du lịch trên website Tripadvisor và Google, tập trung tại Thành phố Đà Lạt. Quy mô dữ liệu bao gồm 1.674 địa điểm (chứa đầy đủ thông tin tọa độ, thời gian hoạt động, thể loại, mô tả) và 16.740 tệp hình ảnh được tải về thông qua thư viện pygoogle-image và lưu trữ trên Azure Blob Storage.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Hữu Long và Phạm Lê Dịu Ái đã giải quyết trọn vẹn bài toán xây dựng hệ thống gợi ý lịch trình du lịch thông minh bằng cách kết hợp đồng thời mô hình tâm lý học Big Five, mạng nơ-ron đa phương thức OpenAI CLIP và giải thuật Quy hoạch động giải bài toán TSP. Toàn bộ giải pháp đã được kiểm nghiệm định lượng trên tập dữ liệu 1.674 địa điểm tại Đà Lạt và triển khai hoàn chỉnh thành ứng dụng di động có khả năng tương tác trực quan. Công trình là tài liệu tham khảo có giá trị cao về mặt phương pháp luận và kỹ thuật triển khai cho các nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực du lịch thông minh.