Khóa Luận Tốt Nghiệp: Hệ Thống Gợi Ý Lịch Trình Du Lịch Qua Machine Learning và Trí Tuệ Nhân Tạo

• Tác giả: Nguyen Huu Long
• Người hướng dẫn: PGS.TS Nguyen Dinh Thuan
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
• Đề tài: Hệ Thống Gợi Ý Lịch Trình Du Lịch Qua Machine Learning và Trí Tuệ Nhân Tạo
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TONG QUAN DE TÀI
• 1.1. Khao sát hiện trạng
• 1.2. Ứng dụng trong nước
• 1.3. Ứng dụng nước ngoài
• 1.4. Mục tiêu của khóa luận
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Hệ khuyến nghị
• 2.2. Lý thuyết về hệ khuyến nghị
• 2.3. Mô hình Big Five
• 2.4. Mô hình CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training)
• 2.5. Bài toán Người đi du lịch (Travelling Salesman Problem — TSP)
• 2.6. Lý thuyết thuật toán Dijkstra và Quy hoạch động (Dynamic Programming)
• 3. CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM HỆ THỐNG
• 3.1. Dữ liệu sử dụng
• 3.2. Dữ liệu về địa điểm, đánh giá
• 3.3. Dữ liệu hình ảnh các địa điểm
• 3.4. Bộ câu hỏi khảo sát tính cách
• 3.5. Thực nghiệm gợi ý địa điểm bằng nội dung
• 3.6. Thực hiện gợi ý địa điểm bằng điểm đánh giá người dùng
• 3.7. Thực hiện gợi ý địa điểm thông qua bài khảo sát tính cách
• 3.8. Thực hiện gợi ý địa điểm bằng hình ảnh
• 3.9. Thực hiện gợi ý địa điểm bằng văn bản
• 3.10. Thực hiện tạo đường đi bằng Quy hoạch động
• 4. CHƯƠNG 4: ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH
• 4.1. Đánh giá mô hình pre-trained CLIP phân loại đặc điểm
• 4.2. Đánh giá mô hình pre-trained gợi ý địa điểm dựa theo hình ảnh
• 4.3. Đánh giá mô hình pre-trained CLIP gợi ý địa điểm dựa theo văn bản
• 4.4. Đánh giá thuật toán Quy hoạch động và Dijkstra
• 4.5. Đánh giá mô hình Collaborative Filtering
• 5. CHƯƠNG 5: PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 5.1. Thiết kế thành phần chức năng
• 5.2. Mô tả Use Case
• 5.3. Mô tả các màn hình
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 6.1. Kết quả đạt được
• 6.2. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Hệ Thống Gợi Ý Lịch Trình Du Lịch Thông Minh

Hệ thống gợi ý lịch trình du lịch thông minh sử dụng machine learning và trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa trải nghiệm du lịch. Hệ thống này giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm và lên kế hoạch cho chuyến đi của mình. Bằng cách phân tích dữ liệu từ người dùng và các địa điểm, hệ thống có thể đưa ra những gợi ý phù hợp nhất.

1.1. Khái Niệm Về Hệ Thống Gợi Ý Du Lịch

Hệ thống gợi ý du lịch là một ứng dụng sử dụng công nghệ gợi ý để cung cấp thông tin về các địa điểm du lịch. Nó giúp người dùng tìm kiếm các địa điểm phù hợp với sở thích và nhu cầu của họ.

1.2. Lợi Ích Của Hệ Thống Gợi Ý Trong Du Lịch

Hệ thống gợi ý giúp tiết kiệm thời gian và công sức cho người dùng trong việc lập kế hoạch du lịch. Nó cung cấp thông tin chính xác và nhanh chóng, từ đó nâng cao trải nghiệm du lịch.

II. Thách Thức Trong Việc Xây Dựng Hệ Thống Gợi Ý Du Lịch

Việc xây dựng một hệ thống gợi ý du lịch hiệu quả gặp nhiều thách thức. Các vấn đề như dữ liệu không đầy đủ, sự đa dạng trong sở thích của người dùng và khả năng xử lý thông tin lớn là những yếu tố cần được giải quyết.

2.1. Dữ Liệu Không Đầy Đủ Và Chất Lượng Thấp

Dữ liệu là yếu tố quan trọng trong việc phát triển hệ thống gợi ý. Nếu dữ liệu không đầy đủ hoặc chất lượng thấp, hệ thống sẽ không thể đưa ra những gợi ý chính xác.

2.2. Sự Đa Dạng Trong Sở Thích Của Người Dùng

Mỗi người dùng có sở thích và nhu cầu khác nhau. Việc cá nhân hóa gợi ý cho từng người dùng là một thách thức lớn trong việc phát triển hệ thống.

III. Phương Pháp Xây Dựng Hệ Thống Gợi Ý Lịch Trình Du Lịch

Để xây dựng hệ thống gợi ý lịch trình du lịch, có thể áp dụng nhiều phương pháp khác nhau. Các phương pháp này bao gồm phân tích dữ liệu, học máy và trí tuệ nhân tạo.

3.1. Phân Tích Dữ Liệu Du Lịch

Phân tích dữ liệu giúp hiểu rõ hơn về hành vi và sở thích của người dùng. Điều này là cơ sở để đưa ra các gợi ý chính xác hơn.

3.2. Ứng Dụng Machine Learning Trong Gợi Ý

Machine learning cho phép hệ thống học hỏi từ dữ liệu người dùng và cải thiện gợi ý theo thời gian. Các thuật toán như Collaborative Filtering và Content-Based Filtering thường được sử dụng.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Hệ Thống Gợi Ý Du Lịch

Hệ thống gợi ý lịch trình du lịch đã được áp dụng thành công trong nhiều ứng dụng du lịch hiện nay. Những ứng dụng này không chỉ giúp người dùng tìm kiếm địa điểm mà còn tối ưu hóa lịch trình di chuyển.

4.1. Các Ứng Dụng Du Lịch Nổi Bật

Nhiều ứng dụng như TripAdvisor và Google Maps đã tích hợp hệ thống gợi ý để cải thiện trải nghiệm người dùng. Những ứng dụng này cung cấp thông tin chi tiết và gợi ý phù hợp.

4.2. Kết Quả Nghiên Cứu Về Hệ Thống Gợi Ý

Nghiên cứu cho thấy rằng hệ thống gợi ý có thể tăng cường sự hài lòng của người dùng và giúp họ có những trải nghiệm du lịch tốt hơn.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Hệ Thống Gợi Ý Du Lịch

Hệ thống gợi ý lịch trình du lịch thông minh sẽ tiếp tục phát triển và cải thiện trong tương lai. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và machine learning sẽ mang lại những trải nghiệm du lịch tốt hơn cho người dùng.

5.1. Xu Hướng Phát Triển Trong Ngành Du Lịch

Ngành du lịch đang chuyển mình với sự phát triển của công nghệ. Hệ thống gợi ý sẽ ngày càng trở nên thông minh và cá nhân hóa hơn.

5.2. Tương Lai Của Hệ Thống Gợi Ý

Hệ thống gợi ý sẽ không chỉ dừng lại ở việc cung cấp thông tin mà còn có thể dự đoán nhu cầu và sở thích của người dùng trong tương lai.