Luận văn: Xây dựng hệ thống gợi ý địa điểm du lịch hiệu quả

Luận văn xây dựng hệ thống gợi ý địa điểm du lịch thông minh. Khám phá phương pháp đề xuất địa điểm du lịch phù hợp sở thích, tối ưu trải nghiệm người dùng.

• Tác giả: Lê Văn Giang
• Người hướng dẫn: PGS. Lê Thanh Hương
• Trường học: Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Xây dựng hệ thống gợi ý địa điểm du lịch
• Loại tài liệu: Luận văn
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC BẢNG
• DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN HỆ GỢI Ý
• 1.1. Chức năng của các hệ gợi ý
• 1.1.1. Đối với nhà cung cấp
• 1.1.2. Đối với người sử dụng
• 1.1.3. Ứng dụng của hệ gợi ý
• 1.2. Các vấn đề cơ bản của hệ gợi ý
• 1.2.1. Vấn đề điểm khởi đầu yếu
• 1.2.2. Vấn đề thưa thớt dữ liệu
• 1.2.3. Vấn đề về khả năng mở rộng
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC KỸ THUẬT GỢI Ý
• 2.1. Không cá nhân hóa
• 2.2. Demographic-based
• 2.3. Kỹ thuật lọc cộng tác (Collaborative filtering)
• 2.3.1. Các kỹ thuật lọc cộng tác dựa trên bộ nhớ
• 2.3.3. Các kỹ thuật lọc cộng tác dựa trên mô hình
• 2.4. Kỹ thuật gợi ý dựa trên nội dung (Content-based)
• 2.5. Kỹ thuật gợi ý dựa trên tri thức (Knowledge-based)
• 2.6. Hệ gợi ý lai và các phương pháp lai
• 2.6.1. Các phương pháp lai ghép
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG HỆ THỐNG GỢI Ý ĐỊA ĐIỂM DU LỊCH
• 3.1. Phát biểu bài toán
• 3.2. Xây dựng hệ thống
• 3.2.1. Xây dựng tập láng giềng
• 4. CHƯƠNG 4: CẢI ĐẶT THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Xác định yêu cầu hệ thống
• 4.2. Phân tích yêu cầu
• 4.3. Biểu đồ ca sử dụng (Use case Diagram)
• 4.3.1. Biểu đồ Use case tổng quan
• 4.3.2. Biểu đồ Use case phân rã
• 4.3.2.1. Use case: Tìm kiếm địa điểm du lịch
• 4.3.2.2. Use case: Nhận gợi ý
• 4.3.2.3. Use case: Quản lý địa điểm du lịch
• 4.4. Biểu đồ hoạt động (Activity Diagram)
• 4.4.1. Biểu đồ hoạt động: Xem thông tin, tìm kiếm
• 4.4.2. Biểu đồ hoạt động: Nhận gợi ý
• 4.4.3. Biểu đồ hoạt động: Đăng ký tài khoản
• 4.4.4. Biểu đồ hoạt động: Quản lý bình luận, đánh giá
• 4.4.5. Biểu đồ hoạt động: Quản lý địa điểm du lịch
• 4.5. Biểu đồ trình tự (Sequence Diagram)
• 4.5.1. Biểu đồ trình tự: Xem tin, tìm kiếm
• 4.5.2. Biểu đồ trình tự: Đăng nhập
• 4.5.3. Biểu đồ trình tự: Quản lý địa điểm du lịch
• 4.6. Thiết kế dữ liệu
• 4.6.1. Lược đồ quan hệ dữ liệu
• 4.7. Mô hình hệ thống
• 4.8. Một số tình huống của hệ thống
• 4.9. Một vài giao diện chính của hệ thống
• 4.10. Đánh giá hệ thống
• 4.10.1. Các thước đo đánh giá
• 4.10.2. Phương pháp đánh giá
• KẾT LUẬN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Hệ Thống Gợi Ý Địa Điểm Du Lịch Hiện Nay

Trong bối cảnh bùng nổ thông tin, hệ thống gợi ý địa điểm du lịch trở thành công cụ thiết yếu. Nó giúp người dùng khám phá và lựa chọn điểm đến phù hợp với sở thích. Thay vì mất thời gian tìm kiếm thủ công, người dùng có thể dựa vào hệ thống để nhận các đề xuất được cá nhân hóa. Các hệ thống này sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau, từ lọc cộng tác đến phân tích nội dung, nhằm đưa ra gợi ý chính xác. Theo nghiên cứu [1], hiệu quả của hệ thống gợi ý phụ thuộc lớn vào khả năng thu thập và xử lý dữ liệu người dùng. Sự phát triển của thương mại điện tử và Internet đã tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ, mở ra cơ hội phát triển các hệ thống gợi ý thông minh hơn. Tuy nhiên, cũng cần lưu ý đến các vấn đề như điểm khởi đầu yếu (cold-start) và dữ liệu thưa thớt, ảnh hưởng đến chất lượng gợi ý. Các hệ thống gợi ý hiện đại cần giải quyết những thách thức này để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người dùng. Việc đánh giá hiệu quả của hệ thống, thông qua các thước đo đánh giá, là rất quan trọng để đảm bảo chất lượng gợi ý và sự hài lòng của người dùng. Hệ thống gợi ý địa điểm du lịch không chỉ mang lại lợi ích cho người dùng mà còn cho các nhà cung cấp dịch vụ, giúp họ tiếp cận khách hàng tiềm năng một cách hiệu quả hơn. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt của ngành du lịch hiện nay.

1.1. Chức Năng Chính Của Hệ Thống Gợi Ý Địa Điểm Du Lịch

Hệ thống gợi ý có nhiều chức năng quan trọng. Với người dùng, nó giúp khám phá các địa điểm du lịch mới, tiết kiệm thời gian tìm kiếm và đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Với nhà cung cấp, nó tăng khả năng tiếp cận khách hàng tiềm năng, tăng doanh thu và xây dựng lòng trung thành của khách hàng. Các chức năng chính bao gồm: cá nhân hóa gợi ý dựa trên sở thích, cung cấp thông tin chi tiết về địa điểm, cho phép đánh giá và bình luận, và tích hợp với các nền tảng đặt phòng.

1.2. Ứng Dụng Thực Tế Của Hệ Thống Gợi Ý Trong Ngành Du Lịch

Hệ thống gợi ý được ứng dụng rộng rãi trong ngành du lịch. Các trang web đặt phòng, ứng dụng du lịch di động và mạng xã hội đều sử dụng hệ thống này để gợi ý địa điểm, khách sạn, nhà hàng và các hoạt động giải trí. Một số ví dụ cụ thể bao gồm: gợi ý các điểm đến phù hợp với ngân sách, gợi ý các hoạt động phù hợp với gia đình có trẻ em, và gợi ý các nhà hàng được đánh giá cao bởi người dùng khác.

II. Thách Thức Khi Xây Dựng Hệ Thống Gợi Ý Du Lịch Hiệu Quả

Việc xây dựng một hệ thống gợi ý du lịch thông minh không hề dễ dàng. Một trong những thách thức lớn nhất là vấn đề điểm khởi đầu yếu (cold-start). Khi hệ thống mới được triển khai, dữ liệu về người dùng và địa điểm du lịch còn hạn chế, dẫn đến việc đưa ra gợi ý không chính xác. Một thách thức khác là vấn đề dữ liệu thưa thớt. Ngay cả khi hệ thống đã hoạt động một thời gian, số lượng đánh giá và bình luận của người dùng vẫn có thể không đủ để xây dựng mô hình gợi ý chính xác. Theo [2], các thuật toán gợi ý truyền thống thường gặp khó khăn khi xử lý dữ liệu thưa thớt. Ngoài ra, vấn đề khả năng mở rộng cũng là một yếu tố cần quan tâm. Khi số lượng người dùng và địa điểm du lịch tăng lên, hệ thống cần có khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn hơn một cách hiệu quả. Cuối cùng, việc đảm bảo tính cá nhân hóa và đa dạng của gợi ý cũng là một thách thức. Hệ thống cần tránh việc chỉ gợi ý những địa điểm quen thuộc, mà cần khám phá và giới thiệu những địa điểm mới lạ, phù hợp với sở thích của từng người dùng. Việc sử dụng thuật toán gợi ý địa điểm du lịch phù hợp là vô cùng quan trọng để vượt qua những thách thức này và xây dựng một hệ thống hiệu quả.

2.1. Vấn Đề Dữ Liệu Thưa Thớt Trong Hệ Thống Gợi Ý Du Lịch

Dữ liệu thưa thớt là một vấn đề nghiêm trọng trong hệ thống gợi ý du lịch. Khi người dùng ít đánh giá hoặc bình luận về các địa điểm, hệ thống khó có thể xác định sở thích của họ và đưa ra gợi ý chính xác. Điều này đặc biệt đúng với các địa điểm du lịch mới hoặc ít được biết đến.

2.2. Khó Khăn Trong Việc Cá Nhân Hóa Gợi Ý Địa Điểm Du Lịch

Cá nhân hóa gợi ý là một yếu tố quan trọng để tăng tính hấp dẫn của hệ thống. Tuy nhiên, việc thu thập và phân tích thông tin về sở thích của người dùng không phải lúc nào cũng dễ dàng. Người dùng có thể không muốn chia sẻ thông tin cá nhân, hoặc sở thích của họ có thể thay đổi theo thời gian. Hệ thống cần có khả năng thích ứng với những thay đổi này để đảm bảo tính cá nhân hóa.

III. Phương Pháp Lọc Cộng Tác Giải Pháp Gợi Ý Địa Điểm Du Lịch

Phương pháp lọc cộng tác (Collaborative Filtering) là một kỹ thuật phổ biến trong hệ thống gợi ý địa điểm du lịch. Nó dựa trên ý tưởng rằng những người dùng có sở thích tương tự sẽ có xu hướng thích các địa điểm du lịch giống nhau. Hệ thống sẽ tìm kiếm những người dùng có lịch sử du lịch tương đồng với người dùng hiện tại, và sau đó gợi ý các địa điểm mà những người dùng này đã thích. Theo [3], lọc cộng tác có thể mang lại kết quả gợi ý chính xác, đặc biệt khi có đủ dữ liệu về người dùng. Tuy nhiên, cần lưu ý đến các vấn đề như khả năng mở rộng và điểm khởi đầu yếu. Có hai loại lọc cộng tác chính: dựa trên bộ nhớ và dựa trên mô hình. Lọc cộng tác dựa trên bộ nhớ tìm kiếm những người dùng tương tự một cách trực tiếp, trong khi lọc cộng tác dựa trên mô hình xây dựng một mô hình dự đoán sở thích của người dùng. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và yêu cầu của ứng dụng. Ứng dụng thuật toán gợi ý trong du lịch là một cách tiếp cận hiệu quả để triển khai lọc cộng tác.

3.1. Kỹ Thuật Lọc Cộng Tác Dựa Trên Bộ Nhớ Ưu Và Nhược Điểm

Lọc cộng tác dựa trên bộ nhớ là một phương pháp đơn giản và dễ triển khai. Tuy nhiên, nó có thể gặp khó khăn khi xử lý lượng dữ liệu lớn và có thể không chính xác khi dữ liệu thưa thớt. Ưu điểm của phương pháp này là dễ hiểu và dễ giải thích. Nhược điểm là tốn nhiều bộ nhớ và thời gian tính toán.

3.2. Kỹ Thuật Lọc Cộng Tác Dựa Trên Mô Hình Khả Năng Dự Đoán

Lọc cộng tác dựa trên mô hình có thể dự đoán sở thích của người dùng một cách chính xác hơn, đặc biệt khi có ít dữ liệu. Tuy nhiên, nó phức tạp hơn và đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn. Các mô hình thường được sử dụng bao gồm: ma trận phân tích, mô hình Bayesian và mạng nơ-ron.

IV. Gợi Ý Địa Điểm Du Lịch Dựa Trên Nội Dung Cách Tiếp Cận Mới

Một cách tiếp cận khác để xây dựng hệ thống gợi ý địa điểm du lịch là dựa trên nội dung. Thay vì dựa vào lịch sử du lịch của người dùng khác, phương pháp này phân tích các đặc điểm của địa điểm du lịch và gợi ý những địa điểm có đặc điểm tương tự với những địa điểm mà người dùng đã thích. Ví dụ, nếu người dùng thích các bãi biển đẹp, hệ thống sẽ gợi ý các bãi biển khác có đặc điểm tương tự. Theo [4], gợi ý dựa trên nội dung có thể giúp giải quyết vấn đề điểm khởi đầu yếu, vì nó không phụ thuộc vào dữ liệu về người dùng. Tuy nhiên, cần có một cơ sở dữ liệu đầy đủ về các đặc điểm của địa điểm du lịch. Việc xây dựng hệ thống gợi ý địa điểm du lịch sử dụng machine learning có thể giúp tự động hóa quá trình phân tích nội dung và cải thiện độ chính xác của gợi ý. Thiết kế giao diện hệ thống gợi ý du lịch cũng cần được chú trọng để đảm bảo tính thân thiện và dễ sử dụng.

4.1. Phân Tích Nội Dung Địa Điểm Du Lịch Để Đưa Ra Gợi Ý

Phân tích nội dung địa điểm du lịch là quá trình thu thập và phân tích thông tin về các đặc điểm của địa điểm, chẳng hạn như: loại hình du lịch (nghỉ dưỡng, mạo hiểm, văn hóa), địa điểm (bãi biển, núi, thành phố), và các hoạt động có sẵn (bơi lội, leo núi, tham quan bảo tàng). Thông tin này có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm: trang web du lịch, blog du lịch, và đánh giá của người dùng.

4.2. Ưu Điểm Của Gợi Ý Dựa Trên Nội Dung So Với Lọc Cộng Tác

Gợi ý dựa trên nội dung có một số ưu điểm so với lọc cộng tác. Nó không phụ thuộc vào dữ liệu về người dùng, giúp giải quyết vấn đề điểm khởi đầu yếu. Nó có thể gợi ý các địa điểm mới lạ, không được biết đến bởi những người dùng khác. Và nó có thể cung cấp giải thích rõ ràng về lý do tại sao một địa điểm được gợi ý.

V. Ứng Dụng Thực Tế Hệ Thống Gợi Ý Địa Điểm Du Lịch Thông Minh

Việc phát triển hệ thống gợi ý du lịch cá nhân hóa đang trở thành xu hướng. Các hệ thống này không chỉ gợi ý địa điểm du lịch mà còn gợi ý các hoạt động, nhà hàng, khách sạn và các dịch vụ khác phù hợp với sở thích của từng người dùng. Một số ứng dụng thực tế bao gồm: ứng dụng di động gợi ý địa điểm du lịch, trang web du lịch cá nhân hóa, và hệ thống gợi ý tích hợp trên các nền tảng mạng xã hội. Các hệ thống này sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau, bao gồm: lọc cộng tác, phân tích nội dung, và khai phá dữ liệu, để đưa ra gợi ý chính xác. Việc đánh giá hiệu quả hệ thống gợi ý du lịch là rất quan trọng để đảm bảo chất lượng gợi ý và sự hài lòng của người dùng. Cơ sở dữ liệu địa điểm du lịch cần được cập nhật thường xuyên để đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của thông tin.

5.1. Thiết Kế Ứng Dụng Di Động Gợi Ý Địa Điểm Du Lịch Tiện Lợi

Ứng dụng di động gợi ý địa điểm du lịch mang lại sự tiện lợi cho người dùng. Họ có thể dễ dàng tìm kiếm địa điểm, xem thông tin chi tiết, đọc đánh giá và nhận gợi ý cá nhân hóa mọi lúc mọi nơi. Ứng dụng cần có giao diện thân thiện, dễ sử dụng và tích hợp các chức năng hữu ích như bản đồ, tìm đường và đặt phòng.

5.2. Tích Hợp Hệ Thống Gợi Ý Vào Trang Web Du Lịch Tăng Trải Nghiệm

Tích hợp hệ thống gợi ý vào trang web du lịch giúp tăng trải nghiệm người dùng và tăng doanh thu. Người dùng có thể dễ dàng khám phá các địa điểm du lịch mới, tìm kiếm thông tin chi tiết và nhận gợi ý cá nhân hóa. Hệ thống cần được thiết kế để tương thích với giao diện trang web và cung cấp trải nghiệm liền mạch cho người dùng.

VI. Tương Lai Của Luận Văn Phát Triển Hệ Thống Gợi Ý Du Lịch

Hướng phát triển tiếp theo của luận văn xây dựng hệ thống gợi ý địa điểm du lịch có thể tập trung vào việc kết hợp các kỹ thuật gợi ý khác nhau, chẳng hạn như lọc cộng tác, phân tích nội dung và gợi ý dựa trên tri thức, để tạo ra một hệ thống gợi ý toàn diện và chính xác hơn. Việc sử dụng phân tích dữ liệu du lịch và khai phá dữ liệu du lịch có thể giúp khám phá những xu hướng và mối quan hệ mới, từ đó cải thiện độ chính xác của gợi ý. Ngoài ra, việc phát triển các giải thuật gợi ý địa điểm du lịch mới, có khả năng xử lý dữ liệu thưa thớt và thích ứng với những thay đổi trong sở thích của người dùng, cũng là một hướng đi tiềm năng. Cuối cùng, việc tích hợp hệ thống gợi ý với các công nghệ mới như thực tế ảo (VR) và thực tế tăng cường (AR) có thể mang lại trải nghiệm du lịch thú vị và hấp dẫn hơn.

6.1. Nghiên Cứu Giải Thuật Gợi Ý Du Lịch Tối Ưu Hóa Hiệu Quả

Nghiên cứu các giải thuật gợi ý du lịch tối ưu hóa hiệu quả là một hướng đi quan trọng. Các giải thuật cần có khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn, thích ứng với những thay đổi trong sở thích của người dùng và đưa ra gợi ý chính xác trong thời gian ngắn. Các kỹ thuật tối ưu hóa có thể bao gồm: giảm chiều dữ liệu, song song hóa tính toán và sử dụng bộ nhớ đệm.

6.2. Ứng Dụng AI và Machine Learning Nâng Cao Hệ Thống Gợi Ý

Ứng dụng AI và machine learning có thể nâng cao đáng kể hiệu quả của hệ thống gợi ý du lịch. Các mô hình học máy có thể được sử dụng để phân tích nội dung địa điểm du lịch, dự đoán sở thích của người dùng và phát hiện các xu hướng mới. Các kỹ thuật AI như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính (CV) cũng có thể được sử dụng để cải thiện khả năng hiểu và xử lý thông tin.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU Sự phát triển nhanh chống của công nghệ thông tiú và Trtemel đã tạo nên lượng dit liệu không lỏ trên mạng, ngày càng nhiều thông tin dược tạo ra và dược truy cập trên internet, đẫn tới vẫn đẻ quá tải thông tin đo đó việc tìm kiếm thông tin của người dùng, trở lên khó khăn và đặc biệt sự quan tâm của mỗi người đùng tới nguôn thông tin là khác nhau do vậy cản có các công cụ, hệ thông có khả năng hỗ trợ người dùng tim kiêm hoặc đưa ra các thông tin phù hợp với sự quan tâm hiện thời của người dùng Các hệ gợi ý giải quyết vấn dé qua tai thông tin bằng cách giúp người đùng khám phá và đánh giá các sân phẩm cuam tâm. Tọe công tác là một trong những kỹ thuật pho biển và hiện quả nhất được sử dụng trong các hệ gợi ý. Các thuật toán lọc cộng tác sử đụng thông lin lịch sử của các người dùng để xác định tập láng giểng của mỗi người dùng để đưa ra hành vị tương tự và dự doán các sản phẩm mới của những người dùng, trong tập láng giéng. Cac thuật toán lọc cộng tác đã được áp dụng thành cồng trong, nhiều ứng dụng khác nhan.

Nhưng tắt các kỹ thuật thuật toàn áp đụng cho hệ gợi ý đều có những điểm mạnh và điểm yếu riêng, và gặp phải những vẫn để đặc trưng của hệ gợi ý như: vẫn đê thưa thớt đữ liệu, điểm khởi đâu yêu (oold-start), khả nang ma rộng. Vấn dễ thưa thớt đữ liệu xây ra khi các đữ liệu đánh giá có sẵn là rất Ít và không đủ để xác định độ tương tự giữa các láng giêng, đặc biệt khi hệ thống mới đưa vào sử dụng. Vấn đề thưa thớt dữ liệu là lý đo chính ảnh hưởng tới chất lượng đự đoán. Đã có nhiều phương, pháp được dé xuất đề siái quyết vẫn đề thưa thớt dữ liệu, ví dụ, Tillsus và Pazzani [L] đã sử dụng thuật toán phân tích giá tri ky di dé giảm kích thước đữ liệu đánh giá bằng cách loại bộ những người dàng hoặc những sẵn phẩm không, được quan tam.

Dé dat được hiệu quả gợi ý cao, yêu cầu thuật toán phải giải quyết được các vấn để cũng như các đặc trưng của hệ gọi ý Ilinh 1.1 Hệ gợi ý không cá nhân hóa.2 Hệ thông gợi ý demographic-bascd „01 linh 2.3 Ma trận người dùng. oe THÌnh2.4 Quá Bình lọc cộng tác.5 Hướng tiếp cận content-based. cceererrieirrrie are 11inh 2.6 Lluéng tiép cin knowledge- 08d svssvsnonininnnnsinnnnnivinennnnin 37 Hinh 4.1 Use case Téng quan - - 52 Hinh 42 Use ems tim kiếm địa điểm dụ lịch -. 58 Hinh 4,3 Use case Nhan gợi " Tình 4.4 Use case quan ly địa điểm du lịch.

Hin 45 Bidu dé hoat ddng chic răng xem thong tin. tha kiếm địa điểm du lịch.6 Biểu đồ hoạt động chức năng gợi ý. TH KH nenereeeuir E. Tĩnh 47 Diễn đồ hoạt động chúc năng đăng kẹt tài khoản.

58 Tình 48 Biểu đỗ hoại động chúc năng quản lý bình luận, đánh giá 59 Hình 49 Biểu đồ hoạt động chức năng quản lý địa diém du lich. Hình 410 Biếu dé Sequenee chức năng Xem tin, tìm kiếm.11 Biếu dé Sequence chite nang đăng kí lài khoẩn.12 Biểu dẻ Sequenee chức năng đăng nhập.13 Biểu để Sequenee chức năng quản lý địa điểm đulich.14 Lược đồ quan hệ dữ liệu - - 65 Hinh 4.15 Chức năng thêm sở thích cho người dùng mới.16 Dia diém du lich moi a 9 Hinh 4.17 Minh hoa hệ thống gợiý cho người dùng Hình 418 Giao diện trang chủ của hệ thống.19 Giao diện đánh giả và bình luận.20 Giao dién trang quản trị hệ thông Ilinh 1.1 Hệ gợi ý không cá nhân hóa.2 Hệ thông gợi ý demographic-bascd „01 linh 2.3 Ma trận người dùng. oe THÌnh2.4 Quá Bình lọc cộng tác.5 Hướng tiếp cận content-based. cceererrieirrrie are 11inh 2.6 Lluéng tiép cin knowledge- 08d svssvsnonininnnnsinnnnnivinennnnin 37 Hinh 4.1 Use case Téng quan - - 52 Hinh 42 Use ems tim kiếm địa điểm dụ lịch -.

58 Hinh 4,3 Use case Nhan gợi " Tình 4.4 Use case quan ly địa điểm du lịch. Hin 45 Bidu dé hoat ddng chic răng xem thong tin. tha kiếm địa điểm du lịch.6 Biểu đồ hoạt động chức năng gợi ý. TH KH nenereeeuir E.

Tĩnh 47 Diễn đồ hoạt động chúc năng đăng kẹt tài khoản. 58 Tình 48 Biểu đỗ hoại động chúc năng quản lý bình luận, đánh giá 59 Hình 49 Biểu đồ hoạt động chức năng quản lý địa diém du lich. Hình 410 Biếu dé Sequenee chức năng Xem tin, tìm kiếm.11 Biếu dé Sequence chite nang đăng kí lài khoẩn.12 Biểu dẻ Sequenee chức năng đăng nhập.13 Biểu để Sequenee chức năng quản lý địa điểm đulich.14 Lược đồ quan hệ dữ liệu - - 65 Hinh 4.15 Chức năng thêm sở thích cho người dùng mới.16 Dia diém du lich moi a 9 Hinh 4.17 Minh hoa hệ thống gợiý cho người dùng Hình 418 Giao diện trang chủ của hệ thống.19 Giao diện đánh giả và bình luận.20 Giao dién trang quản trị hệ thông Ilinh 1.1 Hệ gợi ý không cá nhân hóa.2 Hệ thông gợi ý demographic-bascd „01 linh 2.3 Ma trận người dùng. oe THÌnh2.4 Quá Bình lọc cộng tác.5 Hướng tiếp cận content-based.

cceererrieirrrie are 11inh 2.6 Lluéng tiép cin knowledge- 08d svssvsnonininnnnsinnnnnivinennnnin 37 Hinh 4.1 Use case Téng quan - - 52 Hinh 42 Use ems tim kiếm địa điểm dụ lịch -. 58 Hinh 4,3 Use case Nhan gợi " Tình 4.4 Use case quan ly địa điểm du lịch. Hin 45 Bidu dé hoat ddng chic răng xem thong tin. tha kiếm địa điểm du lịch.6 Biểu đồ hoạt động chức năng gợi ý.

TH KH nenereeeuir E. Tĩnh 47 Diễn đồ hoạt động chúc năng đăng kẹt tài khoản. 58 Tình 48 Biểu đỗ hoại động chúc năng quản lý bình luận, đánh giá 59 Hình 49 Biểu đồ hoạt động chức năng quản lý địa diém du lich. Hình 410 Biếu dé Sequenee chức năng Xem tin, tìm kiếm.11 Biếu dé Sequence chite nang đăng kí lài khoẩn.12 Biểu dẻ Sequenee chức năng đăng nhập.13 Biểu để Sequenee chức năng quản lý địa điểm đulich.14 Lược đồ quan hệ dữ liệu - - 65 Hinh 4.15 Chức năng thêm sở thích cho người dùng mới.16 Dia diém du lich moi a 9 Hinh 4.17 Minh hoa hệ thống gợiý cho người dùng Hình 418 Giao diện trang chủ của hệ thống.19 Giao diện đánh giả và bình luận.20 Giao dién trang quản trị hệ thông 4.1 Xác dịnh các tác nhân tham gia hệ thống.

sec 43 Biéu dé ca stt dung (Use case Diagram) 4.1 Biểu dé Use case tong quan.4 Biéu dé Use case phan ri. 41 Use case: Tim kiếm địa điểm du lich.2 Uše case: Nhận gợi ý 443 Use case: Quân lý địa diễn du lịch.5 Biểu dé Lloat Déng (Activity Diagram). để hoạt động: Xem thông tin, tim k 4.2 Biểu dò hoạt dòng: Nhận gợi ý Hee 4.3 Biểu để hoạt động: Dãng ký tài khoản.4 Biểu để hoạt động: Quản lý bình luận, đánh giá - - 39 4.5 Biểu để hoạt động: Quản lý địa điểm du lịch.6, Biéu dé trinh tr (Sequence Diagram).1 Biểu đồ trình tự: Xem lín, lùm kiếm.3 Biểu đỏ trình tự: Đăng nhập.4 Biểu để trình tự: Quản lý địa điểm du lịch.7 Thiết kế đữ liện 4.1 Lược dỗ quan hệ đữ liệu.8 Mô hình hệ - 4.1 Một số tình huống của hệ thống - 7 4:9 Một vài giao điện chỉnh của hệ thống 7 4.10 Đảnh giả hệ thống.L 7 4101 Các thước đo đảnh giá - - - 73 410.2 Phương pháp dánh giả. ào nreeeeeeerieore KẾT LUẬN.

TẢI LIỆU THAM KHẢO 3 MỞ ĐẦU Sự phát triển nhanh chống của công nghệ thông tiú và Trtemel đã tạo nên lượng dit liệu không lỏ trên mạng, ngày càng nhiều thông tin dược tạo ra và dược truy cập trên internet, đẫn tới vẫn đẻ quá tải thông tin đo đó việc tìm kiếm thông tin của người dùng, trở lên khó khăn và đặc biệt sự quan tâm của mỗi người đùng tới nguôn thông tin là khác nhau do vậy cản có các công cụ, hệ thông có khả năng hỗ trợ người dùng tim kiêm hoặc đưa ra các thông tin phù hợp với sự quan tâm hiện thời của người dùng Các hệ gợi ý giải quyết vấn dé qua tai thông tin bằng cách giúp người đùng khám phá và đánh giá các sân phẩm cuam tâm. Tọe công tác là một trong những kỹ thuật pho biển và hiện quả nhất được sử dụng trong các hệ gợi ý. Các thuật toán lọc cộng tác sử đụng thông lin lịch sử của các người dùng để xác định tập láng giểng của mỗi người dùng để đưa ra hành vị tương tự và dự doán các sản phẩm mới của những người dùng, trong tập láng giéng. Cac thuật toán lọc cộng tác đã được áp dụng thành cồng trong, nhiều ứng dụng khác nhan.

Nhưng tắt các kỹ thuật thuật toàn áp đụng cho hệ gợi ý đều có những điểm mạnh và điểm yếu riêng, và gặp phải những vẫn để đặc trưng của hệ gợi ý như: vẫn đê thưa thớt đữ liệu, điểm khởi đâu yêu (oold-start), khả nang ma rộng. Vấn dễ thưa thớt đữ liệu xây ra khi các đữ liệu đánh giá có sẵn là rất Ít và không đủ để xác định độ tương tự giữa các láng giêng, đặc biệt khi hệ thống mới đưa vào sử dụng. Vấn đề thưa thớt dữ liệu là lý đo chính ảnh hưởng tới chất lượng đự đoán. Đã có nhiều phương, pháp được dé xuất đề siái quyết vẫn đề thưa thớt dữ liệu, ví dụ, Tillsus và Pazzani [L] đã sử dụng thuật toán phân tích giá tri ky di dé giảm kích thước đữ liệu đánh giá bằng cách loại bộ những người dàng hoặc những sẵn phẩm không, được quan tam.

Dé dat được hiệu quả gợi ý cao, yêu cầu thuật toán phải giải quyết được các vấn để cũng như các đặc trưng của hệ gọi ý 4.1 Xác dịnh các tác nhân tham gia hệ thống. sec 43 Biéu dé ca stt dung (Use case Diagram) 4.1 Biểu dé Use case tong quan.4 Biéu dé Use case phan ri. 41 Use case: Tim kiếm địa điểm du lich.2 Uše case: Nhận gợi ý 443 Use case: Quân lý địa diễn du lịch.5 Biểu dé Lloat Déng (Activity Diagram). để hoạt động: Xem thông tin, tim k 4.2 Biểu dò hoạt dòng: Nhận gợi ý Hee 4.3 Biểu để hoạt động: Dãng ký tài khoản.4 Biểu để hoạt động: Quản lý bình luận, đánh giá - - 39 4.5 Biểu để hoạt động: Quản lý địa điểm du lịch.6, Biéu dé trinh tr (Sequence Diagram).1 Biểu đồ trình tự: Xem lín, lùm kiếm.3 Biểu đỏ trình tự: Đăng nhập.4 Biểu để trình tự: Quản lý địa điểm du lịch.7 Thiết kế đữ liện 4.1 Lược dỗ quan hệ đữ liệu.8 Mô hình hệ - 4.1 Một số tình huống của hệ thống - 7 4:9 Một vài giao điện chỉnh của hệ thống 7 4.10 Đảnh giả hệ thống.