Luận Văn: Xây Dựng Kho Dữ Liệu Liên Kết Mở Về Địa Điểm Du Lịch Việt Nam

Luận văn xây dựng kho dữ liệu liên kết mở về địa điểm du lịch Việt Nam. Khám phá tiềm năng phát triển du lịch thông minh, chia sẻ dữ liệu hiệu quả.

Chuyên ngành

Hệ thống thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2018

75
0
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

Lời cảm ơn

1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VẢ NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

1.1. Cơ sở lý thuyết

1.1.1. Tổng quan về web ngữ nghĩa

1.1.2. Dữ liệu liên kết mở (Linked Open Data)

1.1.3. RDF và RDF schema

1.1.4. Ontology và ngôn ngữ OWL

1.1.5. Ngôn ngữ truy vấn SPARQL

1.2. Các nghiên cứu liên quan

2. CHƯƠNG 2: HỆ THỐNG NGỮ NGHĨA VỀ ĐỊA ĐIỂM DU LỊCH VIỆT NAM

2.1. Giới thiệu về hệ thống ngữ nghĩa về du lịch Việt Nam

2.2. Phân loại địa điểm du lịch Việt Nam dựa trên học máy

2.2.1. Phương pháp Bag-of-Words

2.2.2. Đánh giá bộ phân lớp

3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG KHO DỮ LIỆU LIÊN KẾT MỞ ĐỊA ĐIỂM VIỆT NAM

3.1. Cơ sở dữ liệu liên kết mở du lịch Việt Nam

3.2. Quá trình xây dựng nguồn dữ liệu liên kết mở

3.2.1. Đặt đường dẫn URI

3.2.2. Cung cấp thông tin RDE

3.2.3. Tạo các đường dẫn kết nối

3.2.4. Biểu diễn dữ liệu liên kết

3.3. Kiểm tra chất lượng nguồn dữ liệu mở

3.4. Nâng cao chất lượng nguồn dữ liệu liên kết mở du lịch việt nam

3.4.1. Liên kết các nguồn dữ liệu liên kết mỡ

3.4.2. Xây dựng trang thông tin dữ liệu liên kết mở du lịch Việt Nam

4. CHƯƠNG 4: ĐÁNH GIÁ KHO TỮ LIỆU NGỮ NGHĨA VỀ DU LICH VIET NAM

4.1. Kiểm tra dữ liệu liên kết về du Tịch Việt Nam

4.2. Đánh giá kho dữ liệu liên kết

4.2.1. Phương thức đánh giá dữ liệu liên kết của Lĩm Iemners-Lee

4.2.2. Đánh giá dữ liệu liên kết mở VIIO

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Lời cam đoan

MỞ ĐẦU

Tóm tắt

I. Luận văn xây dựng Kho dữ liệu liên kết mở du lịch VN

Web ngữ nghĩa đã phát triển vượt bậc, với các kho dữ liệu liên kết tăng nhanh, tạo mạng dữ liệu dễ kết nối. Ứng dụng web ngữ nghĩa rộng rãi, từ văn hóa đến y tế. Du lịch phát triển nhờ website thông tin, gợi ý, tra cứu. Tuy nhiên, dữ liệu du lịch thường ở dạng văn bản, gây trùng lặp, nhập nhằng, dư thừa và khó tìm kiếm. Nhiều nghiên cứu chỉ ra hiệu quả của web ngữ nghĩa trong lĩnh vực này. Nghiên cứu này tập trung vào khái niệm và ứng dụng của web ngữ nghĩa cho bài toán thực tiễn tại Việt Nam. Dữ liệu có ngữ nghĩa được lưu trữ dưới dạng đồ thị có ưu điểm so với dữ liệu quan hệ. Số lượng ứng dụng sử dụng web ngữ nghĩa ở Việt Nam chưa nhiều. Dữ liệu về địa điểm ở Việt Nam xuất hiện ở một vài kho dữ liệu trên thế giới nhưng chưa đầy đủ và cập nhật. Việc xây dựng một kho dữ liệu liên kết mở tiêu chuẩn về du lịch Việt Nam đảm bảo tính chính xác cao là cần thiết. Điều này cho phép các kho dữ liệu liên kết mở khác trên thế giới kết nối, truy xuất thông tin, qua đó có thể phủ rộng trên cả nước, tiết kiệm thời gian và công sức cho người biên lập. Cấu trúc luận văn gồm 4 chương: kiến thức cơ sở về web ngữ nghĩa, dữ liệu liên kết mở, RDF và những nghiên cứu liên quan. Giới thiệu sơ lược hệ thống ngữ nghĩa về du lịch Việt Nam có vai trò tạo dữ liệu ngữ nghĩa về web.

1.1. Tổng quan về Semantic Web và Linked Open Data LOD

Công nghệ Web ngữ nghĩa (Semantic Web) đang ngày càng khẳng định vai trò quan trọng trong việc tổ chức và quản lý thông tin trên Internet. Semantic Web cho phép máy tính hiểu được ý nghĩa của dữ liệu, từ đó giúp tự động hóa các tác vụ tìm kiếm, tích hợp và suy luận thông tin. Linked Open Data (LOD) là một phần quan trọng của Semantic Web, tập trung vào việc xuất bản dữ liệu một cách có cấu trúc và liên kết với các nguồn dữ liệu khác trên web. LOD sử dụng các tiêu chuẩn như RDF (Resource Description Framework) và SPARQL để biểu diễn và truy vấn dữ liệu. Các nguyên tắc của LOD bao gồm: Sử dụng URIs để định danh tài nguyên, sử dụng HTTP URIs để tài nguyên có thể được tìm kiếm và truy cập, cung cấp thông tin về tài nguyên bằng RDF, và liên kết đến các tài nguyên khác.

1.2. Vai trò của luận văn xây dựng trong phát triển du lịch thông minh

Du lịch thông minh là xu hướng tất yếu trong bối cảnh công nghệ 4.0. Việc xây dựng một kho dữ liệu liên kết mở về địa điểm du lịch Việt Nam đóng vai trò then chốt trong việc hiện thực hóa du lịch thông minh. Kho dữ liệu này cung cấp nguồn thông tin chính xác, đầy đủ và có cấu trúc về các điểm đến, dịch vụ du lịch, và các thông tin liên quan khác. Các ứng dụng du lịch thông minh có thể sử dụng kho dữ liệu này để cung cấp cho du khách các thông tin hữu ích, gợi ý lịch trình phù hợp, và hỗ trợ các quyết định du lịch. Đồng thời, kho dữ liệu này cũng giúp các nhà quản lý du lịch có cái nhìn tổng quan về ngành du lịch, từ đó đưa ra các quyết định chính sách hiệu quả.

II. Thách thức dữ liệu địa điểm du lịch Việt Nam hiện nay

Dữ liệu địa điểm du lịch Việt Nam hiện nay phân tán trên nhiều website, ứng dụng, và nguồn khác nhau. Dữ liệu thường ở dạng phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc, gây khó khăn cho việc tích hợp và sử dụng. Có sự trùng lặp và mâu thuẫn thông tin giữa các nguồn, ảnh hưởng đến độ tin cậy của dữ liệu. Tính cập nhật của dữ liệu không được đảm bảo, nhiều thông tin đã lỗi thời hoặc không chính xác. Thiếu các liên kết giữa các địa điểm du lịch và các thông tin liên quan, như dịch vụ, sự kiện, và đánh giá của du khách. Chưa có một chuẩn chung cho việc mô tả và biểu diễn dữ liệu địa điểm du lịch, gây khó khăn cho việc chia sẻ và trao đổi dữ liệu.

2.1. Vấn đề chuẩn hóa dữ liệu du lịch và Data Integration

Một trong những thách thức lớn nhất trong việc xây dựng một kho dữ liệu liên kết mở về địa điểm du lịch Việt Nam là vấn đề chuẩn hóa dữ liệu du lịch. Dữ liệu từ các nguồn khác nhau thường sử dụng các định dạng, ngôn ngữ và hệ thống phân loại khác nhau. Điều này gây khó khăn cho việc tích hợp và so sánh dữ liệu. Để giải quyết vấn đề này, cần phải áp dụng các kỹ thuật Data Integration để chuyển đổi dữ liệu về một định dạng chung và thống nhất. Các kỹ thuật này bao gồm: xác định lược đồ chung, ánh xạ các thuộc tính dữ liệu, và giải quyết các mâu thuẫn dữ liệu.

2.2. Khó khăn trong khai thác dữ liệu du lịch từ các nguồn khác nhau

Việc khai thác dữ liệu du lịch từ các nguồn khác nhau trên Internet thường gặp nhiều khó khăn. Các website du lịch thường sử dụng các cấu trúc HTML khác nhau, gây khó khăn cho việc sử dụng các công cụ web scraping. Nhiều website áp dụng các biện pháp chống scraping, như sử dụng CAPTCHA hoặc chặn IP. Dữ liệu thu thập được thường chứa nhiều nhiễu, như các ký tự đặc biệt, lỗi chính tả, và thông tin không liên quan. Cần phải áp dụng các kỹ thuật làm sạch và tiền xử lý dữ liệu để loại bỏ nhiễu và chuẩn hóa dữ liệu.

III. Xây dựng Kho dữ liệu liên kết mở về du lịch Phương pháp

Phương pháp xây dựng kho dữ liệu liên kết mở về địa điểm du lịch Việt Nam bao gồm: Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, như website du lịch, ứng dụng di động, mạng xã hội, và các cơ sở dữ liệu chính phủ. Chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và nhất quán. Xây dựng Ontology để mô tả các khái niệm và mối quan hệ trong lĩnh vực du lịch. Biểu diễn dữ liệu bằng RDF và xuất bản dữ liệu dưới dạng Linked Open Data. Cung cấp giao diện truy vấn SPARQL để cho phép người dùng truy vấn và khai thác dữ liệu.

3.1. Thiết kế Ontology cho địa điểm du lịch Việt Nam

Thiết kế một Ontology tốt là yếu tố then chốt để xây dựng một kho dữ liệu liên kết mở hiệu quả. Ontology cần phải mô tả đầy đủ các khái niệm và mối quan hệ quan trọng trong lĩnh vực du lịch Việt Nam. Các khái niệm cần được mô tả bao gồm: Địa điểm du lịch, loại hình du lịch, dịch vụ du lịch, sự kiện du lịch, và đánh giá của du khách. Mối quan hệ giữa các khái niệm cần được xác định rõ ràng, ví dụ: một địa điểm du lịch có thể thuộc nhiều loại hình du lịch khác nhau, cung cấp nhiều dịch vụ du lịch khác nhau, và có nhiều đánh giá của du khách. Các thuộc tính của mỗi khái niệm cũng cần được mô tả chi tiết, ví dụ: một địa điểm du lịch có tên, địa chỉ, mô tả, hình ảnh, và tọa độ địa lý.

3.2. Sử dụng Resource Description Framework RDF để biểu diễn dữ liệu

Resource Description Framework (RDF) là một tiêu chuẩn quan trọng trong Semantic Web để biểu diễn dữ liệu dưới dạng các bộ ba (subject, predicate, object). Việc sử dụng RDF cho phép biểu diễn dữ liệu một cách có cấu trúc và liên kết với các nguồn dữ liệu khác trên web. Mỗi địa điểm du lịch có thể được biểu diễn như một tài nguyên RDF, với các thuộc tính được biểu diễn bằng các bộ ba. Ví dụ: (dia_diem_A, ten, "Vịnh Hạ Long"), (dia_diem_A, loai_hinh, loai_hinh_B), (loai_hinh_B, ten, "Di sản thế giới").

3.3. Triển khai Triplestore và cung cấp truy vấn SPARQL

Để lưu trữ và truy vấn dữ liệu RDF, cần phải sử dụng một Triplestore, là một loại cơ sở dữ liệu được thiết kế đặc biệt để lưu trữ và quản lý dữ liệu RDF. SPARQL là ngôn ngữ truy vấn chuẩn cho dữ liệu RDF, cho phép người dùng truy vấn và khai thác dữ liệu một cách linh hoạt. Cung cấp một giao diện truy vấn SPARQL cho phép người dùng tìm kiếm thông tin về các địa điểm du lịch Việt Nam, ví dụ: tìm tất cả các địa điểm du lịch ở Hà Nội, tìm tất cả các khách sạn gần Vịnh Hạ Long, hoặc tìm tất cả các đánh giá của du khách về một địa điểm du lịch cụ thể.

IV. Ứng dụng và đánh giá Kho dữ liệu liên kết mở du lịch

Kho dữ liệu liên kết mở về địa điểm du lịch Việt Nam có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, như: Ứng dụng du lịch thông minh, hệ thống gợi ý du lịch, công cụ tìm kiếm du lịch, và hệ thống phân tích dữ liệu du lịch. Đánh giá kho dữ liệu dựa trên các tiêu chí: Độ đầy đủ, độ chính xác, tính nhất quán, tính liên kết, và tính khả dụng. Cần phải liên tục cập nhật và cải tiến kho dữ liệu để đảm bảo tính hữu ích và giá trị.

4.1. Phát triển ứng dụng LOD trong du lịch và du lịch thông minh

Kho dữ liệu liên kết mở có thể là nền tảng để phát triển các ứng dụng LOD trong du lịch, chẳng hạn như ứng dụng du lịch thông minh, có thể gợi ý các địa điểm du lịch phù hợp với sở thích của người dùng, cung cấp thông tin chi tiết về các địa điểm du lịch, và hỗ trợ đặt phòng khách sạn và vé máy bay. Ứng dụng LOD có thể sử dụng thông tin từ kho dữ liệu để tạo ra các trải nghiệm du lịch cá nhân hóa.

4.2. Khai thác dữ liệu du lịch Phân tích xu hướng và hành vi du khách

Kho dữ liệu liên kết mở có thể được sử dụng để khai thác dữ liệu du lịch và phân tích xu hướng và hành vi du khách. Có thể phân tích các đánh giá của du khách để xác định các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự hài lòng của du khách. Phân tích dữ liệu tìm kiếm và đặt phòng để dự đoán nhu cầu du lịch trong tương lai. Sử dụng các kỹ thuật Data mining để khám phá các mẫu và quy luật tiềm ẩn trong dữ liệu.

4.3. Đánh giá chất lượng và độ tin cậy của kho dữ liệu

Việc đánh giá chất lượng và độ tin cậy của kho dữ liệu là rất quan trọng để đảm bảo tính hữu ích của dữ liệu. Các tiêu chí đánh giá bao gồm: Độ đầy đủ (dữ liệu bao phủ được bao nhiêu phần trăm các địa điểm du lịch Việt Nam?), Độ chính xác (dữ liệu có chính xác không?), Tính nhất quán (dữ liệu có mâu thuẫn không?), Tính liên kết (dữ liệu có liên kết tốt với các nguồn dữ liệu khác không?), và Tính khả dụng (dữ liệu có dễ dàng truy cập và sử dụng không?). Cần phải áp dụng các phương pháp đánh giá tự động và thủ công để đảm bảo chất lượng của dữ liệu.

V. Kết luận Triển vọng và hướng phát triển dữ liệu du lịch

Luận văn này đã trình bày phương pháp xây dựng kho dữ liệu liên kết mở về địa điểm du lịch Việt Nam. Kho dữ liệu này có tiềm năng lớn trong việc thúc đẩy phát triển du lịch thông minh và nâng cao trải nghiệm du lịch cho du khách. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm: Mở rộng kho dữ liệu để bao phủ thêm nhiều địa điểm du lịch và thông tin liên quan. Cải tiến Ontology để mô tả dữ liệu một cách chính xác và chi tiết hơn. Phát triển các công cụ và ứng dụng để khai thác dữ liệu và cung cấp các dịch vụ du lịch cá nhân hóa. Tăng cường sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp và chính phủ để xây dựng một hệ sinh thái dữ liệu du lịch bền vững.

5.1. Big data du lịch Cơ hội và thách thức tại Việt Nam

Big data du lịch mang lại nhiều cơ hội để cải thiện quản lý du lịch, phát triển sản phẩm du lịch mới, và nâng cao trải nghiệm du khách. Tuy nhiên, việc khai thác và sử dụng big data du lịch cũng đặt ra nhiều thách thức, như: Vấn đề bảo mật và riêng tư dữ liệu, vấn đề xử lý và phân tích dữ liệu lớn, và vấn đề thiếu hụt nhân lực có kỹ năng phân tích big data.

5.2. Nghiên cứu khoa học và ứng dụng Knowledge Graph trong du lịch

Cần phải có nhiều nghiên cứu khoa học hơn nữa về việc ứng dụng các công nghệ Semantic WebKnowledge Graph trong lĩnh vực du lịch. Knowledge Graph có thể giúp tổ chức và liên kết thông tin về các địa điểm du lịch, dịch vụ du lịch, và du khách một cách hiệu quả. Các nghiên cứu có thể tập trung vào việc xây dựng các Knowledge Graph cho các vùng du lịch cụ thể, phát triển các thuật toán suy luận trên Knowledge Graph để cung cấp các gợi ý du lịch thông minh, và đánh giá hiệu quả của việc sử dụng Knowledge Graph trong thực tế.

11/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 trình bày các kiến thúc cơ sở về web ngữ nghĩa, đữ liệu liên kết mở, RDE và những nghiên cửu liên quan về lĩnh vực này. Chương 2 giới thiệu sơ qua về nghiên cứu trước đày của bản thân bao gồm trình bảy. sơ lược hệ thẳng ngữ nghĩa về du lịch Việt Nam có vai trỏ tạo đữ liện ngữ nghĩa vẻ we Jari cam daan Tôi _ Lê Anh Tiên - cam kết luận văn nảy là công trinh nghiên cửu của bản thân tôi đưới sự hướng đẫn của PGS. Cao Tuần Dũng.

Các kết quả nêu trong luân van là trung thực, không phải là sao chép của bật cứ công trình đã dược công bế nảo khác. TẤC cả các trích dẫn dêu được thơm chiếu rõ rang, Hả Nội, ngày 15 tháng 10 năm 2018 'Tác giá luận văn Lễ Anh Tiên Xác nhận của người hướng dẫn các địa điểm tại Việt Nam với thông tin dược thu thập từ các nguồn khác nhau trên rạng, Trong hệ thống ngữ nghĩa vẻ du lịch Việt Nam cd mét module rat quan trong la module tu động gan nhấn địa điểm du lịch Việt Nam để lăng độ chính xác của dữ liệu, chỉnh vi vậy, trong luận văn nảy tôi cũng tìm hiểu và thử nghiệm một phương, pháp khác để phân loại địa điểm để có thẻ sơ sánh với phương pháp đang được sử dụng của hệ thống, Chương 3 sẽ trình bày về mô hình đữ liệu ngữ nghĩa về địa điểm đu lịch Việt Nam và quy trình xây dựng một kho dữ liệu ngữ nghĩa mở. Chương nảy cũng để Ip TOL mét sé céng viée va cai tiền mà tôi đã tiền hành dành cho kho đữ liệu liên kết ngữ vghia du lich Viel Nam dé din đưa nó Irở thành một nguồn dé liệu mở có khả răng, liên kết với cáo nguồn dữ liệu trên thẻ giới. Chương 4 sẽ dưa ra những, đánh giá dánh cho kho dữ liệu này dựa trên phương thức đánh giá của thế giới DANH MỤC HÏNII Hinh 1-1.

Mô hinh tầng mạng ngữ nghĩa. Tlinh 1-2 Mét phan lod-cloud THỉnh 1-3. Vi dụ cầu trúc một mệnh để RDF.Vi du dé thi RDF Hình 1-5. Vi du mdt owl-DatatypeProperly.

Ví dụ một câu truy vẫn SPARQI, Hình 1-7. ‘Vi du ket qua ira ve SPAROL. Mô hinh Noron. Linh 1-10, Multi Layer Perceptron.

Ví dụ một trang DEpedia Tình 1-12. Mô hình môi tài nguyên rong Tourpedia Hình 2-1 Mô hình hệ thắng dữ liệu ngữ nghĩa du lịch Việt Nam. Mô hình các bước học máy. Mô hình trực quan category mức 1 của ontology V'TIO.

Vi dụ về cây DOM. cà vn 21c Tlinh 2-6. Quá trình huần luyện.Mõ hình Ontology VTIO Hinh 3-2. Ví du một nút địa điểm khách san trong VIIO Hình 3-3.

ác trường owl:sømeAs đối với thông tin Ha Noi DANH MỤC HÏNII Hinh 1-1. Mô hinh tầng mạng ngữ nghĩa. Tlinh 1-2 Mét phan lod-cloud THỉnh 1-3. Vi dụ cầu trúc một mệnh để RDF.Vi du dé thi RDF Hình 1-5.

Vi du mdt owl-DatatypeProperly. Ví dụ một câu truy vẫn SPARQI, Hình 1-7. ‘Vi du ket qua ira ve SPAROL. Mô hinh Noron.

Linh 1-10, Multi Layer Perceptron. Ví dụ một trang DEpedia Tình 1-12. Mô hình môi tài nguyên rong Tourpedia Hình 2-1 Mô hình hệ thắng dữ liệu ngữ nghĩa du lịch Việt Nam. Mô hình các bước học máy.

Mô hình trực quan category mức 1 của ontology V'TIO. Vi dụ về cây DOM. cà vn 21c Tlinh 2-6. Quá trình huần luyện.Mõ hình Ontology VTIO Hinh 3-2.

Ví du một nút địa điểm khách san trong VIIO Hình 3-3. ác trường owl:sømeAs đối với thông tin Ha Noi các địa điểm tại Việt Nam với thông tin dược thu thập từ các nguồn khác nhau trên rạng, Trong hệ thống ngữ nghĩa vẻ du lịch Việt Nam cd mét module rat quan trong la module tu động gan nhấn địa điểm du lịch Việt Nam để lăng độ chính xác của dữ liệu, chỉnh vi vậy, trong luận văn nảy tôi cũng tìm hiểu và thử nghiệm một phương, pháp khác để phân loại địa điểm để có thẻ sơ sánh với phương pháp đang được sử dụng của hệ thống, Chương 3 sẽ trình bày về mô hình đữ liệu ngữ nghĩa về địa điểm đu lịch Việt Nam và quy trình xây dựng một kho dữ liệu ngữ nghĩa mở. Chương nảy cũng để Ip TOL mét sé céng viée va cai tiền mà tôi đã tiền hành dành cho kho đữ liệu liên kết ngữ vghia du lich Viel Nam dé din đưa nó Irở thành một nguồn dé liệu mở có khả răng, liên kết với cáo nguồn dữ liệu trên thẻ giới. Chương 4 sẽ dưa ra những, đánh giá dánh cho kho dữ liệu này dựa trên phương thức đánh giá của thế giới các địa điểm tại Việt Nam với thông tin dược thu thập từ các nguồn khác nhau trên rạng, Trong hệ thống ngữ nghĩa vẻ du lịch Việt Nam cd mét module rat quan trong la module tu động gan nhấn địa điểm du lịch Việt Nam để lăng độ chính xác của dữ liệu, chỉnh vi vậy, trong luận văn nảy tôi cũng tìm hiểu và thử nghiệm một phương, pháp khác để phân loại địa điểm để có thẻ sơ sánh với phương pháp đang được sử dụng của hệ thống, Chương 3 sẽ trình bày về mô hình đữ liệu ngữ nghĩa về địa điểm đu lịch Việt Nam và quy trình xây dựng một kho dữ liệu ngữ nghĩa mở.

Chương nảy cũng để Ip TOL mét sé céng viée va cai tiền mà tôi đã tiền hành dành cho kho đữ liệu liên kết ngữ vghia du lich Viel Nam dé din đưa nó Irở thành một nguồn dé liệu mở có khả răng, liên kết với cáo nguồn dữ liệu trên thẻ giới. Chương 4 sẽ dưa ra những, đánh giá dánh cho kho dữ liệu này dựa trên phương thức đánh giá của thế giới các địa điểm tại Việt Nam với thông tin dược thu thập từ các nguồn khác nhau trên rạng, Trong hệ thống ngữ nghĩa vẻ du lịch Việt Nam cd mét module rat quan trong la module tu động gan nhấn địa điểm du lịch Việt Nam để lăng độ chính xác của dữ liệu, chỉnh vi vậy, trong luận văn nảy tôi cũng tìm hiểu và thử nghiệm một phương, pháp khác để phân loại địa điểm để có thẻ sơ sánh với phương pháp đang được sử dụng của hệ thống, Chương 3 sẽ trình bày về mô hình đữ liệu ngữ nghĩa về địa điểm đu lịch Việt Nam và quy trình xây dựng một kho dữ liệu ngữ nghĩa mở. Chương nảy cũng để Ip TOL mét sé céng viée va cai tiền mà tôi đã tiền hành dành cho kho đữ liệu liên kết ngữ vghia du lich Viel Nam dé din đưa nó Irở thành một nguồn dé liệu mở có khả răng, liên kết với cáo nguồn dữ liệu trên thẻ giới. Chương 4 sẽ dưa ra những, đánh giá dánh cho kho dữ liệu này dựa trên phương thức đánh giá của thế giới 3.

kiểm tra chất lượng nguồn đử liện mở 53 3. Nang cao chat Iwong nguén dữ liệu liên kết mở du lịch việt nam. Liên kết các nguồn đữ liệu liên kết mỡ. Xây dựng trang thông tin đữ liệu liên kết mở du lịch Việt Nam.

ĐÁNH GIÁ KHO TỮ LIỆU NGỮ NGHĨA VE DU LICH VIET NAM 61 4. Kiểm tra đữ liệu liên kểt về du Tịch Việt Nam 61 42. Banh gi kho dit ligu tién kat nd 62 4. Phương thúe đánh giá dữ liệu liên kết của Lĩm Iemners-Lee 62 42.2, Đánh giá dữ liệu liên kết mở VIIO.

TAI LIEU TITAM KHAO. MUC LUC DANH MỤC HÌNH. DANH MLC BANG. BANG I: Chương1.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VẢ NGHIÊN COU LIEN QUAN. Cơsởlýthuyết i LLL. Péng quan-v8 web ngitnghifa.2, Dé ligu ign két mo (Linked Open Data). RDF va RDF schema 14 1.

Ontology va ngén ngir OWL - eos BB 1. Ngônngữ lruy vẫn SPARQI. Các nghiên củu liên quan - - - eos 121. HỆ THÔNG NGỮ NGIHA VẺ DỊA DIỄM DU LỊCH VIỆT NAM 2.

Giới thiệu về hệ thông ngữ nghĩa về du lịch Việt Nam. Phân loại địa điểm du lịch Việt Nam dựa trên học máy - 32 2. Phương pháp Bag-ofWords. Đánh giá bộ phân lớp - - 44 Chương3.

XAY DUNG KILO Di LIEU LIEN KEY MO DEA DEEM VIET NAM47 3. Caso dit iéu lién két mé du lich Vidt Nam. Quá trình xây dựng nguồn dữ hện liên kết mở - 30 32. Đặt đường đẫnƯR.

Cung cấpthông tinRDE. Tạo các duéng din két ndi 52 32. Biểu điễn đữ liệu liên kết 3 PUAN MODAU Kể từ khi được giới thiệu đến nay, công nghệ Web ngữ nghĩa da có một bước phát triển vượt bậc. Các kho đữ liệu lưu trữ đữ liệu có liên kết đang tăng lên nhanh chóng, tạo nên những mạng đữ liệu mà mợi có thể kết nói và hợp nhất với chau đễ dang.

Uing dụng của web ngữ nghĩa được ứng dụng ở rất nhiều lĩnh vục trong, đời sống lừ di sân văn hoá cho đến y lễ và do lịch là một trong những ngành công nghiệp dã phát triển vượt bắc nhờ sự xuất hiện của rất nhiều các website cùng cấp những thông tin, hệ thông gợi ý, tra cứu ví dụ như iixpedia hay Yelp. ‘Tuy vậy, dt liệu đu lịch chữ. được lưu trữ trôi 6 trang thông tín đưới đạng vẫn bản. Điều nào tạo nên vô số các trùng lặp và nhập nhằng dẫn đến việc dư thừa dử liệu và khiến việc tim kiếm thông tin trở nền khó khăn và thiểu tính thống nhất.

Mặc khác đã có rất nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng web ngữ nghĩa có thế áp đụng rất hiểu quả vào lĩnh vực nảy. Do đó, tôi muốn tập trung nghiên cửu về các khái niệm vả ứng, đụng của web ngữ nghĩa để áp dụng nó cho bài toán thực tiễn tại Việt Nam. ‘Mie đủ đữ liệu có ngữ nghĩa được lưu trữ dưới dang đồ thị có những tra điểm vượt trội so với đữ liệu quan hệ, đến nay, ở Việt Nam, số lượng ứng dụng sử dụng web ngữ nghĩa vẫn chưa nhiều, Dữ liệu về các dịa diém ở Việt Nam có xuất hiện ở một vài kho đữ liện trên thế giới nhưng chưa đây đủ vả cập nhật. Chính vì vậy, tôi thây cân thiết để xây dựng một kho đữ hiệu liên kết mở tiêu chuẩn về du lịch Việt Nam dim bão tỉnh chính xác cao dé cho phép các kho dữ liệu liên kết mở khác trên thế giới có thể kết nối, truy xuất thông tin qua đó có thể phủ rộng trên cả mước, tiết kiệm thời gian và công sức cho người biển lập.

Cầu trúc luận văn gằm 4 chương với các nội dụng chỉnh nÏnz sau: Chương 1 trình bày các kiến thúc cơ sở về web ngữ nghĩa, đữ liệu liên kết mở, RDE và những nghiên cửu liên quan về lĩnh vực này. Chương 2 giới thiệu sơ qua về nghiên cứu trước đày của bản thân bao gồm trình bảy.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ