Phương Pháp Xây Dựng Đồ Thị Tri Thức Về Du Lịch Việt Nam

• Tác giả: Trần Lê Quỳnh Dao
• Người hướng dẫn: PGS.TS Đỗ Phúc
• Trường học: Trường Đại Học Mở Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Khoa Học Máy Tính
• Đề tài: Phương Pháp Xây Dựng Đồ Thị Tri Thức Về Du Lịch Việt Nam
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
• 1.2. CÁC ĐỒ THỊ TRI THỨC
• 1.3. Cyc and OpenCyc
• 1.4. Google’s Knowledge Graph
• 1.5. Facebook’s Entities Graph
• 1.6. CÁCH XÂY DỰNG ĐỒ THỊ TRI THỨC
• 1.7. BỐ CỤC LUẬN VĂN
• 1.8. KẾT CHƯƠNG
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. GIỚI THIỆU LÝ THUYẾT ĐỒ THỊ VÀ ỨNG DỤNG
• 2.2. ĐỒ THỊ TRI THỨC (KNOWLEDGE GRAPH)
• 2.3. CƠ SỞ DỮ LIỆU ĐỒ THỊ NEO4J
• 2.3.1. Giới thiệu về Neo4j
• 2.3.2. Tóm tắt các qui tắc khi xây dựng dữ liệu đồ thị Neo4j
• 2.4. SEMANTIC WEB VÀ LINKED DATA
• 2.5. KẾT CHƯƠNG
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG LƯỢC ĐỒ CỦA ĐỒ THỊ TRI THỨC
• 3.1. GIỚI THIỆU LƯỢC ĐỒ TRI THỨC
• 3.2. CÂY ĐỐI TƯỢNG CỦA LƯỢC ĐỒ TRI THỨC
• 3.3. MÔ TẢ CHI TIẾT CÁC ĐỐI TƯỢNG TRONG CÂY ĐỐI TƯỢNG LƯỢC ĐỒ TRI THỨC
• 3.4. CHUYỂN CÁC BẢNG MÔ TẢ CÁC ĐỐI TƯỢNG THÀNH CÂY LƯỢC ĐỒ TRONG NEO4J
• 3.5. KẾT CHƯƠNG
• 4. CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP THU THẬP VÀ TRUY XUẤT DỮ LIỆU CỦA ĐỒ THỊ TRI THỨC DỰA VÀO LƯỢC ĐỒ
• 4.1. PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU DỰA VÀO LƯỢC ĐỒ
• 4.1.1. Dạng thức dữ liệu đầu vào và cách biểu diễn dữ liệu dưới dạng đồ thị
• 4.1.2. Các bảng dữ liệu thu thập import vào đồ thị
• 4.1.3. Thuật toán đọc dữ liệu vào đồ thị tri thức
• 4.2. PHƯƠNG PHÁP TRUY XUẤT DỮ LIỆU TỪ ĐỒ THỊ TRI THỨC ĐỂ TRẢ LỜI CÁC CÂU HỎI VỀ CHỦ ĐỀ DU LỊCH
• 4.2.1. Mẫu truy vấn Cypher trả lời câu hỏi về đặc điểm/tính chất của một đối tượng cụ thể trong đồ thị
• 4.2.2. Mẫu truy vấn Cypher trả lời câu hỏi về danh sách các đối tượng cần tìm trong đồ thị
• 4.2.3. Mẫu truy vấn Cypher trả lời câu hỏi là một từ khóa
• 4.3. KẾT CHƯƠNG
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

I. Tổng Quan Đồ Thị Tri Thức Du Lịch Việt Nam Khái Niệm

Dữ liệu liên quan đến tri thức của con người rất lớn và phức tạp. Việc mô hình hóa tri thức và các kỹ thuật xử lý dữ liệu trở nên quan trọng để máy tính phân tích và giải quyết vấn đề. Đồ thị tri thức (Knowledge Graph) ra đời, biểu diễn dữ liệu dựa trên mô hình đồ thị. Đặc trưng của mô hình đồ thị tương đồng với logic tri thức của con người, có thể biểu diễn các sự kiện, sự vật phức tạp và trả lời câu hỏi theo thời gian thực. Cụm từ 'đồ thị tri thức' đã xuất hiện từ năm 1972, và được Google phổ biến vào năm 2012. Sau đó, nhiều công ty lớn khác như Airbnb, Amazon, Facebook, IBM cũng phát triển đồ thị tri thức riêng. Knowledge Graph chứa thông tin có cấu trúc lớn về thực thể và quan hệ, trở thành kho lưu trữ thông tin phổ biến. Sức mạnh của đồ thị tri thức nằm ở khả năng hỗ trợ tìm kiếm thông tin một cách chính xác và hiệu quả.

1.1. Lịch Sử Phát Triển Của Đồ Thị Tri Thức

Thuật ngữ Knowledge Graph được Google giới thiệu vào năm 2012, tập trung vào việc sử dụng tri thức ngữ nghĩa trong tìm kiếm thay vì chỉ tìm kiếm chuỗi văn bản. Sự ra đời của Linked Data trong web ngữ nghĩa thúc đẩy việc biểu diễn tri thức dựa trên đồ thị, mô phỏng các liên kết dữ liệu phong phú và phù hợp với ngôn ngữ tự nhiên hơn. Đến nay, có khoảng 1000 bộ dữ liệu được liên kết với nhau trong đám mây dữ liệu mở, kết nối các thực thể tương đồng trong các bộ dữ liệu khác nhau. Semantic Web và Linked Data đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của đồ thị tri thức.

1.2. Ưu Điểm Vượt Trội Của Đồ Thị Tri Thức

Sức mạnh của đồ thị tri thức nằm ở khả năng hỗ trợ tìm kiếm thông tin hiệu quả. Nó có thể biểu diễn toàn bộ các kết nối quan hệ giữa các dữ liệu, giúp thể hiện cách dữ liệu liên quan đến nhau một cách tự nhiên. Kết quả trả về sẽ chính xác và phong phú hơn so với tìm kiếm truyền thống. Tìm kiếm dựa trên đồ thị tri thức có thể cung cấp các thông tin liên quan, kèm theo các điểm dữ liệu mà người dùng quan tâm. Về cơ bản, có thể xây dựng bộ máy tìm kiếm dựa trên đồ thị tri thức và AI, dữ liệu có thể được sử dụng bởi nhiều người với mục tiêu tìm kiếm khác nhau.

II. Thách Thức Xây Dựng Đồ Thị Tri Thức Du Lịch Việt Nam

Việc xây dựng đồ thị tri thức về du lịch Việt Nam đối mặt với nhiều thách thức. Dữ liệu du lịch Việt Nam thường phân tán, không được chuẩn hóa và khó tích hợp từ nhiều nguồn khác nhau. Các cơ quan, doanh nghiệp quản lý dữ liệu riêng lẻ, gây khó khăn cho việc kết nối và chia sẻ thông tin. Ngôn ngữ tiếng Việt có nhiều biến thể, từ địa phương đến chính thức, đòi hỏi các phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) phức tạp để trích xuất thông tin chính xác. Ngoài ra, cần có nguồn lực và chuyên gia am hiểu về cả lĩnh vực du lịch và công nghệ để xây dựng và duy trì đồ thị tri thức hiệu quả.

2.1. Khó Khăn Trong Thu Thập Dữ Liệu Du Lịch Việt Nam

Dữ liệu du lịch Việt Nam đa dạng về định dạng và nguồn gốc. Thông tin về địa điểm du lịch, khách sạn, nhà hàng, sự kiện thường nằm rải rác trên các trang web, mạng xã hội, báo chí và các nguồn không chính thức khác. Việc thu thập và làm sạch dữ liệu từ các nguồn này đòi hỏi công sức lớn và kỹ năng chuyên môn. Cần có các công cụ và kỹ thuật Web Scraping và Data Mining hiệu quả để tự động hóa quá trình thu thập dữ liệu.

2.2. Vấn Đề Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên Tiếng Việt

Ngôn ngữ tiếng Việt có cấu trúc ngữ pháp phức tạp và nhiều biến thể, gây khó khăn cho việc phân tích và trích xuất thông tin. Các công cụ NLP hiện tại chưa hoàn toàn đáp ứng được yêu cầu xử lý tiếng Việt, đặc biệt là trong lĩnh vực du lịch với nhiều thuật ngữ chuyên ngành và tên địa danh. Cần phát triển các mô hình NLP chuyên biệt cho tiếng Việt để trích xuất thông tin chính xác từ các văn bản du lịch.

2.3. Thiếu hụt Nguồn lực và Chuyên gia

Xây dựng và duy trì đồ thị tri thức đòi hỏi nguồn lực tài chính và nhân lực đáng kể. Cần có đội ngũ chuyên gia am hiểu về cả lĩnh vực du lịch và công nghệ, bao gồm các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư phần mềm, và chuyên gia về xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Việc đào tạo và thu hút nhân tài trong lĩnh vực này là một thách thức lớn.

III. Phương Pháp Xây Dựng Lược Đồ Đồ Thị Tri Thức Du Lịch

Lược đồ (Schema) đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng đồ thị tri thức. Nó định nghĩa các loại thực thể (entity) và mối quan hệ (relationship) giữa chúng. Để xây dựng lược đồ cho đồ thị tri thức du lịch Việt Nam, có thể tham khảo lược đồ từ các nguồn uy tín như Schema.org, đồng thời tùy chỉnh và mở rộng để phù hợp với đặc thù của lĩnh vực du lịch Việt Nam. Việc xây dựng lược đồ cần đảm bảo tính tổng quát, linh hoạt và dễ dàng mở rộng để đáp ứng các yêu cầu phát triển trong tương lai.

3.1. Xác Định Các Thực Thể Quan Trọng Trong Du Lịch

Bước đầu tiên là xác định các thực thể quan trọng trong lĩnh vực du lịch, ví dụ: Địa điểm du lịch (Tourist Attraction), Khách sạn (Hotel), Nhà hàng (Restaurant), Sự kiện (Event), Con người (Person). Cần xác định các thuộc tính (properties) của từng thực thể, ví dụ: Địa điểm du lịch có tên, địa chỉ, mô tả, hình ảnh, đánh giá. Việc xác định thực thể và thuộc tính cần dựa trên phân tích dữ liệu và kiến thức chuyên môn về du lịch.

3.2. Xác Định Các Mối Quan Hệ Giữa Các Thực Thể

Xác định các mối quan hệ giữa các thực thể, ví dụ: Địa điểm du lịch NẰM Ở Địa phương, Khách sạn CÓ TIỆN NGHI, Nhà hàng PHỤC VỤ MÓN ĂN. Mối quan hệ có thể là một chiều hoặc hai chiều. Việc xác định mối quan hệ giúp kết nối các thực thể lại với nhau, tạo thành một mạng lưới tri thức phức tạp. Cần đảm bảo các mối quan hệ được định nghĩa rõ ràng và chính xác.

3.3. Sử Dụng Các Tiêu Chuẩn và Ontology Hiện Có

Sử dụng các tiêu chuẩn và ontology hiện có như Schema.org, DBpedia, Wikidata để xây dựng lược đồ. Các tiêu chuẩn này cung cấp các định nghĩa chung về các thực thể và mối quan hệ, giúp đảm bảo tính tương thích và khả năng tái sử dụng của đồ thị tri thức. Tuy nhiên, cần tùy chỉnh và mở rộng các tiêu chuẩn này để phù hợp với đặc thù của lĩnh vực du lịch Việt Nam.

IV. Thu Thập và Truy Xuất Dữ Liệu Đồ Thị Tri Thức Du Lịch

Sau khi xây dựng lược đồ, cần thu thập dữ liệu và đưa vào đồ thị tri thức. Dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các trang web, mạng xã hội, cơ sở dữ liệu và các nguồn không chính thức khác. Việc truy xuất dữ liệu từ đồ thị tri thức có thể được thực hiện bằng các ngôn ngữ truy vấn như Cypher (cho Neo4j) hoặc SPARQL (cho RDF). Truy xuất dữ liệu cho phép trả lời các câu hỏi liên quan đến du lịch, ví dụ: 'Địa điểm du lịch nào gần đây nhất?', 'Khách sạn nào có hồ bơi?', 'Nhà hàng nào phục vụ món ăn chay?'

4.1. Phương Pháp Thu Thập Dữ Liệu Tự Động

Sử dụng các công cụ Web Scraping để tự động thu thập dữ liệu từ các trang web du lịch, ví dụ: TripAdvisor, Booking.com, Agoda. Cần xây dựng các bộ quy tắc để trích xuất thông tin chính xác từ các trang web có cấu trúc khác nhau. Dữ liệu thu thập được cần được làm sạch và chuẩn hóa trước khi đưa vào đồ thị tri thức.

4.2. Phương Pháp Thu Thập Dữ Liệu Thủ Công

Thu thập dữ liệu thủ công từ các nguồn không thể tự động hóa, ví dụ: sách, báo, tạp chí, và các nguồn không chính thức khác. Dữ liệu thu thập được cần được nhập vào hệ thống một cách cẩn thận và chính xác. Phương pháp này tốn nhiều thời gian nhưng đảm bảo chất lượng dữ liệu.

4.3. Truy Vấn Dữ Liệu Sử Dụng Ngôn Ngữ Cypher

Sử dụng ngôn ngữ Cypher để truy vấn dữ liệu từ đồ thị tri thức Neo4j. Cypher là ngôn ngữ truy vấn đồ thị mạnh mẽ và dễ sử dụng. Có thể sử dụng Cypher để trả lời các câu hỏi phức tạp liên quan đến du lịch, ví dụ: tìm kiếm các địa điểm du lịch gần một địa điểm cụ thể, tìm kiếm các khách sạn có tiện nghi phù hợp với yêu cầu của khách hàng.

V. Ứng Dụng Đồ Thị Tri Thức Du Lịch Gợi Ý Du Lịch Cá Nhân Hóa

Đồ thị tri thức về du lịch Việt Nam có nhiều ứng dụng tiềm năng. Một trong những ứng dụng quan trọng nhất là gợi ý du lịch cá nhân hóa. Dựa trên thông tin về sở thích, lịch sử du lịch và các yếu tố khác, đồ thị tri thức có thể gợi ý các địa điểm du lịch, khách sạn, nhà hàng và sự kiện phù hợp với từng cá nhân. Ứng dụng này giúp cải thiện trải nghiệm du lịch và thu hút du khách đến Việt Nam.

5.1. Xây Dựng Hệ Thống Gợi Ý Dựa Trên Sở Thích

Thu thập thông tin về sở thích của du khách thông qua các khảo sát, đánh giá và lịch sử du lịch. Sử dụng các thuật toán Machine Learning để phân tích sở thích và tạo ra các profile du lịch cá nhân. Dựa trên profile này, đồ thị tri thức có thể gợi ý các địa điểm du lịch, khách sạn, nhà hàng và sự kiện phù hợp.

5.2. Ứng Dụng Trong Các Ứng Dụng Du Lịch Di Động

Đồ thị tri thức có thể được tích hợp vào các ứng dụng du lịch di động để cung cấp các gợi ý du lịch cá nhân hóa cho du khách. Ứng dụng có thể sử dụng vị trí hiện tại của du khách để gợi ý các địa điểm du lịch gần đó, hoặc sử dụng thông tin về thời tiết để gợi ý các hoạt động phù hợp. Ứng dụng cũng có thể cung cấp các thông tin chi tiết về các địa điểm du lịch, khách sạn, nhà hàng và sự kiện.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Đồ Thị Tri Thức Du Lịch

Việc xây dựng đồ thị tri thức về du lịch Việt Nam là một quá trình phức tạp nhưng đầy tiềm năng. Đồ thị tri thức có thể giúp khai thác và chia sẻ thông tin du lịch một cách hiệu quả, đồng thời cung cấp các dịch vụ du lịch cá nhân hóa. Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các phương pháp thu thập dữ liệu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và truy xuất thông tin để xây dựng đồ thị tri thức ngày càng hoàn thiện và hữu ích.

6.1. Hướng Phát Triển Nghiên Cứu Tiếp Theo

Nghiên cứu và phát triển các phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) chuyên biệt cho tiếng Việt trong lĩnh vực du lịch. Tích hợp thêm các nguồn dữ liệu mới, ví dụ: thông tin về giao thông, thời tiết, và các đánh giá từ du khách. Phát triển các thuật toán Machine Learning để cải thiện khả năng gợi ý du lịch cá nhân hóa.

6.2. Chia Sẻ Dữ Liệu và Hợp Tác

Chia sẻ dữ liệu và hợp tác với các cơ quan, doanh nghiệp trong lĩnh vực du lịch để xây dựng đồ thị tri thức chung. Tạo ra một nền tảng mở cho phép các nhà nghiên cứu và phát triển ứng dụng truy cập và sử dụng dữ liệu từ đồ thị tri thức. Thúc đẩy việc sử dụng đồ thị tri thức trong các hoạt động quảng bá và xúc tiến du lịch Việt Nam.

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh dữ liệu liên quan đến tri thức con người ngày càng gia tăng với quy mô lớn và tính phức tạp cao, việc mô hình hóa và xử lý tri thức trở thành một thách thức quan trọng trong lĩnh vực khoa học máy tính. Đặc biệt, đồ thị tri thức (Knowledge Graph) đã nổi lên như một công nghệ chủ đạo giúp biểu diễn và khai thác các mối quan hệ phức tạp giữa các thực thể trong thế giới thực một cách hiệu quả. Từ năm 2012, khi Google công bố đồ thị tri thức của mình, công nghệ này đã được nhiều tập đoàn lớn như Facebook, Microsoft, Amazon áp dụng rộng rãi để nâng cao khả năng tìm kiếm và phân tích dữ liệu.

Tại Việt Nam, các bộ dữ liệu tiếng Việt hiện còn rời rạc, chưa có dự án đồ thị tri thức nào được công bố chính thức, dẫn đến khó khăn trong việc kết nối và khai thác dữ liệu đa nguồn. Trước thực trạng này, luận văn tập trung nghiên cứu và đề xuất phương pháp xây dựng đồ thị tri thức về lĩnh vực du lịch Việt Nam bằng tiếng Việt, với minh họa cụ thể trên dữ liệu du lịch Bến Tre. Mục tiêu chính là phát triển một mô hình đồ thị tri thức chuẩn hóa, phù hợp với ngôn ngữ và đặc thù dữ liệu Việt Nam, đồng thời xây dựng các thuật toán truy xuất dữ liệu để trả lời các câu hỏi thực tế về du lịch.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào việc xây dựng lược đồ (schema) cho đồ thị tri thức, thu thập và nhập dữ liệu mẫu vào cơ sở dữ liệu đồ thị Neo4j, cũng như phát triển các truy vấn Cypher để khai thác thông tin. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc mở rộng ứng dụng trí tuệ nhân tạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho tiếng Việt, đồng thời góp phần xây dựng nền tảng dữ liệu mở phục vụ cộng đồng và các doanh nghiệp du lịch.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên lý thuyết đồ thị và các mô hình đồ thị tri thức để biểu diễn dữ liệu phức tạp. Đồ thị được định nghĩa là tập hợp các đỉnh (nút) và các cạnh (cung) nối giữa chúng, trong đó mỗi đỉnh đại diện cho một thực thể, còn cạnh biểu diễn mối quan hệ giữa các thực thể đó. Đồ thị tri thức mở rộng mô hình này bằng cách gán nhãn (label) cho các nút và cung, đồng thời thêm các thuộc tính (property) để mô tả chi tiết đặc điểm của thực thể và quan hệ.

Hai lý thuyết chính được áp dụng gồm:

1. Lý thuyết đồ thị: Cung cấp nền tảng toán học cho việc biểu diễn và xử lý các mối quan hệ phức tạp giữa các đối tượng. Các khái niệm như đồ thị có hướng, đồ thị có trọng số, cây kế thừa được sử dụng để mô hình hóa cấu trúc dữ liệu.

2. Semantic Web và Linked Data: Đây là nền tảng cho việc biểu diễn dữ liệu có ngữ nghĩa trên web, sử dụng các chuẩn như RDFa, Microdata, JSON-LD để mô tả dữ liệu có cấu trúc và liên kết dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Semantic Web giúp máy tính hiểu và xử lý dữ liệu một cách chính xác hơn, trong khi Linked Data tạo ra mạng lưới dữ liệu liên kết toàn cầu.

Các khái niệm chuyên ngành quan trọng bao gồm:

• Knowledge Graph (Đồ thị tri thức): Mô hình dữ liệu biểu diễn thực thể và quan hệ trong thế giới thực.
• Schema (Lược đồ): Mô hình chuẩn hóa cấu trúc dữ liệu, định nghĩa các lớp đối tượng, thuộc tính và quan hệ.
• Neo4j: Cơ sở dữ liệu đồ thị được sử dụng để lưu trữ và truy vấn đồ thị tri thức.
• Cypher: Ngôn ngữ truy vấn đồ thị của Neo4j.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định tính kết hợp thực nghiệm để xây dựng và minh họa mô hình đồ thị tri thức. Cụ thể:

• Nguồn dữ liệu: Thu thập dữ liệu mẫu về du lịch tại tỉnh Bến Tre, bao gồm các điểm du lịch, địa chỉ, đặc điểm, và các mối quan hệ giữa các thực thể. Dữ liệu được chuẩn hóa theo lược đồ dựa trên Schema.org, điều chỉnh phù hợp với tiếng Việt.

• Phương pháp phân tích:

  • Xây dựng lược đồ đồ thị tri thức bằng cách chuyển đổi các bảng mô tả đối tượng thành cây lược đồ trong Neo4j.
  • Sử dụng thuật toán đọc dữ liệu đầu vào và nhập vào cơ sở dữ liệu Neo4j dưới dạng các nút và quan hệ.
  • Phát triển các truy vấn Cypher để truy xuất dữ liệu, trả lời các câu hỏi về đặc điểm, danh sách đối tượng, và từ khóa liên quan đến du lịch.

• Cỡ mẫu và chọn mẫu: Dữ liệu mẫu được chọn đại diện cho lĩnh vực du lịch Bến Tre, với số lượng thực thể và quan hệ đủ để minh họa tính khả thi của phương pháp. Việc chọn mẫu dựa trên tính đại diện và khả năng thu thập dữ liệu thực tế.

• Timeline nghiên cứu: Quá trình nghiên cứu được thực hiện trong năm 2020-2021, bao gồm các giai đoạn tổng quan lý thuyết, thiết kế lược đồ, thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình và thử nghiệm truy xuất dữ liệu.

Phương pháp này đảm bảo tính khoa học, khả thi và có thể mở rộng cho các lĩnh vực khác trong tương lai.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Xây dựng thành công lược đồ đồ thị tri thức tiếng Việt cho lĩnh vực du lịch
   Lược đồ được thiết kế dựa trên Schema.org với hơn 30 lớp đối tượng và 50 thuộc tính, điều chỉnh phù hợp với ngôn ngữ và đặc thù dữ liệu Việt Nam. Ví dụ, lớp Place có các thuộc tính như dia_chi (địa chỉ), ten_diem (tên điểm), mo_ta (mô tả). Lược đồ này giúp chuẩn hóa dữ liệu và mô tả các mối quan hệ phức tạp giữa các thực thể.

2. Minh họa nhập dữ liệu mẫu vào Neo4j với hơn 200 nút và 350 quan hệ
   Dữ liệu mẫu về du lịch Bến Tre được nhập thành công vào cơ sở dữ liệu Neo4j, thể hiện các thực thể như điểm du lịch, địa điểm, dịch vụ, và các quan hệ như thuoc_ve (thuộc về), co_dia_chi (có địa chỉ). Tốc độ truy vấn dữ liệu nhanh, với thời gian trung bình dưới 0.5 giây cho các truy vấn phức tạp.

3. Phát triển các truy vấn Cypher trả lời ba dạng câu hỏi phổ biến

   • Câu hỏi về đặc điểm của một đối tượng cụ thể (ví dụ: "Khu tưởng niệm cụ Nguyễn Đình Chiểu ở đâu?") được trả lời chính xác với tỷ lệ thành công trên 95%.
   • Câu hỏi về danh sách các đối tượng theo tiêu chí (ví dụ: "Danh sách các điểm du lịch ở huyện Ba Tri") trả về đầy đủ và chính xác hơn 90% so với dữ liệu gốc.
   • Câu hỏi tìm kiếm theo từ khóa cũng cho kết quả phù hợp, hỗ trợ tìm kiếm nhanh và hiệu quả.

4. Khả năng mở rộng và liên kết dữ liệu
   Mô hình cho phép dễ dàng bổ sung dữ liệu mới và mở rộng sang các lĩnh vực khác. Việc sử dụng lược đồ chuẩn giúp kết nối dữ liệu với các đồ thị tri thức quốc tế trong tương lai.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc xây dựng đồ thị tri thức tiếng Việt trong lĩnh vực du lịch là khả thi và có nhiều lợi ích thực tiễn. Việc sử dụng Neo4j làm cơ sở dữ liệu đồ thị giúp quản lý hiệu quả các mối quan hệ phức tạp, đồng thời ngôn ngữ truy vấn Cypher hỗ trợ truy xuất dữ liệu linh hoạt và nhanh chóng.

So với các nghiên cứu quốc tế, đồ thị tri thức tiếng Việt còn mới mẻ và chưa được phát triển rộng rãi. Luận văn đã góp phần lấp đầy khoảng trống này bằng cách đề xuất lược đồ và phương pháp thu thập dữ liệu phù hợp với đặc thù ngôn ngữ và văn hóa Việt Nam. Kết quả cũng phù hợp với các nghiên cứu về Semantic Web và Linked Data, khẳng định tầm quan trọng của việc chuẩn hóa dữ liệu và liên kết dữ liệu mở.

Việc minh họa trên dữ liệu du lịch Bến Tre cho thấy tiềm năng ứng dụng trong thực tế, giúp các doanh nghiệp và cơ quan quản lý nâng cao hiệu quả khai thác thông tin, cải thiện trải nghiệm khách hàng và phát triển các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ cây kế thừa lược đồ, bảng thống kê số lượng nút và quan hệ, cũng như biểu đồ thời gian truy vấn để minh họa hiệu suất hệ thống.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Phát triển hệ thống thu thập dữ liệu tự động từ các nguồn du lịch đa dạng
   Áp dụng các kỹ thuật thu thập dữ liệu từ website, mạng xã hội và các cơ sở dữ liệu hiện có để mở rộng bộ dữ liệu du lịch. Mục tiêu tăng số lượng thực thể lên gấp 5 lần trong vòng 12 tháng. Chủ thể thực hiện: các nhóm nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ.

2. Xây dựng API truy xuất dữ liệu dựa trên GraphQL
   Thiết kế và triển khai API cho phép các ứng dụng bên ngoài truy cập dữ liệu đồ thị tri thức một cách linh hoạt và bảo mật. Thời gian thực hiện dự kiến 6 tháng. Chủ thể thực hiện: phòng công nghệ thông tin các sở du lịch và đối tác phát triển phần mềm.

3. Tích hợp công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để nâng cao khả năng truy vấn
   Phát triển module NLP hỗ trợ người dùng đặt câu hỏi tự nhiên bằng tiếng Việt và chuyển đổi thành truy vấn Cypher. Mục tiêu cải thiện trải nghiệm người dùng và tăng tỷ lệ trả lời chính xác lên trên 98%. Thời gian thực hiện 9 tháng. Chủ thể thực hiện: các viện nghiên cứu và công ty AI.

4. Xây dựng bộ dữ liệu mở phục vụ cộng đồng và nghiên cứu
   Công bố bộ dữ liệu đồ thị tri thức du lịch Việt Nam dưới dạng dữ liệu mở, hỗ trợ các nhà nghiên cứu và phát triển ứng dụng. Thời gian thực hiện 3 tháng. Chủ thể thực hiện: trường đại học, các tổ chức nghiên cứu và cơ quan quản lý nhà nước.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Khoa học máy tính, Trí tuệ nhân tạo
   Luận văn cung cấp kiến thức nền tảng về đồ thị tri thức, phương pháp xây dựng và ứng dụng trong thực tế, đặc biệt là trong môi trường tiếng Việt.

2. Doanh nghiệp công nghệ và phát triển phần mềm
   Các công ty phát triển ứng dụng du lịch, AI, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể áp dụng phương pháp và mô hình để xây dựng sản phẩm mới, nâng cao hiệu quả khai thác dữ liệu.

3. Cơ quan quản lý nhà nước và tổ chức du lịch
   Giúp cải thiện quản lý dữ liệu du lịch, phát triển các hệ thống thông tin du lịch thông minh, hỗ trợ ra quyết định và quảng bá du lịch hiệu quả hơn.

4. Cộng đồng nghiên cứu và phát triển dữ liệu mở
   Luận văn là tài liệu tham khảo quý giá cho các dự án xây dựng dữ liệu mở, liên kết dữ liệu và phát triển các hệ sinh thái dữ liệu đa ngành.

Câu hỏi thường gặp

1. Đồ thị tri thức là gì và có điểm khác biệt gì so với cơ sở dữ liệu quan hệ?
   Đồ thị tri thức là mô hình dữ liệu biểu diễn thực thể và quan hệ dưới dạng đồ thị có hướng, có nhãn và thuộc tính, giúp mô tả các mối quan hệ phức tạp một cách tự nhiên hơn. Khác với cơ sở dữ liệu quan hệ, đồ thị tri thức linh hoạt hơn trong việc mở rộng và truy vấn các mối quan hệ đa chiều.

2. Tại sao chọn Neo4j làm cơ sở dữ liệu cho đồ thị tri thức?
   Neo4j là cơ sở dữ liệu đồ thị phổ biến, hỗ trợ ngôn ngữ truy vấn Cypher dễ sử dụng, tối ưu cho các truy vấn quan hệ phức tạp, có khả năng mở rộng và cộng đồng hỗ trợ lớn, phù hợp cho nghiên cứu và ứng dụng thực tế.

3. Phương pháp thu thập dữ liệu được thực hiện như thế nào?
   Dữ liệu được thu thập từ các nguồn thực tế về du lịch Bến Tre, chuẩn hóa theo lược đồ đã xây dựng, sau đó nhập vào Neo4j dưới dạng các nút và quan hệ. Thuật toán đọc dữ liệu đảm bảo tính nhất quán và đầy đủ.

4. Làm thế nào để truy vấn dữ liệu trong đồ thị tri thức?
   Sử dụng ngôn ngữ Cypher để viết các truy vấn tìm kiếm, lọc và phân tích dữ liệu. Ví dụ, truy vấn tìm địa chỉ của một điểm du lịch hoặc danh sách các điểm du lịch trong một khu vực cụ thể.

5. Đồ thị tri thức tiếng Việt có thể kết nối với các đồ thị tri thức quốc tế không?
   Có thể, nếu sử dụng các chuẩn chung như Schema.org và Linked Data, đồ thị tri thức tiếng Việt có thể liên kết và mở rộng với các đồ thị tri thức quốc tế, hỗ trợ đa ngôn ngữ và tích hợp dữ liệu toàn cầu.

Kết luận

• Đã xây dựng thành công phương pháp và lược đồ đồ thị tri thức tiếng Việt cho lĩnh vực du lịch, minh họa trên dữ liệu du lịch Bến Tre với hơn 200 thực thể và 350 quan hệ.
• Sử dụng Neo4j và ngôn ngữ truy vấn Cypher để quản lý và khai thác dữ liệu hiệu quả, trả lời chính xác các câu hỏi thực tế về du lịch.
• Phương pháp đề xuất phù hợp với đặc thù ngôn ngữ và dữ liệu Việt Nam, mở ra hướng phát triển cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• Đề xuất các giải pháp mở rộng dữ liệu, xây dựng API truy xuất và tích hợp NLP nhằm nâng cao khả năng ứng dụng trong thực tế.
• Khuyến nghị phát triển bộ dữ liệu mở và kết nối với các đồ thị tri thức quốc tế để tạo hệ sinh thái dữ liệu phong phú, hỗ trợ cộng đồng nghiên cứu và doanh nghiệp.

Hành động tiếp theo: Khuyến khích các tổ chức, doanh nghiệp và nhà nghiên cứu áp dụng phương pháp này để xây dựng và mở rộng đồ thị tri thức trong các lĩnh vực khác, đồng thời phát triển các ứng dụng trí tuệ nhân tạo dựa trên nền tảng dữ liệu này.