Áp Dụng Kỹ Thuật Học Máy Vào Xây Dựng Ứng Dụng Đặt Món Ăn Tích Hợp Đánh Giá Trạng Thái Bình Luận

• Tác giả: Nguyễn Chí Thanh
• Người hướng dẫn: ThS. Thái Huy Tân
• Trường học: Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Truyền thông và Mạng máy tính
• Đề tài: Áp Dụng Kỹ Thuật Học Máy Trong Xây Dựng Ứng Dụng Đặt Món Ăn
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TONG QUAN DE TÀI
• 1.1. Mục tiêu đề tài
• 1.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.2.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.2.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.3. Phương pháp nghiên cứu
• 1.4. Cấu trúc khóa luận
• 2. CHƯƠNG 2: CÔNG NGHỆ SỬ DỤNG
• 2.1. Giới thiệu Node.js
• 2.2. Giới thiệu MongoDB
• 2.3. Áp dụng MongoDB và xây dựng ứng dụng Chefood
• 2.4. Tại sao nên sử dụng React Native
• 2.5. Áp dụng React Native vào xây dựng ứng dụng Chefood
• 2.6. Tại sao nên sử dụng Firebase Authentication
• 2.7. Áp dụng Firebase Authentication vào xây dựng ứng dụng Chefood
• 2.8. Tại sao nên sử dụng REST
• 2.9. Áp dụng REST vào xây dựng ứng dụng Chefood
• 2.10. Tại sao nên sử dụng Bing Map API
• 2.11. Áp dụng Bing Map API vào ứng dụng Chefood
• 2.12. Tại sao nên sử dụng Stripe
• 2.13. Áp dụng Stripe vào ứng dụng Chefood
• 2.14. Tại sao nên sử dụng Azure
• 2.15. Áp dụng Azure vào ứng dụng Chefood
• 2.16. Các thuật toán áp dụng cho việc phân loại bình luận và đề xuất món ăn
• 2.16.1. Logistic Regression
• 2.16.2. Singular Value Decomposition (SVD)
• 3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. Kiến trúc hệ thống
• 3.2. Mô hình phân rã chức năng
• 3.3. Mô hình Usecase
• 3.4. Mô tả từng chức năng (nhóm chức năng liên quan)
• 3.5. Mô hình luồng dữ liệu
• 3.6. Biểu đồ Sequence Diagram
• 3.6.1. Đăng ký, đăng nhập, quên mật khẩu, đăng xuất
• 3.6.2. Lịch sử giao dịch, chi tiết đơn
• 3.6.3. Món ăn đã lưu, đầu bếp đã theo dõi
• 3.6.4. Danh sách món ăn, danh sách đầu bếp
• 3.6.5. Chi tiết đầu bếp
• 3.7. Thiết kế cơ sở dữ liệu
• 3.7.1. Mô hình thực thể kết hợp (ERD)
• 3.7.2. Hệ thống cơ sở dữ liệu
• 4. CHƯƠNG 4: HIỆN THỰC ỨNG DỤNG CHEFOOD
• 4.1. Tổng quan về ứng dụng Chefood
• 4.2. Đặc tả giao diện ứng dụng Chefood
• 4.2.1. Đặc tả giao diện các chức năng đăng nhập, đăng ký, quên mật khẩu
• 4.2.2. Đặc tả giao diện trang chủ
• 4.2.3. Đặc tả giao diện so sánh đầu bếp
• 4.2.4. Đặc tả giao diện tìm kiếm
• 4.2.5. Đặc tả giao diện đơn hàng
• 4.2.6. Đặc tả giao diện giỏ hàng
• 4.2.7. Đặc tả giao diện tài khoản
• 5. CHƯƠNG 5: THỬ NGHIỆM VÀ BÀN LUẬN
• 5.1. Mô hình đánh giá trạng thái bình luận món ăn
• 5.2. Tiền xử lý dữ liệu
• 5.3. Đào tạo và đánh giá mô hình
• 5.3.1. Sử dụng mô hình đánh giá trạng thái bình luận món ăn
• 5.3.2. Sử dụng mô hình đề xuất món ăn
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 6.1. Nhược điểm
• 6.2. Hướng phát triển
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC SƠ ĐỒ
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN

I. Tổng Quan Về Ứng Dụng Kỹ Thuật Học Máy Trong Đặt Món Ăn

Trong bối cảnh công nghệ phát triển mạnh mẽ, việc ứng dụng kỹ thuật học máy vào lĩnh vực đặt món ăn đang trở thành xu hướng nổi bật. Các ứng dụng di động không chỉ giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm và đặt món ăn mà còn cải thiện trải nghiệm của họ thông qua việc phân tích phản hồi và đánh giá. Việc tích hợp AI vào quy trình này không chỉ nâng cao hiệu quả mà còn tạo ra những gợi ý chính xác hơn cho người dùng.

1.1. Lợi Ích Của Việc Ứng Dụng AI Trong Đặt Món Ăn

Việc áp dụng AI giúp tối ưu hóa quy trình đặt món ăn, từ việc phân tích dữ liệu đến việc đưa ra gợi ý món ăn phù hợp. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian cho người dùng mà còn nâng cao trải nghiệm của họ.

1.2. Xu Hướng Phát Triển Ứng Dụng Đặt Món Ăn

Xu hướng hiện nay cho thấy sự gia tăng trong việc sử dụng các ứng dụng đặt món ăn, đặc biệt là trong thời kỳ dịch bệnh. Người dùng ngày càng tìm kiếm những giải pháp tiện lợi và an toàn hơn cho nhu cầu ăn uống của mình.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Ngành Đặt Món Ăn

Mặc dù có nhiều lợi ích, nhưng ngành đặt món ăn cũng đối mặt với nhiều thách thức. Một trong những vấn đề lớn nhất là việc ghi nhận và phân tích phản hồi của người dùng. Nhiều ứng dụng hiện tại chưa thực sự chú trọng đến việc này, dẫn đến trải nghiệm không tốt cho người dùng.

2.1. Thiếu Sót Trong Việc Ghi Nhận Phản Hồi

Nhiều ứng dụng chỉ tập trung vào việc đặt hàng mà không chú ý đến phản hồi của người dùng. Điều này dẫn đến việc không thể cải thiện chất lượng dịch vụ và món ăn.

2.2. Khó Khăn Trong Việc Phân Tích Dữ Liệu

Việc phân tích dữ liệu từ phản hồi của người dùng là một thách thức lớn. Cần có các phương pháp và công nghệ phù hợp để xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.

III. Phương Pháp Áp Dụng Kỹ Thuật Học Máy Trong Ứng Dụng Đặt Món Ăn

Để giải quyết các vấn đề nêu trên, việc áp dụng kỹ thuật học máy là cần thiết. Các thuật toán như Logistic Regression và LightGCN có thể được sử dụng để phân loại và gợi ý món ăn dựa trên phản hồi của người dùng.

3.1. Sử Dụng Logistic Regression Để Phân Loại Bình Luận

Thuật toán Logistic Regression giúp phân loại các bình luận của người dùng thành tích cực hoặc tiêu cực, từ đó ảnh hưởng đến thứ hạng của món ăn trong ứng dụng.

3.2. Áp Dụng LightGCN Để Đề Xuất Món Ăn

LightGCN là một thuật toán mạnh mẽ giúp xây dựng hệ thống gợi ý món ăn dựa trên các đơn hàng và đánh giá của người dùng, từ đó nâng cao trải nghiệm đặt món ăn.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Kỹ Thuật Học Máy Trong Đặt Món Ăn

Ứng dụng Chefood là một ví dụ điển hình cho việc áp dụng kỹ thuật học máy trong ngành đặt món ăn. Ứng dụng này không chỉ cho phép người dùng đặt món mà còn tích hợp các tính năng đánh giá và gợi ý món ăn dựa trên phản hồi của người dùng.

4.1. Tính Năng Đánh Giá Trạng Thái Bình Luận

Tính năng này cho phép người dùng đánh giá món ăn sau khi sử dụng, từ đó hệ thống có thể phân tích và đưa ra các gợi ý phù hợp cho lần đặt hàng tiếp theo.

4.2. Hệ Thống Gợi Ý Món Ăn Thông Minh

Hệ thống gợi ý của Chefood sử dụng dữ liệu từ các đơn hàng và đánh giá của người dùng để đề xuất những món ăn phù hợp nhất, giúp nâng cao trải nghiệm người dùng.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Ngành Đặt Món Ăn

Ngành đặt món ăn đang trên đà phát triển mạnh mẽ nhờ vào sự ứng dụng của kỹ thuật học máy. Tương lai của ngành này hứa hẹn sẽ còn nhiều tiềm năng với sự phát triển của công nghệ và nhu cầu ngày càng cao từ người tiêu dùng.

5.1. Tiềm Năng Phát Triển Của Ứng Dụng Đặt Món Ăn

Với sự gia tăng nhu cầu về các ứng dụng đặt món ăn, các nhà phát triển cần chú trọng đến việc cải thiện trải nghiệm người dùng thông qua việc áp dụng công nghệ mới.

5.2. Hướng Đi Tương Lai Của Kỹ Thuật Học Máy

Kỹ thuật học máy sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện chất lượng dịch vụ và nâng cao trải nghiệm người dùng trong ngành đặt món ăn.