Tổng quan nghiên cứu

Ngành du lịch Việt Nam đã chứng kiến sự phát triển vượt bậc trong thập kỷ qua với số lượng khách quốc tế đạt khoảng 18 triệu lượt và khách nội địa lên tới 85 triệu lượt vào năm 2019. Doanh thu từ du lịch tăng từ 17.400 tỷ đồng năm 2000 lên đến 755.000 tỷ đồng năm 2019, đóng góp trực tiếp khoảng 9.2% GDP quốc gia. Tuy nhiên, dữ liệu du lịch hiện nay phân tán trên nhiều nền tảng khác nhau, gây khó khăn cho việc tra cứu và tổng hợp thông tin. Mục tiêu nghiên cứu là xây dựng một Ontology chuyên sâu trong miền du lịch Việt Nam, tập trung vào các tỉnh thành trọng điểm như Hà Nội, Hồ Chí Minh, Đà Nẵng, Quảng Ninh, nhằm hỗ trợ khách du lịch tìm kiếm thông tin một cách ngữ nghĩa, chính xác và hiệu quả. Phạm vi nghiên cứu bao gồm thu thập dữ liệu từ hơn 21.600 thực thể liên quan đến lưu trú, ăn uống, điểm đến, mua sắm và vận chuyển. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm người dùng, tối ưu hóa công cụ tìm kiếm và thúc đẩy phát triển ngành du lịch thông qua ứng dụng công nghệ thông tin hiện đại.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên lý thuyết Ontology trong lĩnh vực hệ thống thông tin, với các thành phần chính gồm: thực thể (Individuals), lớp (Classes), thuộc tính (Properties) và quan hệ (Relations). Ontology được biểu diễn bằng ngôn ngữ OWL (Web Ontology Language), trong đó OWL Lite được lựa chọn để cân bằng giữa độ phức tạp và khả năng biểu diễn. Các khái niệm chính bao gồm: lớp Lưu trú, Ăn uống, Mua sắm, Điểm đến, Vận chuyển và Địa chỉ, cùng các thuộc tính dữ liệu và đối tượng như tên gọi, địa chỉ, đánh giá, hạng sao, và mối quan hệ "ở gần". Ngoài ra, ngôn ngữ truy vấn SPARQL được sử dụng để truy xuất dữ liệu từ Ontology, hỗ trợ các truy vấn phức tạp và khuyến nghị thông minh.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu được thu thập từ 17 trang web chính thức của các sở du lịch và cổng thông tin du lịch các tỉnh thành trọng điểm, cùng các trang web chuyên ngành và dịch vụ vận chuyển. Tổng số mẫu thu thập là 21.681 đối tượng, bao gồm 5.655 cơ sở lưu trú, 7.705 cơ sở ăn uống, 2.339 điểm mua sắm, 1.438 điểm đến và 1.848 phương tiện vận chuyển. Phương pháp phân tích sử dụng kỹ thuật crawl dữ liệu tự động bằng Python với thư viện selenium và openpyxl, sau đó xử lý và chuyển đổi dữ liệu thành file Ontology chuẩn OWL. Cỡ mẫu lớn và đa dạng đảm bảo tính đại diện và độ tin cậy của dữ liệu. Quá trình nghiên cứu kéo dài trong khoảng thời gian từ năm 2020 đến 2022, bao gồm các bước xây dựng Ontology, phát triển ứng dụng web và thử nghiệm thực tế.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Xây dựng Ontology du lịch Việt Nam: Ontology được phát triển với hơn 3.000 lớp và 18.000 thực thể, bao phủ đầy đủ các khía cạnh lưu trú, ăn uống, điểm đến, mua sắm và vận chuyển. Ví dụ, lớp Lưu trú gồm các phân lớp Khách sạn, Nhà nghỉ, Homestay với các thuộc tính chi tiết như hạng sao, đánh giá và cơ sở vật chất.

  2. Ứng dụng Ontology trong tìm kiếm thông tin: Ứng dụng web dựa trên Ontology cho phép tìm kiếm theo từ khóa và điều kiện lọc, hỗ trợ truy vấn ngữ nghĩa và tương đồng ngữ nghĩa. Kết quả truy vấn chính xác hơn 30% so với các công cụ tìm kiếm truyền thống nhờ khả năng liên kết và khuyến nghị thông minh.

  3. Khả năng khuyến nghị đa dạng: Hệ thống cung cấp các gợi ý liên quan như cơ sở lưu trú, điểm đến, ăn uống và mua sắm quanh khu vực tìm kiếm, giúp khách du lịch có thêm lựa chọn phong phú. Ví dụ, khi tìm kiếm "Hồ Hoàn Kiếm", hệ thống đề xuất thêm các khách sạn, nhà hàng và điểm mua sắm lân cận.

  4. Hiệu quả triển khai và phản hồi người dùng: Ứng dụng thử nghiệm trên cấu hình máy Intel Core i5, RAM 12GB, hệ điều hành Windows 10 cho thấy thời gian phản hồi trung bình dưới 2 giây cho các truy vấn phức tạp. Người dùng đánh giá cao tính tiện lợi và độ chính xác của thông tin.

Thảo luận kết quả

Việc xây dựng Ontology chuyên sâu trong miền du lịch đã giải quyết được vấn đề phân tán dữ liệu và thiếu liên kết ngữ nghĩa trong các hệ thống tìm kiếm hiện tại. So với các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào mô hình hoặc hệ thống khuyến nghị riêng lẻ, nghiên cứu này đã phát triển thành một ứng dụng thực tiễn, tích hợp đa dạng nguồn dữ liệu và hỗ trợ truy vấn phức tạp. Các biểu đồ thể hiện sự tăng trưởng số lượng thực thể và hiệu quả truy vấn minh họa rõ ràng sự cải thiện về mặt kỹ thuật. Kết quả này góp phần nâng cao trải nghiệm người dùng, đồng thời tạo nền tảng cho các ứng dụng du lịch thông minh trong tương lai.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Mở rộng phạm vi Ontology: Tiếp tục cập nhật và mở rộng Ontology cho toàn bộ 63 tỉnh thành Việt Nam trong vòng 2 năm tới, nhằm bao phủ toàn diện hơn các điểm đến và dịch vụ du lịch.

  2. Phát triển ứng dụng đa nền tảng: Xây dựng phiên bản ứng dụng trên thiết bị di động và tích hợp với các nền tảng mạng xã hội để tăng khả năng tiếp cận và tương tác với người dùng.

  3. Tăng cường tính năng khuyến nghị cá nhân hóa: Áp dụng các thuật toán học máy để phân tích hành vi người dùng, từ đó đưa ra các gợi ý phù hợp hơn với sở thích cá nhân trong vòng 1 năm.

  4. Hợp tác với các cơ quan quản lý và doanh nghiệp du lịch: Thiết lập quan hệ đối tác để cập nhật dữ liệu chính xác, đồng thời quảng bá ứng dụng rộng rãi nhằm thúc đẩy phát triển ngành du lịch bền vững.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành hệ thống thông tin: Nghiên cứu cung cấp kiến thức chuyên sâu về xây dựng Ontology và ứng dụng trong lĩnh vực du lịch, hỗ trợ phát triển các đề tài liên quan.

  2. Chuyên gia phát triển phần mềm du lịch: Tham khảo mô hình kiến trúc hệ thống, phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu để xây dựng các ứng dụng tìm kiếm và khuyến nghị thông minh.

  3. Cơ quan quản lý du lịch và doanh nghiệp lữ hành: Áp dụng kết quả nghiên cứu để nâng cao chất lượng dịch vụ, tối ưu hóa công tác quảng bá và hỗ trợ khách hàng.

  4. Người làm công tác quản lý dữ liệu và kho tri thức: Học hỏi cách tổ chức, phân loại và liên kết dữ liệu phức tạp trong miền du lịch, từ đó áp dụng cho các lĩnh vực khác.

Câu hỏi thường gặp

  1. Ontology là gì và tại sao lại quan trọng trong du lịch?
    Ontology là mô hình biểu diễn tri thức giúp tổ chức và liên kết các khái niệm trong miền du lịch, từ đó hỗ trợ tìm kiếm thông tin chính xác và hiệu quả hơn. Ví dụ, nó giúp nhận biết rằng "Hồ Hoàn Kiếm" và "Hồ Gươm" là cùng một địa điểm.

  2. Phương pháp thu thập dữ liệu được thực hiện như thế nào?
    Dữ liệu được thu thập tự động từ các trang web chính thức và chuyên ngành bằng công cụ Python với thư viện selenium, đảm bảo số lượng mẫu lớn và đa dạng, giúp tăng độ tin cậy của Ontology.

  3. Ứng dụng Ontology có ưu điểm gì so với các công cụ tìm kiếm truyền thống?
    Ứng dụng hỗ trợ tìm kiếm theo ngữ nghĩa, tương đồng ngữ nghĩa và cung cấp khuyến nghị thông minh, giúp người dùng tiết kiệm thời gian và có trải nghiệm phong phú hơn.

  4. Làm thế nào để mở rộng Ontology cho các tỉnh thành khác?
    Có thể áp dụng quy trình thu thập dữ liệu và xây dựng Ontology tương tự, đồng thời sử dụng công cụ tự động tạo file Ontology để cập nhật nhanh chóng và chính xác.

  5. Ứng dụng có thể hỗ trợ người dùng như thế nào trong việc lên kế hoạch du lịch?
    Ứng dụng cung cấp thông tin đầy đủ về lưu trú, ăn uống, điểm đến, mua sắm và vận chuyển trong một nền tảng duy nhất, đồng thời gợi ý các lựa chọn phù hợp dựa trên vị trí và sở thích của người dùng.

Kết luận

  • Đã xây dựng thành công Ontology du lịch Việt Nam với hơn 21.600 thực thể và 3.000 lớp, bao phủ đa dạng các khía cạnh du lịch.
  • Phát triển ứng dụng web hỗ trợ tìm kiếm thông tin du lịch theo ngữ nghĩa, tương đồng ngữ nghĩa và khuyến nghị thông minh, nâng cao trải nghiệm người dùng.
  • Ứng dụng thử nghiệm cho thấy hiệu quả truy vấn nhanh, chính xác và khả năng mở rộng cao.
  • Đề xuất mở rộng Ontology toàn quốc, phát triển đa nền tảng và cá nhân hóa khuyến nghị trong tương lai gần.
  • Mời các nhà nghiên cứu, chuyên gia và doanh nghiệp trong ngành du lịch cùng hợp tác để phát triển và ứng dụng rộng rãi kết quả nghiên cứu.

Hãy bắt đầu khám phá và ứng dụng Ontology trong du lịch để nâng tầm trải nghiệm và thúc đẩy sự phát triển bền vững của ngành du lịch Việt Nam!