Xây Dựng Website Gợi Ý Điểm Du Lịch Áp Dụng Thuật Toán K-Nearest Neighbor

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TONG QUAN DE TÀI

1.1. Khảo sát một số website du lịch

1.2. Ý nghĩa của đề tài

1.3. Đối tượng, phạm vi, phương pháp nghiên cứu

2. CHƯƠNG 2: BÀI BÁO NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG GỢI Ý

2.1. Tìm hiểu hệ thống gợi ý du lịch

2.2. Giới thiệu hệ thống gợi ý

2.3. Các kỹ thuật lọc cộng tác áp dụng vào hệ thống gợi ý điểm du lịch

2.4. Tìm hiểu về hệ quản trị cơ sở dữ liệu

2.5. Hướng tiếp cận cơ sở dữ liệu

2.6. Tìm hiểu về PHP

2.7. Tổng quan về PHP

2.8. Đặc điểm của PHP

2.9. Ứng dụng PHP

2.10. Tìm hiểu về ReactJS

2.11. Tìm hiểu Ant Design

3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG

3.1. Các yêu cầu chức năng

3.2. Yêu cầu phi chức năng

3.3. Phân tích thiết kế hệ thống

3.3.1. Các chức năng hệ thống

3.3.2. Các tác nhân hệ thống

3.3.3. Đặc tả Usecase và sơ đồ hoạt động

3.3.3.1. Sơ đồ hoạt động quản lý đặt tour

3.3.3.2. Sơ đồ hoạt động đặt tour du lịch

3.3.3.3. Sơ đồ hoạt động hủy tour

3.3.3.4. Sơ đồ hoạt động xác nhận thanh toán

3.3.3.5. Sơ đồ hoạt động đánh giá tour

3.3.3.6. Sơ đồ hoạt động bình luận

3.3.3.7. Sơ đồ hoạt động liên hệ đặt khách sạn

3.3.3.8. Sơ đồ hoạt động thống kê doanh thu

3.3.3.9. Sơ đồ hoạt động tìm kiếm thông tin khách du lịch

3.3.3.10. Sơ đồ hoạt động cập nhật thông tin khách du lịch

3.3.3.11. Sơ đồ tuần tự đặt tour du lịch

3.3.3.12. Sơ đồ tuần tự hủy tour

3.3.3.13. Sơ đồ tuần tự xác nhận thanh toán

3.3.3.14. Sơ đồ tuần tự đánh giá tour

3.3.3.15. Sơ đồ tuần tự bình luận

3.3.3.16. Sơ đồ tuần tự liên hệ đặt khách sạn

3.3.3.17. Sơ đồ tuần tự thống kê doanh thu

3.3.3.18. Sơ đồ tuần tự tìm kiếm thông tin khách du lịch

3.3.3.19. Sơ đồ tuần tự cập nhật thông tin khách du lịch

3.3.4. Mô hình cơ sở dữ liệu

3.3.5. Tổ chức dữ liệu

3.3.6. Mô tả các kiểu dữ liệu

3.3.7. Thiết kế giao diện và xử lý

3.3.7.1. Mô tả các màn hình

4. CHƯƠNG 4: CÀI ĐẶT VÀ KIỂM THỬ

4.1. Kiến trúc hệ thống

4.2. Cài đặt thuật toán trên hệ thống website

4.3. Các bước triển khai

4.4. Quy trình chọn điểm lân cận k

4.5. Độ đo RMSE — Root mean squared error

4.6. Chọn điểm lân cận K

4.7. Cài đặt và triển khai website

4.8. Công cụ sử dụng

4.9. Triển khai website

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Kết quả đạt được

Ưu điểm của hệ thống

Hạn chế của hệ thống

Hướng phát triển

Tài liệu tham khảo

I. Tổng Quan Về Xây Dựng Website Gợi Ý Điểm Du Lịch

Trong bối cảnh nhu cầu du lịch ngày càng tăng cao, việc xây dựng một website gợi ý điểm du lịch trở nên cần thiết. Website không chỉ giúp người dùng tìm kiếm thông tin mà còn cung cấp các gợi ý phù hợp với sở thích cá nhân. Việc áp dụng thuật toán K-Nearest Neighbor vào hệ thống gợi ý sẽ giúp tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, từ đó nâng cao hiệu quả kinh doanh cho các công ty du lịch.

1.1. Ý Nghĩa Của Việc Xây Dựng Website Du Lịch

Website gợi ý điểm du lịch giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm thông tin về các địa điểm, tour và khách sạn. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao trải nghiệm du lịch của người dùng.

1.2. Các Yêu Cầu Cần Có Cho Website Gợi Ý

Website cần đáp ứng các yêu cầu như giao diện thân thiện, dễ sử dụng và tích hợp các chức năng gợi ý thông minh. Điều này sẽ giúp người dùng có trải nghiệm tốt nhất khi tìm kiếm thông tin du lịch.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Xây Dựng Website Du Lịch

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc xây dựng website gợi ý điểm du lịch cũng gặp phải nhiều thách thức. Các vấn đề như dữ liệu không đầy đủ, khó khăn trong việc phân tích dữ liệu và sự cạnh tranh từ các website khác là những yếu tố cần được xem xét.

2.1. Khó Khăn Trong Việc Thu Thập Dữ Liệu

Việc thu thập dữ liệu chính xác và đầy đủ từ các nguồn khác nhau là một thách thức lớn. Dữ liệu không chính xác có thể dẫn đến những gợi ý không phù hợp cho người dùng.

2.2. Cạnh Tranh Từ Các Website Khác

Thị trường du lịch trực tuyến đang ngày càng cạnh tranh. Các website khác cũng cung cấp dịch vụ tương tự, do đó cần có những chiến lược marketing hiệu quả để thu hút người dùng.

III. Phương Pháp Áp Dụng Thuật Toán K Nearest Neighbor

Thuật toán K-Nearest Neighbor (KNN) là một trong những phương pháp phổ biến trong việc gợi ý điểm du lịch. KNN giúp phân tích dữ liệu người dùng và đưa ra các gợi ý dựa trên sở thích và hành vi của họ.

3.1. Nguyên Tắc Hoạt Động Của KNN

KNN hoạt động dựa trên nguyên tắc tìm kiếm các điểm dữ liệu gần nhất với điểm dữ liệu mới. Điều này giúp hệ thống đưa ra các gợi ý chính xác hơn cho người dùng.

3.2. Lợi Ích Của Việc Sử Dụng KNN Trong Du Lịch

Việc áp dụng KNN giúp cải thiện độ chính xác của các gợi ý, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng. Hệ thống có thể học hỏi từ dữ liệu người dùng để cải thiện các gợi ý trong tương lai.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Website Gợi Ý Điểm Du Lịch

Website gợi ý điểm du lịch không chỉ là một công cụ tìm kiếm mà còn là một nền tảng giúp người dùng có những trải nghiệm du lịch tốt hơn. Các ứng dụng thực tiễn của hệ thống này rất đa dạng.

4.1. Gợi Ý Điểm Du Lịch Dựa Trên Sở Thích

Hệ thống có thể gợi ý các điểm du lịch dựa trên sở thích cá nhân của người dùng, từ đó giúp họ tìm được những địa điểm phù hợp nhất.

4.2. Tích Hợp Đặt Tour Trực Tuyến

Website cũng có thể tích hợp chức năng đặt tour trực tuyến, giúp người dùng dễ dàng thực hiện các giao dịch mà không cần phải đến trực tiếp công ty.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Trong Tương Lai

Việc xây dựng website gợi ý điểm du lịch áp dụng thuật toán KNN không chỉ mang lại lợi ích cho người dùng mà còn cho các doanh nghiệp du lịch. Hướng phát triển trong tương lai cần tập trung vào việc cải thiện công nghệ và mở rộng các dịch vụ đi kèm.

5.1. Cải Thiện Công Nghệ Gợi Ý

Cần tiếp tục nghiên cứu và cải thiện các thuật toán gợi ý để nâng cao độ chính xác và hiệu quả của hệ thống.

5.2. Mở Rộng Dịch Vụ Du Lịch

Mở rộng các dịch vụ đi kèm như đặt vé máy bay, khách sạn và các dịch vụ khác sẽ giúp website trở thành một nền tảng toàn diện cho người dùng.