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

Luận văn tốt nghiệp kỹ thuật nghiên cứu tốt nghiệp hệ thống thông tin xây dựng webstie gợi ý điểm du lịch áp dụng thuật toán k láng giềng, điều tra thực trạng, phân tích số liệu,

• Tác giả: Phạm Thị Bích Ngân
• Người hướng dẫn: ThS. Mai Xuân Hùng
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Xây Dựng Website Gợi Ý Điểm Du Lịch Áp Dụng Thuật Toán K-Nearest Neighbor
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• 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

Tóm tắt

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.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh kinh tế hiện đại, du lịch phát triển thành ngành kinh tế mũi nhọn và mang lại nguồn lợi nhuận lớn cho các địa phương. Nhu cầu khám phá những vùng đất mới kéo theo sự gia nhập mạnh mẽ của các doanh nghiệp du lịch, dẫn đến mức độ cạnh tranh cao trên thị trường lữ hành. Nhóm tác giả Phạm Thị Bích Ngân và Trần Mai Ngọc Thiệu (ngành Hệ thống Thông tin, Trường Đại học Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia TP.HCM) chỉ ra rằng các công ty du lịch bắt buộc phải áp dụng các chiến lược bán tour trực tuyến thông qua hệ thống website để tiếp cận khách hàng với chi phí thấp.

Thực tế quản lý tại nhiều đơn vị vẫn dựa trên các công cụ văn phòng thủ công như Microsoft Excel hoặc Word. Phương thức này đòi hỏi nhiều nhân lực, tiêu tốn thời gian và công sức, đồng thời hiệu quả và độ chính xác không cao. Khối lượng dữ liệu lưu trữ đồ sộ dễ dẫn đến thất lạc, tốn kém chi phí bảo quản và hạn chế năng lực quảng bá thương hiệu. Do đó, việc ứng dụng công nghệ thông tin để tin học hóa quy trình quản lý và hỗ trợ người dùng tìm kiếm thông tin, đặt tour trực tuyến trở thành nhu cầu cấp thiết.

Khóa luận xác định ba mục tiêu nghiên cứu cụ thể:

1. Tìm hiểu nhu cầu người dùng dựa trên các website sẵn có và các tài liệu liên quan đến du lịch.
2. Phân tích yêu cầu, xác định các chức năng cần có cho hệ thống và tiến hành thiết kế cơ sở dữ liệu cho đề tài.
3. Xây dựng chức năng gợi ý địa điểm và tour du lịch cho website bằng cách áp dụng thuật toán k láng giềng gần nhất.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu được xác định rõ:

• Đối tượng nghiên cứu: Khách du lịch, cán bộ quản lý và nhân viên của công ty du lịch; các thực thể nghiệp vụ gồm địa điểm, tour, khách sạn, đặt tour, đánh giá, bình luận; các thuật toán gợi ý trong khai thác dữ liệu.
• Phạm vi nghiên cứu: Hệ thống website du lịch mang tên "Travel For You", tập trung vào thông tin địa điểm, tour, khách sạn, quản lý tương tác (đánh giá, bình luận) và module gợi ý điểm đến. Hệ thống chưa tích hợp thanh toán qua thẻ ngân hàng, chưa cung cấp dịch vụ ăn uống và dịch vụ thuê xe.
• Phạm vi công nghệ: Ngôn ngữ JavaScript, PHP, HTML5, CSS; framework ReactJS; thư viện giao diện Ant Design, Bootstrap; hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận kế thừa các cơ sở lý thuyết về hệ thống gợi ý (Recommender Systems – RS) từ các nghiên cứu của tác giả Nguyễn Thái Nghe (Hệ thống gợi ý: Kỹ thuật và ứng dụng, Một tiếp cận trong xây dựng hệ thống gợi ý theo ngữ cảnh). Hệ thống gợi ý được định nghĩa là dạng hệ thống lọc thông tin nhằm dự đoán sở thích hoặc mức xếp hạng của người dùng đối với các mục tin chưa từng tiếp cận trong quá khứ, dựa trên ba thành phần cốt lõi: người dùng (user), mục tin (item) và phản hồi của người dùng (feedback).

Tác giả phân tích hai nhóm giải thuật gợi ý chính:

• Lọc trên nội dung (Content-based Filtering): Đề xuất mục tin dựa trên hồ sơ người dùng hoặc đặc tính/thuộc tính của các mục tin tương tự mục tin người dùng từng chọn trong quá khứ.
• Lọc cộng tác (Collaborative Filtering): Đề xuất mục tin dựa trên độ tương tự giữa người dùng hoặc mục tin. Kỹ thuật dựa trên bộ nhớ (Neighborhood-based) bao gồm lọc cộng tác dựa trên người dùng (User_kNN) và lọc cộng tác dựa trên mục tin (Item_kNN).

Đề tài áp dụng kỹ thuật lọc cộng tác theo mô hình k láng giềng dựa trên người dùng (User_kNN). Độ tương tự giữa hai người dùng $u$ và $u'$ được đo lường bằng hàm Cosine:

$$\text{sim}(u, u') = \frac{\sum_{i \in I_{uu'}} r_{u,i} \cdot r_{u',i}}{\sqrt{\sum_{i \in I_{uu'}} r_{u,i}^2} \cdot \sqrt{\sum_{i \in I_{uu'}} r_{u',i}^2}}$$

Trong đó $r_{u,i}$ và $r_{u',i}$ lần lượt là đánh giá của người dùng $u$ và $u'$ trên mục tin $i$; $I_{uu'}$ là tập các mục tin được đánh giá bởi cả hai người dùng. Điểm đánh giá ước lượng của người dùng $u$ đối với mục tin $i$ được tính theo công thức:

$$\hat{r}{u,i} = \bar{r}u + \frac{\sum{u' \in K_u} \text{sim}(u, u') \cdot (r{u',i} - \bar{r}{u'})}{\sum{u' \in K_u} |\text{sim}(u, u')|}$$

Với $K_u$ là tập $k$ người dùng láng giềng có độ tương tự cao nhất với $u$; $\bar{r}u$ và $\bar{r}{u'}$ là giá trị đánh giá trung bình trên tất cả các mục tin của người dùng tương ứng.

Phương pháp nghiên cứu bao gồm:

• Khảo sát và phân tích thực tế ba hệ thống website du lịch: iVIVU, Du Lịch Việt (dulichviet.vn) và Travel.vn (Vietravel).
• Thu thập dữ liệu địa điểm và khách sạn từ website Booking.
• Phương pháp phân tích và thiết kế hệ thống hướng đối tượng qua ngôn ngữ mô hình hóa thống nhất (UML).
• Phương pháp đánh giá thực nghiệm mô hình gợi ý thông qua độ đo sai số toàn phương trung bình RMSE (Root Mean Squared Error).

Thiết kế và triển khai

Hệ thống "Travel For You" được thiết kế theo mô hình kiến trúc phân tầng web động, phân tách giữa giao diện phía máy khách và dịch vụ xử lý phía máy chủ:

• Client-Side: Sử dụng thư viện ReactJS, tận dụng cấu trúc Component để chia nhỏ giao diện, áp dụng cú pháp JSX, cơ chế Props và State để truyền dữ liệu và cập nhật giao diện trong thời gian thực. Giao diện được định hình bằng thư viện Ant Design và Bootstrap.
• Server-Side: Sử dụng ngôn ngữ PHP xây dựng các API nhận yêu cầu từ client, xử lý logic nghiệp vụ và truy vấn cơ sở dữ liệu.
• Cơ sở dữ liệu: Khóa luận khảo sát và so sánh ba hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) trước khi lựa chọn công nghệ lưu trữ.

Tiêu chí	SQL Server	MySQL	Oracle
Khả năng tương thích	Chủ yếu sử dụng cho các dự án chạy trên nền tảng Windows	Hoạt động trên cả nền tảng Windows, Linux và nhiều nền tảng khác	Tương thích đa nền tảng tương tự MySQL
Cơ chế lưu trữ	Sử dụng công cụ lưu trữ phi giao dịch do Microsoft phát triển	Sử dụng các công cụ lưu trữ khác nhau cho từng bảng dựa trên tốc độ, tính năng và độ tin cậy	Cơ sở dữ liệu được chia sẻ giữa tất cả các lược đồ và người dùng
Bảo mật	Đạt tiêu chuẩn EC2 và trang bị các tính năng bảo mật tiên tiến của Microsoft	Đạt tiêu chuẩn EC2	Áp dụng giải pháp "Defense in Depth" (mã hóa, che giấu dữ liệu, theo dõi truy cập)
Chi phí bản quyền	Cần mua giấy phép khi vận hành cơ sở dữ liệu	Sử dụng giấy phép công cộng chung (mã nguồn mở, miễn phí)	Cần mua giấy phép thương mại

Nhóm tác giả quyết định chọn MySQL nhờ ưu thế mã nguồn mở, miễn phí và khả năng hoạt động ổn định trên môi trường internet. Cơ sở dữ liệu của hệ thống được chuẩn hóa thành 20 bảng: Nhân viên, Khách du lịch, Tài khoản, Miền, Địa điểm du lịch, Địa điểm tour, Tour, Tour ngày khởi hành, Tour lịch trình, Đặt vé tour, Đánh giá địa điểm, Đánh giá tour, Bình luận, Thông báo, Liên hệ, Khách sạn, Khuyến mãi, Hoạt động nhân viên, Phòng khách sạn, Đặt phòng.

Quy trình triển khai thuật toán k láng giềng gần nhất cho bài toán gợi ý địa điểm và tour:

1. Xây dựng ma trận đánh giá ban đầu giữa khách du lịch và địa điểm/tour ($User \times Item$).
2. Tính độ tương tự Cosine giữa khách du lịch mục tiêu với toàn bộ người dùng khác.
3. Sắp xếp danh sách độ tương tự giảm dần và chọn ra $k$ khách du lịch có độ tương đồng cao nhất.
4. Dự đoán điểm đánh giá của khách du lịch mục tiêu lên các địa điểm/tour chưa được đánh giá.
5. Sắp xếp kết quả dự đoán và trích xuất danh sách $M$ mục tin có điểm cao nhất để hiển thị khuyến nghị.
6. Đánh giá sai số thuật toán: Tách dữ liệu thành hai phần huấn luyện (train) và kiểm thử (test) để tính toán độ đo RMSE, từ đó xác định giá trị $k$ láng giềng tối ưu.

Quá trình kiểm thử tập trung vào kiểm tra chức năng (Functional Testing) của các ca sử dụng chính, bao gồm kiểm tra tính hợp lệ của việc đặt tour, kiểm tra ràng buộc hủy tour (chỉ chấp nhận hủy trước ngày khởi hành tối thiểu 3 ngày) và xác nhận trạng thái thanh toán.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Tổng quan đề tài

Chương 1 trình bày bối cảnh chung của ngành du lịch trong nền kinh tế và đặt vấn đề về sự cần thiết của việc số hóa nghiệp vụ du lịch lữ hành. Tác giả tiến hành khảo sát ba website du lịch điển hình: iVIVU, Du Lịch Việt và Travel.vn; qua đó rút ra nhận xét về giao diện thân thiện, khả năng tương thích đa thiết bị và sự đa dạng của các dịch vụ bổ trợ. Từ kết quả khảo sát, chương xác lập mục tiêu nghiên cứu, nêu rõ ý nghĩa thực tiễn đối với doanh nghiệp và khách hàng, xác định ý nghĩa khoa học của việc tích hợp thuật toán gợi ý, đồng thời giới hạn cụ thể đối tượng, phạm vi và phương pháp thực hiện đề tài.

Chương 2. Cơ sở lý thuyết

Chương 2 tập trung trình bày nền tảng lý thuyết về hệ thống gợi ý và công nghệ phát triển phần mềm. Tác giả phân tích ưu điểm, nhược điểm của lọc theo nội dung và lọc cộng tác; đi sâu vào hai phương pháp lọc cộng tác láng giềng (User_kNN và Item_kNN) kèm công thức tính độ tương tự Cosine và công thức ước lượng điểm đánh giá. Phần tiếp theo so sánh kỹ thuật giữa ba hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL Server, MySQL, Oracle) và lý giải căn cứ chọn MySQL. Chương kết thúc bằng việc trình bày đặc điểm, ưu điểm, khuyết điểm của ngôn ngữ lập trình PHP và thư viện giao diện ReactJS cùng bộ thành phần Ant Design.

Chương 3. Phân tích thiết kế hệ thống

Chương 3 phân tích chi tiết yêu cầu phần mềm và mô hình hóa hệ thống bằng UML. Tác giả xác định ba tác nhân chính: Quản lý (thực hiện 11 nhóm chức năng như quản lý tài khoản, nhân sự, tour, khách sạn, doanh thu), Nhân viên công ty (thực hiện 9 nhóm chức năng quản lý khách hàng, địa điểm, tour, đặt tour, hủy tour, xác nhận thanh toán) và Khách du lịch (thực hiện 9 nhóm chức năng bao gồm đăng ký, đăng nhập, tìm kiếm, đặt tour, đánh giá, bình luận và nhận gợi ý).

Chương cung cấp bảng đặc tả Use case, sơ đồ hoạt động (Activity Diagram) và sơ đồ tuần tự (Sequence Diagram) cho các nghiệp vụ: quản lý đặt tour, đặt tour du lịch, hủy tour, xác nhận thanh toán, đánh giá tour, bình luận, liên hệ đặt khách sạn, thống kê doanh thu, tìm kiếm và cập nhật thông tin khách du lịch. Phần cuối chương trình bày cấu trúc 20 bảng dữ liệu và thiết kế giao diện chi tiết cho các màn hình của người dùng và nhà quản trị.

Chương 4. Cài đặt và kiểm thử

Chương 4 mô tả quy trình hiện thực hóa giải thuật và triển khai ứng dụng. Tác giả trình bày các bước cài đặt thuật toán lọc cộng tác k láng giềng dựa trên người dùng để xây dựng danh sách gợi ý địa điểm và tour. Quy trình lựa chọn tham số $k$ được thực nghiệm thông qua việc chia tách dữ liệu thành tập train và tập test, sau đó tính toán sai số RMSE. Chương tổng hợp các công cụ lập trình được sử dụng, mô tả quá trình cài đặt hệ thống trên môi trường máy chủ và lập bảng mô tả kết quả kiểm thử chức năng cho các luồng nghiệp vụ chính.

Chương 5. Kết luận và hướng phát triển

Chương 5 tổng kết toàn bộ kết quả đạt được của khóa luận sau quá trình nghiên cứu và cài đặt. Tác giả chỉ ra các ưu điểm vận hành của website, đánh giá mức độ hoàn thành so với mục tiêu ban đầu, đồng thời thẳng thắn chỉ ra các hạn chế về mặt chức năng và công nghệ, từ đó đề ra các định hướng nghiên cứu và hoàn thiện trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đạt được các kết quả cụ thể:

• Thiết kế và triển khai hoàn chỉnh website gợi ý điểm du lịch "Travel For You" với đầy đủ các phân hệ chức năng dành cho Quản lý, Nhân viên và Khách du lịch.
• Cài đặt thành công module gợi ý địa điểm và tour du lịch áp dụng thuật toán lọc cộng tác k láng giềng gần nhất (User_kNN) dựa trên độ tương tự Cosine, cho phép dự đoán sở thích của người dùng từ dữ liệu đánh giá quá khứ.
• Xây dựng quy trình thực nghiệm chọn tham số $k$ láng giềng tối ưu bằng cách phân tách tập dữ liệu kiểm thử và áp dụng độ đo sai số toàn phương trung bình RMSE.
• Hoàn thiện mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ gồm 20 bảng được chuẩn hóa, giải quyết bài toán lưu trữ và quản lý tập trung thông tin du lịch, khách sạn, tour và giao dịch đặt vé.

Đóng góp của khóa luận thể hiện ở hai khía cạnh:

• Đóng góp thực tiễn: Thay thế quy trình quản lý văn phòng thủ công (Excel, Word) bằng hệ thống phần mềm web trực tuyến, giúp doanh nghiệp tiết kiệm nhân lực, chi phí quản lý, hạn chế thất lạc dữ liệu và hỗ trợ thống kê doanh thu qua danh sách hoặc biểu đồ; cung cấp công cụ tra cứu và đặt tour tiện lợi cho du khách.
• Đóng góp khoa học: Hiện thực hóa mô hình toán học của hệ thống gợi ý lọc cộng tác vào một ứng dụng web thực tế trong lĩnh vực du lịch; cụ thể hóa quy trình tiền xử lý ma trận người dùng - mục tin và đánh giá sai số thuật toán trên dữ liệu thực nghiệm.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận ghi nhận các hạn chế cụ thể tồn tại trong hệ thống:

• Hệ thống chưa hỗ trợ thanh toán trực tuyến qua các cổng thẻ ngân hàng; nghiệp vụ xác nhận thanh toán vẫn cần nhân viên hoặc quản lý cập nhật thủ công trên hệ thống sau khi kiểm tra.
• Các dịch vụ bổ trợ phục vụ chuyến đi như dịch vụ ăn uống và dịch vụ thuê xe chưa được tích hợp vào nền tảng.
• Về mặt thuật toán, phương pháp lọc cộng tác kNN gặp hiện tượng dữ liệu thưa (sparsity) khi số lượng người dùng và địa điểm tăng cao nhưng số lượt đánh giá ít, làm giảm tính bao quát của khuyến nghị khi các lân cận không có cùng đánh giá trên các mục tin.

Các hướng phát triển tiếp theo được nhóm tác giả đề xuất:

• Tích hợp cổng thanh toán trực tuyến liên kết ngân hàng nhằm tự động hóa hoàn toàn quy trình đặt tour và thanh toán vé.
• Bổ sung và mở rộng các module dịch vụ đi kèm như đặt nhà hàng ăn uống, thuê xe du lịch nhằm cung cấp gói dịch vụ khép kín.
• Nghiên cứu kết hợp các kỹ thuật lọc nâng cao (như lọc dựa trên mô hình – Model-based sử dụng phân rã ma trận Matrix Factorization) hoặc kết hợp lọc nội dung để khắc phục vấn đề dữ liệu thưa và cải thiện độ chính xác gợi ý.

Giá trị tham khảo

Báo cáo khóa luận là tài liệu tham khảo phù hợp cho:

• Sinh viên chuyên ngành Hệ thống Thông tin, Công nghệ Thông tin hoặc Kỹ thuật Phần mềm đang thực hiện đồ án tốt nghiệp về xây dựng hệ thống thương mại điện tử, ứng dụng web quản lý dịch vụ và du lịch.
• Người nghiên cứu muốn tìm hiểu quy trình áp dụng thuật toán học máy cơ bản, cụ thể là thuật toán k láng giềng (kNN) và hệ thống lọc cộng tác (Collaborative Filtering) vào ứng dụng web thực tế bằng ngôn ngữ PHP và ReactJS.

Nội dung có giá trị tham khảo cao nhất trong khóa luận bao gồm:

• Quy trình phân tích thiết kế hệ thống theo chuẩn UML với hệ thống ca sử dụng, sơ đồ hoạt động và sơ đồ tuần tự chi tiết cho các nghiệp vụ lữ hành.
• Cấu trúc thiết kế 20 bảng cơ sở dữ liệu quan hệ cho nghiệp vụ quản lý tour, địa điểm, lịch trình khởi hành và tương tác khách hàng.
• Phương pháp tính toán độ tương tự Cosine và quy trình phân tách dữ liệu huấn luyện/kiểm thử để đo lường RMSE khi tinh chỉnh tham số láng giềng $k$.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng kỹ thuật lọc cộng tác nào để xây dựng hệ thống gợi ý?
Khóa luận áp dụng kỹ thuật lọc cộng tác theo mô hình k láng giềng dựa trên người dùng (User_kNN). Kỹ thuật này đo lường độ tương tự giữa các người dùng thông qua hàm Cosine dựa trên các đánh giá trong quá khứ, chọn ra $k$ người dùng có độ tương đồng cao nhất, sau đó ước lượng điểm đánh giá của người dùng mục tiêu lên các địa điểm và tour chưa tiếp cận để đưa ra danh sách đề xuất.

2. Hệ thống website "Travel For You" được xây dựng bằng những công nghệ nào?
Hệ thống sử dụng ReactJS kết hợp Ant Design và Bootstrap để phát triển giao diện phía máy khách (Client-Side). Phía máy chủ (Server-Side) sử dụng ngôn ngữ lập trình PHP để xử lý logic và cung cấp API. Dữ liệu hệ thống được quản trị trên hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ MySQL.

3. Tại sao nhóm tác giả lựa chọn MySQL làm hệ quản trị cơ sở dữ liệu thay vì SQL Server hay Oracle?
Nhóm tác giả chọn MySQL dựa trên bốn tiêu chí so sánh: tính phổ biến và quen thuộc trong cộng đồng lập trình web, khả năng tương thích linh hoạt trên nhiều hệ điều hành (Windows, Linux, Unix), cơ chế quản lý lưu trữ đa dạng cho từng bảng, và tính chất miễn phí theo giấy phép công cộng chung, giúp tiết kiệm chi phí bản quyền so với SQL Server hay Oracle.

4. Ràng buộc nghiệp vụ đối với chức năng hủy tour của khách hàng được quy định ra sao?
Trong sơ đồ hoạt động và đặc tả Use case hủy tour, hệ thống quy định kiểm tra ràng buộc thời gian: yêu cầu hủy tour chỉ được chấp nhận nếu thời điểm hủy thực hiện trước ngày khởi hành tour tối thiểu 3 ngày. Nếu vi phạm ràng buộc này, hệ thống sẽ thông báo lỗi và không lưu lại trạng thái hủy.

5. Nhóm tác giả sử dụng phương pháp nào để xác định số lượng điểm lân cận $k$ tối ưu cho thuật toán gợi ý?
Nhóm tác giả chia bộ dữ liệu đánh giá thành hai phần: tập huấn luyện (train) và tập kiểm thử (test). Bằng cách áp dụng công thức sai số toàn phương trung bình RMSE (Root Mean Squared Error) trên các giá trị $k$ khác nhau, hệ thống xác định được giá trị $k$ mang lại chỉ số RMSE thấp nhất để đưa vào cấu hình thực tế.

Kết luận

Khóa luận của sinh viên Phạm Thị Bích Ngân và Trần Mai Ngọc Thiệu đã hoàn thành mục tiêu xây dựng website du lịch "Travel For You", giải quyết các yêu cầu quản lý nghiệp vụ lữ hành và đặt tour trực tuyến thay thế các phương thức thủ công. Điểm nhấn kỹ thuật của đề tài là việc hiện thực hóa thuật toán lọc cộng tác k láng giềng gần nhất (User_kNN) dựa trên độ tương tự Cosine và đánh giá sai số qua RMSE để cá nhân hóa gợi ý điểm đến cho du khách. Tài liệu cung cấp bản phân tích thiết kế hệ thống chi tiết theo UML và lược đồ cơ sở dữ liệu hoàn chỉnh, tạo nền tảng vững chắc cho các nghiên cứu mở rộng về thanh toán trực tuyến và tối ưu hóa giải thuật khuyến nghị trong tương lai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề Du lịch dần trở thành những chuyến đi không thê thiếu trong các kỳ nghỉ lễ, hay thi thoảng đi xa giải trí của nhiều người dần trở thành ngành kinh tế mũi nhọn trong cả nước. Theo thong ké hang năm, lợi nhuận từ ngành du lịch mang lai rat rao. Vì vậy, các doanh nhân đã không ngần ngại hình thành công ty du lịch. Điều đó làm cho thị trường du lịch ngày càng cạnh tranh cao, nên bắt buộc các công ty du lịch phải có những chiến lược bán tour hiệu quả qua các kênh internet và website du lịch là không thể thiếu.

Chính vì thé, thiết kế một website trở nên đặc biệt quan trọng dé thu hút khách du lịch một cách dé dang với mức chi phí thấp. Một website du lịch không đơn thuần là việc quản lý địa điểm, tour, khách du lịch, .mà website có đủ đa dạng, chuyên nghiệp, sử dụng đơn giản không. Nếu tất cả công việc này được thực hiện thủ công như sử dụng công cụ văn phòng Microsoft excel, World,.cần gian và công đòi hỏi nhiều nhân lực, thời gian và công sức, mà sự chính xác và hiệu quả không cao. Ngoài ra, còn có một số khó khăn về van đề lưu trữ khá đồ sộ, dễ bị that lạc, tốn kém,.Bên cạnh đó, chúng ta không quảng bá được công ty và không được nhiều người biết đến.

Trong khi đó, tất cả các nghiệp vụ đó có thể tin học hóa một cách dễ dàng. Với ứng dụng công nghệ thông tin ,từ khâu quản lý đến quảng bá thu hút khách du lịch một cách đơn giản, thuận tiện, nhanh chóng và hiệu quả hơn rất nhiều. Do đó, nhóm tác giả quyết định chọn đề tài “Xây dựng hệ thống website gợi ý điểm du lịch” dé có thé giúp ich phần nào đó quảng bá du lịch nước nhà và hơn thé nữa có thê giúp cho khách du lịch có cái nhìn khách quan về du lịch trong nước. Xây dựng website gợi ý điểm du lịch áp dụng thuật toán k láng giềng gần nhất 1.

Khảo sát một số website du lịch iVIVU Tours Vémaybay Anudéng * Tkai nghiệm kỷ nghỉ tuyệt vời ComBffẨfliách sạn - vé máy bay - đưa đón sân bay giá tốt nhất Bh lay. + “ Hotline: dulich fiet® DULICH BOOKVEMAYBAY BOOKKHACHSAN DICHVUVISA THUEXE TINTUC GIỚI THIỆU = đà. aN {es ` Ha GiaNG MùaHoa:raM: Giác MacH MacH 8 Tim tour TRONG NƯỚC (a) Tim tour NƯỚC NGOÀI és Combo KÍCH CẦU “@ Quản Lý ĐẶT TOUR Hình 1.2: Giao diện website dulichviet.vn travelf#fcom.vn Dulịch Kháchsạn Vậnchuyển Tintức Khuyếnmại VietravelPlus Liênhệ đnozÐTS2531A TÌM TOUR TÌM TOUR DU LỊCH TÌM KIẾM HỘI VIÊN “TRONG NƯỚC_ NƯỚC NGOÀI GIÁ TỐT “Tự CHỌN_ “BOOKING | “THAN THIẾT` fa] Hinh 1.3: Giao dién website Travel.vn Xây dựng website gợi ý điểm du lịch áp dụng thuật toán k láng giềng gần nhất 1. Nhận xét website Qua tìm hiểu các website nhóm tác giả nhận thấy rằng hầu hết các website có ưu điểm như: - Giao diện gần gũi, sinh động, dễ sử dụng.

- _ Được thiết kế dé hoạt động trên nhiều nền tảng thiết bị khác nhau. - _ Không chi tập trung vào việc gợi ý địa điểm, tour du lịch ngoài ra cung cấp nhiều dịch vụ khác như khách sạn, thuê xe, ăn uống. - Dap ứng day đủ các chức năng của một hệ thống. => Qua đó giúp nhóm xác định được các chức năng áp dụng vào hệ thống và mang đến cho người dùng những gợi ý tốt nhất.

Mục tiêu Đề tài với mục đích xây dựng hệ thống website gợi ý điểm du lịch áp dụng thuật toán k láng giềng gần nhất: - Tim hiểu nhu cầu người dùng dựa trên các website san có, các tài liệu liên quan đến du lịch. - Tu đó, phân tích yêu cầu, xác định các chức năng cần có cho hệ thống, sau đó sẽ đi đến thiết kế cơ sở dữ liệu cho đề tải. - _ Xây dựng chức năng gợi ý địa điểm cho website. Ý nghĩa của đề tài s* Ý nghĩa thực tiễn Đề tài xây dựng hệ thống website gợi ý du lịch “Travel For You” là một website tìm ra gợi ý cho người dùng những địa điểm, tour du lịch.

Đối với công ty, doanh nghiệp website giúp quản lý địa điểm, tour, khách sạn, khách du lịch, nhân sự, đặt tour, thong kê doanh thu một cach dé dang, thuận tiện trong các vấn đề tìm kiếm, thêm mới, cập nhật, xóa,.Đối với khách du lịch giúp xem thông tin điểm đến, tour, khách sạn và để lại đánh giá, bình luận các tour đã trải nghiệm. Xây dựng website gợi ý điểm du lịch áp dụng thuật toán k láng giềng gần nhất s* Ý nghĩa khoa học Đề tài xây dựng hệ thống website gợi ý du lịch tuy không phải là một đề tài khá xa lạ đối với mọi người. Ngoài ra, đề tài cũng cấp thêm một chức năng mới như: áp dụng thuật toán gợi ý vào hệ thống dé đưa ra được những địa điểm hoặc tour tương tự với người dùng đã chọn trong quá khứ. Từ đó, khách du lịch thuận tiện trong việc lựa chọn một địa điểm hoặc tour phù hợp với những ưu đãi hấp dẫn.

Đối tượng, phạm vi, phương pháp nghiên cứu s* Đối tượng nghiên cứu - _ Khách du lịch, quản ly và nhân viên của một công ty du lịch. - Những van dé liên quan đến du lịch như: dia điểm, tour, khách sạn, đặt tour, đánh giá, bình luận,. - _ Hệ thống các thuật toán gợi ý trong khai thác dữ liệu. * ~ Phạm vi nghiên cứu > - Hệ thống nghiên cứu tập trung vào những van đề phục vụ nhu cầu khách du lịch.

Vì vậy, hệ thống website tập trung vào thông tin địa điểm, tour, khách sạn, đánh giá, bình luận của khách và gợi ý điểm du lịch, tour du lịch. -_ Hệ thống còn hạn chế một số chức năng chưa được đáp ứng như: thanh toán bằng hình thức thẻ ngân hàng, cung cấp các dịch vụ ăn uống, thuê xe. * ~ Phạm vi công nghệ > Hệ thống viết bằng ngôn ngữ lập trình Javascript, PHP, HTML5, CSS, sử dung framework ReactJS. Thư viện hỗ trợ thiết kế giao diện Ant design, Bootstrap.

Chạy trên hệ quan tri cở sở dữ liệu MySQL. * » Phuong pháp nghiên cứu: > - Phuong pháp khảo sát phân tích dựa trên tai liệu thu thập, doc hiểu thông tin từ các tài liệu giáo trình liên quan đến hệ thống gợi ý, dựa trên nhu cầu người dùng, dựa trên các website sẵn có. - Thu thập dữ liệu từ các website: Booking. Xây dựng website gợi ý điểm du lịch áp dụng thuật toán k láng giềng gần nhất 1.

Bố cục báo cáo Chương 1: Tổng quan đề tài Chương này trình bày tông quan nội dung đề tài khóa luận. Phát biéu van dé và mục tiêu của nhóm mong muốn hướng đến đề thực hiện trong hệ thống. Xác định đối tượng, phạm vi, phương pháp nghiên cứu đề tài. Chương 2: Cơ sở lý thuyết Giới thiệu về hệ thống gợi ý, các kỹ thuật trong hệ thống gợi ý lọc cộng tác, áp dụng thuật toán gợi ý vào đề tài.

Tìm hiểu về một số ngôn ngữ và hệ quản trị cơ sở dữ liệu như: SQL Server, MySQL, Oracle, hệ quan trị sẽ được sử dung trong hệ thông; PHP, ReactJS, Ant design. Chương 3: Phân tích thiết kế hệ thống Xác định các chức năng, tác nhân hệ thống, phân tích thiết kế hệ thống, thiết kế cơ sở đữ liệu, thiết kế giao diện website. Chương 4: Cài đặt và kiểm thử Chương này trình bày quá trình cài đặt thuật toán, tóm tắt quá trình triển khai kiểm thử. Chương 5: Kết luận và hướng phát triển Tổng kết khóa luận, nêu ưu, khuyết điểm và hướng phát triển.

Xây dựng website gợi ý điểm du lịch áp dụng thuật toán k láng giềng gần nhất Chương 2. CƠ SỞ LÝ THUYET Chương này nói về cơ sở lý thuyết của khóa luận bao gồm hệ thống gợi ý, các nhóm giải thuật gợi ý như lọc cộng tác, lọc nội dung và các kỹ thuật lọc cộng tác. Cùng với đó tìm hiểu một số hệ quản tri co sở dữ liệu và các ngôn ngữ được sử dụng chính trong hệ thống. Bài báo nghiên cứu hệ thống gợi ý - Hệ thống gợi ý : Kỹ thuật và ứng dụng (Nguyễn Thái Nghe) - Một tiếp cận trong xây dựng hệ thống gợi ý theo ngữ cảnh (Nguyễn Thái Nghe) 2.

Tìm hiểu hệ thống gợi ý du lịch 2. Giới thiệu hệ thống gợi ý Hệ thong gợi y (Recommender Systems — RS) là một dạng của hệ thông lọc thông tin (information filtering), được sử dụng đề dự đoán sở thích hay xếp hạng mà người đùng có thê dành cho một mục tin nào đó mà họ chưa xem xét tới trong quá khứ.[5] Trong những năm gan đây, hệ thống gợi ý đã trở nên pho biến và được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như truyền hình, tin tức, thương mại điện tử và mạng xã hội,. Ví dụ phổ biến và dễ gap nhat la gol ý kết ban trên Facebook dựa vào các đặc điểm như sống cùng vị trí, bạn chung, cùng sở thích, quan tâm tới một lĩnh vực nào đó trên Facebook. Hệ thống gợi ý quan tâm đến ba thông tin chính là người dung(user), mục tin(item), và phản hồi (feedback) của người dùng trên mục tin đó.

s* Nhóm giải thuật lọc cộng tác Nhóm giải thuật lọc cộng tác (Collaborative Filtering): Hệ thống gợi ý mục tin dựa trên sự tương tự giữa người dùng hoặc mục tin. Xây dựng website gợi ý điểm du lịch áp dụng thuật toán k láng giềng gần nhất Bảng 2.1: Ví dụ lọc cộng tác sử dung ma trận Khách du lịch x Dia điểm Phan Thiết Đà Nẵng Đà Lạt Khách du lịch 1 1 0 5 Khach du lich 2 4 2 2 Khach du lich 3 0 0 3 Trong bảng trên, đánh giá của khách du lich 1 đôi với địa diém Phan Thiết là 1, Da Lạt là 5, Đà Nẵng chưa được đánh giá = Đâu vào cua bai toán là ma trận thê hiện những hành vi quá khứ - ma trận khách du lịch và địa điểm. Hàng là khách du lịch, cột là địa điểm, giá trị mỗi ô là đánh giá của khách du lịch lên địa điểm đó. Dau ra, dự đoán đánh giá của người dùng lên những địa điểm mà họ chưa dé lai đánh giá.

Hệ thống gợi ý dựa vào đánh giá mà xếp hạng các địa điểm và gợi ý cho khách du lịch. Trong ví dụ này, hệ thống gợi ý phải đưa ra dự đoán khách du lịch 1 đánh giá Đà Nẵng là bao nhiêu; khách du lịch 3 đánh giá địa điểm Phan Thiết, Đà Nẵng là bao nhiêu. Ưu điểm: Có thé loc thông tin bat kỳ loại nao như bản tin, sản phẩm, hàng hóa, phim, âm nhạc, tranh ảnh và sách.