Khóa luận xây dựng hệ thống kết nối người hướng dẫn và người cần hướng dẫn

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN KHOA CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM TRẦN MINH CƯỜNG – 19520032 TÔN NỮ KHÁNH QUỲNH – 19520244 KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP XÂY DỰNG HỆ THỐNG KẾT NỐI NGƯỜI HƯỚNG DẪN VỚI NGƯỜI CẦN HƯỚNG DẪN Coaching Web Application KỸ SƯ NGÀNH KỸ THUẬT PHẦN MỀM GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN TS NGUYỄN HÀ GIANG TH.S NGUYỄN THỊ THANH TRÚC TP HỒ CHÍ MINH, 2023 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CƠNG NGHỆ THÔNG TIN KHOA CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM TRẦN MINH CƯỜNG – 19520032 TƠN NỮ KHÁNH QUỲNH – 19520244 KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP XÂY DỰNG HỆ THỐNG KẾT NỐI NGƯỜI HƯỚNG DẪN VỚI NGƯỜI CẦN HƯỚNG DẪN Coaching Web Application KỸ SƯ NGÀNH KỸ THUẬT PHẦN MỀM GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN TS NGUYỄN HÀ GIANG TH.S NGUYỄN THỊ THANH TRÚC TP HỒ CHÍ MINH, 2023 THƠNG TIN HỘI ĐỒNG CHẤM KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP Hội đồng chấm khóa luận tốt nghiệp, thành lập theo Quyết định số ……………… ngày ………………… Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ Thông tin Chủ tịch Thư ký Ủy viên Ủy viên ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TP HCM, ngày … tháng … năm 2023 NHẬN XÉT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP (CỦA CÁN BỘ HƯỚNG DẪN) Tên khóa luận: XÂY DỰNG HỆ THỐNG KẾT NỐI NGƯỜI HƯỚNG DẪN VỚI NGƯỜI CẦN HƯỚNG DẪN Nhóm SV thực hiện: Cán hướng dẫn Trần Minh Cường 19520032 TS Nguyễn Hà Giang Tôn Nữ Khánh Quỳnh 19520244 ThS Nguyễn Thị Thanh Trúc Về báo cáo Số trang ……………… Số chương ……………………… Số bảng số liệu ……………… Số hình vẽ ……………………… Số tài liệu tham khảo ……………… Sản phẩm ……………………… Về nội dung nghiên cứu Về chương trình ứng dụng Về thái độ làm việc sinh viên Đánh giá chung Điểm sinh viên Người nhận xét (Ký ghi rõ họ tên) ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH CỘNG HỊA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TP HCM, ngày … tháng … năm 2023 NHẬN XÉT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP (CỦA CÁN BỘ PHẢN BIỆN) Tên khóa luận: XÂY DỰNG HỆ THỐNG KẾT NỐI NGƯỜI HƯỚNG DẪN VỚI NGƯỜI CẦN HƯỚNG DẪN Nhóm SV thực hiện: Cán phản biện Trần Minh Cường 19520032 Tôn Nữ Khánh Quỳnh 19520244 …………………………………………… Về báo cáo Số trang ………… Số chương ………………… Số bảng số liệu ………… Số hình vẽ ……………………… Số tài liệu tham khảo ………… Sản phẩm ……………………… Về nội dung nghiên cứu Về chương trình ứng dụng Về thái độ làm việc sinh viên Đánh giá chung Điểm sinh viên Người nhận xét (Ký ghi rõ họ tên) LỜI CẢM ƠN Sau trình học tập rèn luyện khoa Công nghệ phần mềm trường Đại học Cơng nghệ Thơng tin – ĐHQG TP.HCM nhóm em trang bị kiến thức bản, kỹ thực tế để hồn thành Khóa luận tốt nghiệp Để hồn thành khóa luận này, nhóm em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến: Ban Giám hiệu trường Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG TP.HCM tạo điều kiện sở vật chất với hệ thống thư viện đại, đa dạng loại sách, tài liệu thuận lợi cho việc tìm kiếm, nghiên cứu thơng tin Nhóm em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến TS Nguyễn Hà Giang ThS Nguyễn Thị Thanh Trúc tận tình giúp đỡ, định hướng cách tư cách làm việc khoa học Đó góp ý q báu khơng q trình thực luận văn mà hành trang tiếp bước cho nhóm em q trình học tập lập nghiệp sau Và cuối cùng, nhóm em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, tất thầy khoa, bạn bè, tập thể lớp PMCL2019 người sẵn sàng sẻ chia giúp đỡ học tập sống Mong rằng, mãi gắn bó với Trong q trình làm khóa luận nhóm em khơng tránh khỏi sai sót, nhóm em kính mong nhận dẫn góp ý q thầy để khóa luận hồn thiện Nhóm em xin chân thành cảm ơn Xin chúc điều tốt đẹp ln đồng hành người Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 06 năm 2023 Nhóm sinh viên thực hiện: Trần Minh Cường - Tôn Nữ Khánh Quỳnh MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH 13 DANH MỤC BẢNG 17 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT 20 TĨM TẮT KHỐ LUẬN ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT CHƯƠNG TỔNG QUAN 12 1.1 Đặt vấn đề 12 1.2 Lý chọn đề tài 12 1.3 Tính mới/ khác biệt 12 1.3.1 Xác minh danh tính mentor 13 1.3.2 Không gian làm việc mentor mentee 13 1.4 Mục tiêu đề tài 13 1.5 Đối tượng nghiên cứu 14 1.5.1 Các công nghệ 14 1.5.2 Đối tượng phạm vi đề tài hướng đến 14 1.6 Phạm vi nghiên cứu 15 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 17 2.1 Lý thuyết phương pháp cố vấn 17 2.2 Hệ thống kiểm soát nhận dạng khn mặt gì? 18 2.2.1 Khái niệm 18 2.2.2 Tổng quan phương pháp xây dựng 18 2.2.3 Xây dựng hệ thống nhận dạng khuôn mặt 19 2.3 NextJS 23 2.4 TypeScript 25 2.5 Redux 27 2.6 SWR (stale-white revalidate) 28 2.7 NextAuth 30 2.8 Prisma 31 2.9 Socket.IO 32 2.10 Zegocloud 34 CHƯƠNG XÂY DỰNG HỆ THỐNG 36 3.1 Kiến trúc hệ thống 36 3.2 Phương pháp xây dựng ứng dụng web 37 3.2.1 Hướng tiếp cận 37 3.2.2 Giải vấn đề liên quan hỗ trợ SEO server-side render 37 3.2.3 Giải vấn đề liên quan đến quản lý trạng thái 38 3.2.4 Giải vấn đề liên quan đến định danh người cố vấn 40 3.3 Phân tích thiết kế hệ thống 42 3.3.1 Sơ đồ Use case 42 3.3.2 Mô tả use case 46 3.3.3 Cơ sở liệu .127 Hình 4-13: Trang chi tiết phiên cố vấn STT Tên thành phần Loại Mô tả thành phần Nút Gửi tin nhắn Navigation Button Chuyển sang trang Nhắn tin Tạo hội thoại Navigation Chuyển sang trang tạo hội thoại Button Nội dung Tab Thể tất nội dung soạn thảo mentor Cuộc họp Navigation Button Chuyển sang trang phòng họp tạo sẵn mentor Bài tập Tab Thể tất tập sau buổi cố vấn Nộp Button Đăng tải tập hoàn thành Bảng 4-13: Bảng mô tả giao diện Trang chi tiết phiên cố vấn 155 4.2.14.Trang xem số liệu thống kê Hình 4-14: Trang xem số liệu thống kê STT Tên thành phần Loại Mô tả thành phần Số lượng mentee Card Thể số lượng tài khoản mentee hệ thống Số lượng mentor Card Thể số lượng tài khoản mentor hệ thống Doanh thu Card Thể doanh thu hệ thống Lượt đặt lịch Card Thể số lượt đặt lịch cố vấn mentor mentee Doanh thu Bar chart tháng 156 Thể doanh thu qua tháng Số session hoàn thành tháng Bar chart Thể số phiên cố vấn qua tháng Trạng thái đặt lịch Pie chart Thể tỷ lệ trạng thái phiên cố vấn tổng số Số lượng mentor mentee theo tháng Line chart Thể số lượng mentor mentee theo tháng Bảng 4-14: Bảng mô tả giao diện Trang xem chi tiết số liệu thống kê 4.2.15.Trang quản lý quản trị viên Hình 4-15: Trang quản lý quản trị viên STT Tên thành phần Loại Mô tả thành phần Danh sách quản trị viên Table Thể tất tài khoản admin hoạt động hệ thống Nút Xem Navigation Button Chuyển sang trang thông tin admin Nút Tạo tài khoản + Navigation Chuyển sang trang tạo tài khoản 157 Button admin Bảng 4-15: Bảng mô tả giao diện Trang quản lý quản trị viên 4.2.16.Trang quản lý tài khoản mentor Hình 4-16: Trang quản lý tài khoản mentor STT Tên thành phần Loại Mô tả thành phần Danh sách mentor Table Thể tất tài khoản mentor hoạt động hệ thống Nút Duyệt mentor Navigation Button Chuyển sang trang duyệt tài khoản mentor Nút Xem Navigation Button Chuyển sang trang thông tin mentor Nút Khóa Icon Button Khóa tài khoản mentor Bảng 4-16: Bảng mô tả giao diện Trang quản lý tài khoản mentor 158 4.2.17.Trang quản lý tài khoản mentee Hình 4-17: Trang quản lý tài khoản mentee STT Tên thành phần Loại Mô tả thành phần Danh sách mentee Table Thể tất tài khoản mentee hoạt động hệ thống Nút Nạp token Icon Button Hiển thị form nạp token Nút Xem Navigation Button Chuyển sang trang thông tin mentor Nút Khóa Icon Button Khóa tài khoản mentor Bảng 4-17: Bảng mô tả giao diện Trang quản lý tài khoản mentee 159 4.2.18.Trang quản lý kỹ Hình 4-18: Trang quản lý kỹ STT Tên thành phần Loại Mô tả thành phần Danh sách kỹ Table Thể tất kỹ hệ thống tập trung vào Nút Tạo kỹ + Navigation Hiển thị form tạo kỹ Button Nút Sửa Icon Button Hiển thị form cập nhật kỹ Nút Xóa Icon Button Hiển thị popup xác nhận xóa kỹ Bảng 4-18: Bảng mô tả giao diện Trang quản lý kỹ 160 4.2.19.Trang quản lý lĩnh vực Hình 4-19: Trang quản lý lĩnh vực STT Tên thành phần Loại Mô tả thành phần Danh sách lĩnh vực Table Thể tất lĩnh vực hệ thống tập trung vào Nút Tạo lĩnh vực + Navigation Button Hiển thị form tạo lĩnh vực Nút Sửa Icon Button Hiển thị form cập nhật lĩnh vực Nút Xóa Icon Button Hiển thị popup xác nhận xóa lĩnh vực Bảng 4-19: Bảng mơ tả giao diện Trang quản lý lĩnh vực 161 4.2.20.Trang quản lý mã quà tặng Hình 4-20: Trang quản lý mã quà tặng STT Tên thành phần Loại Mô tả thành phần Danh sách mã quà tặng Table Thể tất mã quà tặng Nút Tạo mã quà tặng + Navigation Button Hiển thị form tạo mã quà tặng Bảng 4-20: Bảng mô tả giao diện Trang quản lý mã quà tặng 162 4.2.21.Trang quản lý giao dịch mentor mentee Hình 4-21: Trang quản lý giao dịch mentor mentee STT Tên thành Loại Mô tả thành phần phần Danh sách giao dịch Table Thể tất giao dịch mentor mentee sau kết thúc phiên cố vấn Bảng 4-21: Bảng mô tả giao diện Trang quản lý giao dịch mentor mentee 163 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 5.1 Kết đạt 5.1.1 Về mặt kiến thức • Trong q trình nghiên cứu, nhóm học hỏi nhiều điều cách làm việc nhóm lên kế hoạch xây dựng dự án Khơng vậy, q trình khảo sát ứng dụng tương tự thị trường, nhóm nghiên cứu nhiều nắm rõ ưu, nhược điểm đối thủ, từ đưa định hướng phát triển phù hợp cho sản phẩm • Trong q trình thực đồ án, nhóm tìm hiểu áp dụng công nghệ phát triển Web như: NextJS, ReactJS, NestJS, NextAuth, Socket.IO, Prisma, PostgreSQL… Đặc biệt, nhóm có hội tìm hiểu tích hợp vào hệ thống cơng nghệ nhận diện khn mặt Việc góp phần giúp chúng em hiểu rõ quy trình tiếp cận ứng dụng cơng nghệ mới, dẫn đầu xu hướng • Khơng vây, nhóm cịn nghiên cứu nghị định số 13 Chính phủ việc Bảo vệ Dữ liệu cá nhân Từ đó, tìm hướng xử lý phù hợp cho việc quản trị bảo mật an tồn thơng tin hai tác nhân hệ thống mentor mentee • Ngồi ra, nhóm cịn áp dụng quy trình làm việc nhóm phù hợp, cách hợp tác với cách hiệu để hồn thành đồ án khung thời gian khóa luận 5.1.2 Chất lượng sản phẩm - Xây dựng hoàn chỉnh trang Web dành cho mentor – mentee quản trị viên - Đối với trang web mentor mentee: nhóm xây dựng tất tính đề ra, tiêu biểu tính xác thực danh tính mentor hỗ trợ khơng gian làm việc tồn diện mentor mentee Không gian bao gồm nhiều công cụ chức khác nhắn tin (văn bản, tệp tin, icon, hình ảnh), gọi video (kết 164 hợp chia sẻ hình, nhắn tin lúc gọi), soạn thảo lộ trình, theo dõi tiến độ cố vấn, xây dựng thư viện tài liệu quản lý tập - Đối với trang web quản trị viên: nhóm cung cấp đầy đủ tính phục vụ cho trình giám sát quản lý hệ thống - Về vấn đề bảo mật thông tin người dùng, nhóm đảm bảo xin phép người dùng thu thập sử dụng liệu cá nhân, đồng thời cam kết bảo vệ tôn trọng quyền riêng tư Cụ thể, để hoàn thành bước đăng ký tài khoản, người dùng yêu cầu tick vào checkbox có nội dung “Tơi đồng ý với Chính Sách Quyền Riêng Tư hệ thống” Chính sách giải thích cách nhóm thu thập, sử dụng, chia sẻ xử lý thông tin cá nhân người dùng Ngồi ra, nhóm đảm bảo khơng có bên thứ ba biết thông tin trao đổi mentor mentee 5.2 Ưu điểm • Hoạt động tốt tảng Web • Tích hợp việc xác minh danh tính nhằm xây dựng đội ngũ mentor chân đáng tin cậy • Xây dựng khơng gian làm việc tồn diện mentor mentee • Xây dựng ứng dụng cho Admin nhằm giám sát quản lý trình hoạt động tồn hệ thống • Tương tác cập nhật real-time ứng dụng server • Đảm bảo bảo vệ liệu cá nhân người dùng 5.3 Nhược điểm Vì quỹ thời gian hạn chế gặp số khó khăn việc làm đề tài, sản phẩm cịn số hạn chế sau: • Hệ thống chưa triển khai tảng mobile 165 • Giao diện người dùng chưa tối ưu hạn chế 5.4 Thuận lợi khó khăn 5.4.1 Thuận lợi Trong q trình thực khóa luận, nhóm hướng dẫn giúp đỡ nhiệt tình giáo viên hướng dẫn – TS Nguyễn Hà Giang ThS Nguyễn Thị Thanh Trúc - thầy cô ưu khuyết điểm ứng dụng từ sớm để nhóm nhanh chóng sửa chữa đẩy nhanh tiến độ 5.4.2 Khó khăn Trong q trình xây dựng sản phẩm, nhóm gặp khơng khó khăn, nguyên nhân đến từ việc hạn chế mặt nhân lực nhóm có hai thành viên để triển khai đồ án Khơng thế, khóa luận mà nhóm thực không phát triển từ đồ án môn học trước mà cần phải xây dựng hoàn toàn lại từ đầu Ngoài ra, thành viên nhóm cịn non nớt thiếu kinh nghiệm Mặc dù thế, nhóm sớm nhận vấn đề nhanh chóng tìm cách khắc phục 5.5 Hướng phát triển Theo kết đạt vấn đề tồn đọng nêu trên, tương lai nhóm cải thiện phát triển hệ thống theo hướng sau: • Ứng dụng hệ khuyến nghị để gợi ý mentor cách hiệu • Tích hợp toán ứng dụng di động qua Google Pays iTunes sử dụng API ứng dụng Momo, Viettel Money, VNPay… để tối ưu trình tốn • Xây dựng cộng đồng hỗ trợ thảo luận, đặt câu hỏi, tư vấn hỗ trợ cho mentee • Hợp tác với doanh nghiệp, giảng viên trường Đại học, người có sức ảnh hưởng chun mơn họ để xây dựng cộng đồng mentor có trình độ cao 166 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Anh [1] Viola, P., & Jones, M (2001) Rapid object detection using a boosted cascade of simple features Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 1, I-511 DOI: 10.1109/CVPR.2001.990517 [2] P Viola and M Jones, "Robust real-time face detection," in International Journal of Computer Vision, vol 57, no 2, pp 137-154, 2004 DOI: 10.1023/B:VISI.0000013087.49260.fb [3] M H Yang, D J Kriegman, and N Ahuja, "Detecting faces in images: A survey," in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 24, no 1, pp 34-58, 2002 DOI: 10.1109/34.982883 [4] H A Rowley, S Baluja, and T Kanade, "Neural network-based face detection," in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 20, no 1, pp 23-38, 1998 DOI: 10.1109/34.655647 [5] Z Zhang, H Zhang, and Z Zhang, "A survey of recent advances in face detection," in 2010 3rd International Congress on Image and Signal Processing (CISP), 2010, pp 9-13 DOI: 10.1109/CISP.2010.5646865 [6] F Yang, Q Zhang, and X Jiang, "Face detection based on convolutional neural networks: An empirical study," in Neurocomputing, vol 160, pp 27-38, 2015 DOI: 10.1016/j.neucom.2015.01.093 [7] Schroff, F., Kalenichenko, D., & Philbin, J (2015) Facenet: A unified embedding for face recognition and clustering In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp 815-823) [8] Do, T T., Tran, T., Reid, I., Kumar, V., Hoang, T., & Carneiro, G (2019) A theoretically sound upper bound on the triplet loss for improving the efficiency of 167 deep distance metric learning In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp 10404-10413) [9] Ge, W (2018) Deep metric learning with hierarchical triplet loss In Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV) (pp 269-285) [10] Medela, A., & Picon, A (2020) Constellation loss: Improving the efficiency of deep metric learning loss functions for the optimal embedding of histopathological images Journal of Pathology Informatics, 11(1), 38 [11] Tensorflow addon losses: Tripletsemihardloss TensorFlow (n.d.) Retrieved March 11, 2023, from https://www.tensorflow.org/addons/tutorials/losses_triplet [12] Zhu, C., Dong, H., & Zhang, S (2019) Feature fusion for image retrieval with adaptive bitrate allocation and hard negative mining IEEE Access, 7, 161858161870 [13] J Knoll, R Groß, A Schwanke, B Rinn, and M Schreyer, ‘‘Applying recommender approaches to the real estate E-commerce market,’’ in Innovations for Community Services M Hodoň, G Eichler, C Erfurth, and G Fahrnberger, Eds Cham, Switzerland: Springer, 2018, pp 111–126 [14] J Li, P Ren, Z Chen, Z Ren, T Lian, and J Ma, ‘‘Neural attentive session- based recommendation,’’ in Proc ACM Conf Inf Knowl Manage., Nov 2017, p 1419 [15] Q Liu, Y Zeng, R Mokhosi, and H Zhang, ‘‘Stamp: Short-term attention/memory priority model for session-based recommendation,’’ in Proc 24th ACM SIGKDD Int Conf Knowl Discovery Data Mining, Jul 2018, pp 1831–1839 [16] Jain, A K., Duin, R P W., and Mao, J., "Statistical pattern recognition: A review," in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 22, no 1, pp 4-37, Jan 2000 DOI: 10.1109/34.824819 168 Tiếng Việt [17] PGS - TS Đỗ Văn Nhơn, Giáo trình Nhập mơn Cơng nghệ phần mềm Khoa Công nghệ Phần mềm, Trường ĐHCNTT [18] ThS Phạm Thi Vương, Tài liệu hướng dẫn thực hành Lập trình thiết bị di động Khoa Cơng nghệ Phần mềm, Trường ĐHCNTT 169