Hệ thống gợi ý Recommender Systems RS đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như thương mại điện tử giải trí giáo dục nhằm dự đoán sở thích của người dùng nhờ vào thông tin cá nhân hoặc những phản hồi đánh giá của họ Luận văn tập trung nghiên cứu hệ thống gợi ý theo ngữ cảnh áp dụng cho gợi ý du lịch nhằm gợi ý các địa điểm du lịch phù hợp nhất với người dùng Hệ thống kết hợp phương pháp lọc cộng tác tích hợp kỹ thuật phân rã ma trận matrix factorization nhằm tăng độ chính xác cho hệ thống Sau khi xây dựng hệ thống và tích hợp các giải thuât gợi ý tôi thu thập thông tin từ người dùng thực nhằm đánh giá hiệu quả của hệ thống đã đề xuất Thực nghiệm cho thấy việc ứng dụng giải pháp này trong hỗ trợ phát triển du lịch là hoàn toàn khả thi
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TRẦN HỮU PHƯỚC NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG GỢI Ý ĐỊA ĐIỂM DU LỊCH LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Đà Nẵng - Năm 2017 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TRẦN HỮU PHƯỚC NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG GỢI Ý ĐỊA ĐIỂM DU LỊCH Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 60.48.01.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Văn Hiệu Đà Nẵng - Năm 2017 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: Những nội dung luận văn thực hướng dẫn trực tiếp TS Nguyễn Văn Hiệu Mọi tham khảo dùng luận văn trích dẫn rõ ràng tên tác giả, tên cơng trình, thời gian, địa điểm cơng bố Mọi chép không hợp lệ, vi phạm quy chế đào tạo, hay gian trá, tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm Tác giả luận văn Trần Hữu Phước MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC TÓM TẮT LUẬN VĂN DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài Mục tiêu nhiệm vụ đề tài Đối tượng phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Bố cục luận văn Chương - TỔNG QUAN DU LỊCH QUẢNG NAM VÀ HỆ THỐNG GỢI Ý 1.1 TỔNG QUAN VỀ DU LỊCH QUẢNG NAM 1.2 CÁC PHƯƠNG PHÁP GỢI Ý 1.2.1 Phương pháp gợi ý dựa nội dung 1.2.2 Phương pháp gợi ý dựa lọc cộng tác 1.2.3 Phương pháp gợi ý lai 1.3 HỆ THỐNG GỢI Ý 10 1.3.1 Giới thiệu hệ thống gợi ý 10 1.3.2 Chức hệ thống gợi ý 12 1.3.3 Dữ liệu nguồn tri thức 14 1.3.3.1 Sản phẩm 14 1.3.3.2 Người dùng 14 1.3.3.3 Giao dịch 15 1.3.4 Bài toán tổng quát hệ thống gợi ý 16 1.3.5 Các website du lịch Việt Nam 17 KẾT LUẬN CHƯƠNG 19 Chương - PHƯƠNG PHÁP GỢI Ý VÀ MƠ HÌNH ĐỀ XUẤT 20 2.1 PHƯƠNG PHÁP LỌC CỘNG TÁC 20 2.1.1 Ưu điểm phương pháp lọc cộng tác 22 2.1.2 Các hình thức tiếp cận 23 2.1.2.1 Phương pháp tiếp cận dựa nhớ (Memory base) 23 2.1.2.2 Phương pháp tiếp cận dựa mơ hình (Model-based) 23 2.2 KỸ THUẬT PHÂN RÃ MA TRẬN 24 2.3 MƠ HÌNH ĐỀ XUẤT 28 2.3.1 Xử lý đầu vào 28 2.3.2 Xử lý đầu 29 2.3.3 Kết hợp phương pháp gợi ý theo ngữ cảnh 31 KẾT LUẬN CHƯƠNG 32 Chương - XÂY DỰNG HỆ THỐNG GỢI Ý ĐỊA ĐIỂM DU LỊCH 33 3.1 MÔ TẢ HỆ THỐNG 33 3.2 PHÂN TÍCH, THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG 35 3.2.1 Sơ đồ ca sử dụng 36 3.2.2 Sơ đồ hoạt động sơ đồ 38 3.2.3 Cơ sở liệu 41 3.2.4 Một số giao diện minh họa hệ thống 44 3.3 ĐÁNH GIÁ 47 KẾT LUẬN CHƯƠNG 49 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 50 TÀI LIỆU THAM KHẢO QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LUẬN VĂN (Bản sao) TÓM TẮT LUẬN VĂN NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG GỢI Ý ĐỊA ĐIỂM DU LỊCH Học viên: Trần Hữu Phước Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 Khóa: K31 Trường Đại học Bách khoa - ĐHĐN Tóm tắt - Hệ thống gợi ý (Recommender Systems - RS) ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực (như thương mại điện tử, giải trí, giáo dục, ) nhằm dự đốn sở thích người dùng nhờ vào thông tin cá nhân phản hồi (đánh giá) họ Luận văn tập trung nghiên cứu hệ thống gợi ý theo ngữ cảnh, áp dụng cho gợi ý du lịch nhằm gợi ý địa điểm du lịch phù hợp với người dùng Hệ thống kết hợp phương pháp lọc cộng tác, tích hợp kỹ thuật phân rã ma trận (matrix factorization) nhằm tăng độ xác cho hệ thống Sau xây dựng hệ thống tích hợp giải thuât gợi ý, thu thập thông tin từ người dùng thực nhằm đánh giá hiệu hệ thống đề xuất Thực nghiệm cho thấy việc ứng dụng giải pháp hỗ trợ phát triển du lịch hoàn tồn khả thi Từ khóa - Hệ thống gợi ý, kỹ thuật phân rã ma trận, lọc cộng tác RESEARCHING AND BUILDING TOURIS RECOMMENDATION SYSTEMS Abstract - Recommender Systems are widely used in many areas, such as in ecommerce (for online shopping), in entertainments (for movie recommendation, music recommendation, etc) and so on, to predict users’ preference based on their past preferences/behaviors In this work, propose an approach for Building Recommender Systems Then apply this approach for a Tourist recommendation system so that the system can recommend appropriate places to tourists This system combines several approaches such as matrix factorization to improve the prediction accuracy of the model Experimental results show that this is a promising approach for building Tourist Recommender Systems Key words - Recommender Systems, Context-Aware Tourist Recommender Systems, matrix factorization, collaborative filtering DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT CF IF IR MF RS SGD Collaborative filtering (Lọc cộng tác) Information filtering (Lọc thông tin) Information retrieval (Thu thập thông tin) Matrix Factorization (Kỹ thuật phân rã ma trận) Recommender Systems (Hệ thống gợi ý) Stochastic Gradient Descent (Giảm độ lệch ngẫu nhiên) DANH MỤC CÁC CÁC BẢNG Số hiệu bảng 1.1 2.1 2.2 2.3 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 3.10 3.11 Tên bảng Dữ liệu ma trận người dùng x sản phẩm Minh hoạ tập liệu với ngữ cảnh Tập liệu sau sử dụng phương pháp xử lý ngữ cảnh đầu vào Hậu xử lý kết dự đoán Bảng khách hàng Bảng loại tin Bảng địa điểm Bảng quảng cáo Bảng đánh giá Bảng loại hình Bảng đặt lịch tham quan Bảng quản trị Bảng Menu Bảng liên hệ Bảng tin tức Trang 29 29 31 41 42 42 42 42 43 43 43 43 43 44 DANH MỤC CÁC HÌNH Số hiệu hình 1.1 1.2 1.3 1.4 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 3.10 3.11 3.12 3.13 3.14 3.15 3.16 3.17 3.18 3.19 3.20 3.21 Tên hình Minh họa phương pháp gợi ý dựa lọc nội dung Minh họa phương pháp gợi ý dựa lọc cộng tác Minh hoạ hệ thống gợi ý Các thành phần hệ thống gợi ý Hệ thống gợi ý lọc cộng tác trang web Amazon.com Quy trình hệ thống gợi ý dựa lọc cộng tác Minh họa kỹ thuật phân rã ma trận Minh hoạ dự đoán người dùng thứ cho item thứ Mơ hình đề xuất quy trình gợi ý Sử dụng phương pháp xử lý ngữ cảnh đầu vào Xử lý thơng tin ngữ cảnh đầu Quy trình sử dụng website Sơ đồ kiến trúc tổng thể hệ thống Sơ đồ ca sử dụng tổng quát hệ thống Sơ đồ ca sử dụng khách hàng Sơ đồ ca sử dụng người quản trị Sơ đồ hoạt động chức gợi ý Sơ đồ chức gợi ý Sơ đồ hoạt động chức cập nhật nội dung Sơ đồ chức cập nhật nội dung Sơ đồ hoạt động chức đánh giá Sơ đồ chức đánh giá Sơ đồ quan hệ sở liệu Giao diện trang chủ website Giao diện xem tin tức du lịch Giao diện đánh giá địa điểm du lịch Giao diện liên hệ Giao diện đăng nhập Giao diện đăng ký Giao diện địa điểm du lịch Giao diện gợi ý theo loại hình So sánh RMSE phương pháp Trang 11 17 20 21 25 27 28 29 30 34 35 36 37 37 38 38 39 39 40 40 41 44 45 45 46 46 46 47 47 48 MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Trong thời đại bùng nổ thông tin, nhu cầu tìm kiếm thơng tin Internet ngày trở nên phổ biến Việc cần tìm thơng tin sản phẩm đó, giải pháp hầu hết người dùng sử dụng đưa câu hỏi vào công cụ tìm kiếm thay tìm website/forum chuyên ngành Tuy nhiên, cơng cụ tìm kiếm đưa danh sách lựa chọn đưa lựa chọn tốt Ví dụ, du khách lần đầu đến Quảng Nam, muốn tìm địa điểm du lịch cách tìm Google “Quang Nam tour”, nhận gần 20.000.000 kết trả Hầu hết địa điểm du lịch danh sách kết xa lạ tự quảng cáo tốt nhất, làm cho du khách bối rối biển thơng tin, vậy, du khách cần lời khuyên cho trường hợp Hệ thống gợi ý (Recommender system - RS) trở thành lĩnh vực nghiên cứu quan trọng kể từ báo lọc cộng tác (Collaborative filtering - CF) xuất vào năm 1990 [14] Hiện nay, quan tâm hệ thống gợi ý cao cần thiết ứng dụng giúp người dùng xử lý với tình trạng q tải thơng tin đưa nội dung lời khuyên phù hợp cho cá nhân Hệ thống gợi ý dạng kỹ thuật lọc thông tin sử dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực (như thương mại điện tử, giải trí, giáo dục, ) nhằm dự đốn sở thích người dùng nhờ vào thông tin cá nhân phản hồi (đánh giá) từ người dùng Hệ thống gợi ý học từ người dùng gợi ý sản phẩm tốt số sản phẩm phù hợp Các hệ thống gợi ý thường dùng ứng dụng có hai thực thể người dùng sản phẩm mà khơng đặt chúng vào ngữ cảnh cung cấp gợi ý Nói cách khác hệ thống gợi ý đa số tập trung vào giới thiệu sản phẩm phù hợp với người dùng cá nhân mà không xem xét đến thông tin ngữ cảnh người dùng thời gian, địa điểm… Để hệ thống gợi ý dự đốn xác sở thích người dùng phụ thuộc vào mức độ mà hệ thống gợi ý kết hợp thông tin theo ngữ cảnh Với việc ngành du lịch năm qua phát triển mạnh mẽ, đem lại lợi ích to lớn kinh tế - xã hội, góp phần thúc đẩy ngành sản xuất dịch vụ phát triển Nhờ tiềm đa dạng phong phú với nhiều danh lam thắng cảnh, từ thu hút khơng khách du lịch nước Tuy nhiên, khách du lịch thường gặp phải khó khăn đến nơi lạ lẫm Du 49 thiện nhiều, điều chứng tỏ lời gợi ý đáp ứng cho sở thích người dùng KẾT LUẬN CHƯƠNG Trong chương luận văn tập trung cài đặt ứng dụng hệ thống gợi ý địa điểm du lịch Một số kết chạy mô với mục đích cho thấy ưu điểm hệ thống gợi ý theo lọc cộng tác Hệ thống gợi ý địa điểm du lịch xây dựng hoàn chỉnh thực nghiệm từ phản hồi người dùng cho thấy hệ thống đưa lời gợi ý phù hợp 50 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Kết luận Hiện nay, quan tâm hệ thống gợi ý cao cần thiết ứng dụng giúp khách du lịch nắm bắt tốt thông tin đưa nội dung lời khuyên phù hợp cho cá nhân Đề tài luận văn hướng đến việc thu thập liệu đánh giá người dùng cung cấp cho hệ thống gợi ý thông qua website du lịch đơn giản, tích hợp kỹ thuật lọc cộng tác để gợi ý sản phẩm cho người dùng thực nghiệm từ phản hồi người dùng đưa lời gợi ý phù hợp Các địa điểm du lịch mà website gợi ý kết có dựa đánh giá nhiều người dùng trước Qua q trình nghiên cứu cách tổng quan du lịch Quảng Nam hệ thống gợi ý địa điểm du lịch việc ứng dụng để lập website gợi ý địa điểm du lịch hoàn thành, thực đầy đủ mục tiêu đề tài đặt giới thiệu địa điểm du lịch, lấy đánh giá người dùng làm CSDL cho hệ thống gợi ý Mặc dù hệ thống đáp ứng đầy đủ mục tiêu đề ra, nhiên cịn tồn thiếu sót chưa thể đầy đủ hệ thống gợi ý địa điểm du lịch, đạt CSDL đủ lớn Để khắc phục thiếu xót cần có nhiều thời gian đặc biệt việc thu thập liệu, tạo CSDL đủ lớn đầy đủ cho hệ thống gợi ý địa điểm du lịch nội dung quan trọng mà đề tài hướng tới, bên cạnh cần nâng cao chất lượng số lượng thông tin chi tiết cho điểm du lịch, tìm cách thu hút người dùng để lại thông tin cá nhân đánh giá cách đầy đủ Về mặt lý thuyết tìm hiểu du lịch Quảng Nam, phương pháp gợi ý, đề xuất mơ hình gợi ý theo phương pháp lọc cộng tác phương pháp phân rã ma trận, giải pháp xây dựng hệ thống gợi ý dựa vào thơng tin ngữ cảnh, từ áp dụng vào toán gợi ý địa điểm du lịch Về mặt thực nghiệm, cài đặt, đánh giá giải thuật, xây dựng thử nghiệm hệ thống gợi ý địa điểm du lịch tích hợp phương pháp lọc cộng tác, với giao diện thân thiện, dễ sử dụng hỗ trợ người dùng với gợi ý phù hợp với ngữ cảnh người dùng Hướng phát triển 51 Hệ thống tiếp tục mở rộng theo hướng như: Phát triển hệ thống tảng thiết bị di dộng thông minh, ứng dụng GPS để định vị xác giúp cho chức dẫn đường hiệu hơn, phát triển thêm chức khác kèm theo cho hệ thống như: gợi ý nhà hàng - ẩm thực, gợi ý, đưa số cải tiến cho giải thuật TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Nguyễn Hùng Dũng Nguyễn Thái Nghe 2014 Hệ thống gợi ý sản phẩm bán hàng trực tuyến sử dụng kỹ thuật lọc cộng tác Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, số 31a (2014), trang 36-51 [2] Uông Huy Long, Giải pháp mở rộng thông tin ngữ cảnh phiên duyệt web người dùng nhằm nâng cao chất lượng tư vấn hệ thống tư vấn tin tức, 2010 [3] Nguyễn Thái Nghe 2012 Kỹ thuật phân rã ma trận xây dựng hệ thống gợi ý Kỷ yếu Hội thảo Công nghệ thông tin 2012 Trường Đại học Đà Lạt, trang 68-77 [4] Huỳnh Lý Thanh Nhàn, Nguyễn Thái Nghe 2013 Hệ thống dự đoán kết học tập gợi ý lựa chọn môn học Kỷ yếu hội thảo quốc gia lần thứ XVI: Một số vấn đề chọc lọc CNTT&TT (@2013), trang 110-118 Nhà xuất Khoa học kỹ thuật [5] Nguyễn Tấn Phong, Nguyễn Thái Nghe 2014 Một giải pháp xây dựng Hệ thống gợi ý hát Trang 149-154, kỷ yếu hội thảo quốc gia lần thứ XVII: Một số vấn đề chọc lọc CNTT&TT (@2014) [6] Lư Chân Thiện Nguyễn Thái Nghe (2015) Một tiếp cận xây dựng hệ thống gợi ý theo ngữ cảnh Kỷ yếu Hội nghị quốc gia lần thứ VIII "Nghiên cứu ứng dụng Công nghệ thông tin" (FAIR 2015) [7] Lưu Nguyễn Anh Thư Nguyễn Thái Nghe (2015) Phương pháp xây dựng hệ thống gợi ý sản phẩm sử dụng phản hồi tiềm ẩn Kỷ yếu Hội nghị quốc gia lần thứ VIII "Nghiên cứu ứng dụng Công nghệ thông tin" (FAIR 2015) [8] Triệu Vĩnh Viêm, Triệu Yến Yến, Nguyễn Thái Nghe 2013 Xây dựng hệ thống gợi ý phim dựa mơ hình nhân tố láng giềng Số chun đề: Cơng nghệ Thơng tin (2013): 170-179, Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ Tiếng Anh [9] Francesco Ricci, Lior Rokach, Bracha Shapira; Paul B Kantor (2011) Recommender Systems Handbook, pages 217-250 [10] G.Adomavicius, A.Tuzhilin Towards the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2005 [11] HB.Deng Introduction to Recommendation System, China University of Hongkong seminar, 2006 [12] Pasquale Lops, Marco de Gemmis and Giovanni Semeraro, “Contentbased Recommender system: State of the Art and Trends” [13] X Su, T M Khoshgoftaar (2009) A Survey of Collaborative Filtering Techniques Advances in Artificial Intelligence, vol 2009, pp.1-20 [14] Yehuda Koren, Robert Bell and Chris Volinsky (2009) Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems Computer 42, (August 2009), 30-37 Website [15] Website Quảng Nam Portal: http://quangnam.gov.vn/ ... du lịch Điểm du lịch trung tâm ý du khách, động lực ban đầu thúc đẩy du khách thực định du lịch đến với điểm đến có điểm du lịch mà họ mong muốn, nơi trực tiếp thỏa mãn giải nhu cầu du lịch du. .. điểm du lịch 33 Chương - XÂY DỰNG HỆ THỐNG GỢI Ý ĐỊA ĐIỂM DU LỊCH 3.1 MÔ TẢ HỆ THỐNG Hệ thống gợi ý địa điểm du lịch xây dựng dạng trang web cung cấp thông tin địa điểm du lịch: Tên địa điểm du. .. đến phân tích, thiết kế xây dựng hệ thống gợi ý - Triển khai xây dựng hệ thống gợi ý địa điểm du lịch đánh giá kết Đối tượng phạm vi nghiên cứu 3.1 Đối tượng nghiên cứu - Nghiên cứu phương pháp