THÔNG TIN TÀI LIỆU
1 LỜI MỞ ĐẦU hướng ứng dụng công nghệ thơng tin ngành du lịch có chuyển biến mạnh mẽ với xuất công ty Cơ sở hình thành đề tài kinh doanh dịch vụ du lịch trực tuyến, ứng dụng đặt tour a) Bối cảnh chung tảng di động nhiều website, diễn đàn, cổng thông tin xã Kiểm soát chất lượng trở nên quan trọng hệ thống quản hội, nhằm trao đổi, chia sẻ chủ đề du lịch (như trị doanh nghiệp (Becser Zoltay-Paprika, 2003) Hiện nay, TripAdvisor.com.vn, Agoda.com, Booking.com, ) Những áp việc theo dõi đánh giá chất lượng thường dựa việc khảo lực cạnh tranh kỷ nguyên số khiến cho vấn đề kiểm sát thông tin khách hàng, thực cách soát đánh giá chất lượng dịch vụ du lịch trở nên quan thức như: vấn trực tiếp, vấn qua điện thoại, thảo trọng doanh nghiệp Tuy nhiên, thực trạng đánh giá luận nhóm, khảo sát qua thư, khảo sát trực tuyến (tiêu chuẩn ISO chất lượng dịch vụ du lịch thực cách 10004) Ngày nay, tiến công nghệ làm thay đổi thức truyền thống theo hướng dẫn tiêu chuẩn chất lượng ISO cách thức truyền thông giúp cho khách hàng dễ dàng truy cập 10004 Những phương pháp giám sát hài lịng thơng tin trao đổi ý kiến sản phẩm dịch vụ quy khách hàng cách liên tục, khơng có khả theo dõi mô lớn thời gian thực Với bùng nổ liệu lớn, xu hướng chất lượng dịch vụ dài hạn (Yussupova cộng ý kiến đánh giá khách hàng tảng trực tuyến cần sự, 2016) thu thập, khai thác, phân tích cách tự động hỗ c) Tình hình nghiên cứu ứng dụng trợ hệ thống thông tin, cho phép nhà kinh doanh có Nghiên cứu xây dựng hệ thống hỗ trợ định lĩnh thể dễ dàng theo dõi hành vi mua sắm, sở thích đánh giá vực du lịch quan tâm nhiều cộng đồng nhà khoa hài lòng khách hàng chất lượng sản phẩm dịch vụ học có nhiều hệ thống đề xuất sử dụng doanh b) Bối cảnh thực tiễn ngành du lịch nghiệp ngành du lịch Tuy nhiên, có chứng khoa Sự phát triển Internet cung cấp nhiều phương thức để học cho thấy có nghiên cứu xây dựng hệ thống hỗ trợ kinh doanh dịch vụ du lịch quảng bá sản phẩm cho du định giúp cho nhà quản trị theo dõi, kiểm sốt cải khách Việc ứng dụng công nghệ thông tin vào du lịch ngày tiến chất lượng dịch vụ du lịch tốt mang đến hội chiến lược công cụ mạnh mẽ cho Những năm gần đây, cộng đồng nhà khoa học tăng trưởng kinh tế, phân phối lại cải phát triển công nhà quản trị doanh nghiệp quan tâm nhiều đến khai thác ý kiến toàn cầu (Masron cộng sự, 2016) Tại Việt Nam, xu dựa phản hồi khách hàng chủ đề du lịch nhằm giúp cho nhà quản trị phân tích khía cạnh dịch vụ du lịch Kết tổng quan tình hình nghiên cứu cho thấy chưa có nhiều nghiên cứu sâu vào ứng dụng khai thác 4) Thực nghiệm xây dựng hệ thống hỗ trợ người dùng đánh giá cải tiến chất lượng dịch vụ du lịch Câu hỏi nghiên cứu ý kiến để giải mối quan tâm doanh nghiệp kinh 1) Những thành phần chức đặc trưng mơ hình hệ doanh dịch vụ du lịch; có chứng khoa học cho thống hỗ trợ đánh giá chất lượng dịch vụ du lịch dựa thấy có nghiên cứu tiếp cận theo hướng xây dựng hệ thống hỗ trợ phương pháp khai thác ý kiến cần phải có gì? định dựa ứng dụng phương pháp khai thác ý kiến 2) Các phương pháp khai thác ý kiến phù hợp để sử khách hàng từ cộng đồng trực tuyến để hỗ trợ nhà quản trị dụng việc đánh giá chất lượng dịch vụ du lịch dựa việc theo dõi, đánh giá chất lượng dịch vụ du lịch Xuất phát từ bối cảnh chung, bối cảnh thực tiễn ngành du lịch, tình hình nghiên cứu ứng dụng trình bày bên trên, nghiên cứu sinh chọn hướng nghiên cứu Xây dựng hệ thống hỗ liệu thu thập được? 3) Các phương pháp để tư vấn cho khách hàng lựa chọn dịch vụ du lịch phù hợp? 4) Cần phải làm để xây dựng hệ thống hỗ trợ trợ đánh giá chất lượng dịch vụ du lịch dựa phương người dùng đánh giá cải tiến chất lượng dịch vụ du pháp khai thác ý kiến khách hàng trực tuyến làm đề tài nghiên lịch? cứu luận án Đối tượng phạm vi nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu luận án hệ thống hỗ trợ đánh giá 1) Nghiên cứu đề xuất mơ hình kiến trúc hệ thống chất lượng dịch vụ du lịch Đối tượng nghiên cứu bao gồm ba hỗ trợ định đánh giá chất lượng dịch vụ yếu tố là: (i) Bài tốn đánh giá chất lượng dịch vụ du lịch; du lịch, tiếp cận dựa phương pháp khai thác ý kiến (ii) Phương pháp khai thác ý kiến khách hàng trực tuyến; (iii) khách hàng trực tuyến 2) Nghiên cứu đề xuất phương pháp khai thác ý kiến, hỗ Mô hình kiến trúc giải pháp kỹ thuật để xây dựng hệ thống hỗ trợ đánh giá chất lượng dịch vụ du lịch trợ cho nhà quản trị việc đánh giá chất lượng dịch Phạm vi nghiên cứu luận án giới hạn tập trung vào vụ du lịch loại hình dịch vụ khách sạn Dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu 3) Nghiên cứu đề xuất phương pháp tư vấn, hỗ trợ cho ý kiến bình luận tiếng Việt khách du lịch khách hàng lựa chọn dịch vụ dựa ứng dụng kết khách sạn tỉnh thành phố lớn Việt Nam Dữ liệu khai thác ý kiến thu thập tự động trang web Agoda.com 5 Phương pháp nghiên cứu dịch vụ công nghệ hỗ trợ Cơ sở tri thức lý Luận án tiếp cận nghiên cứu theo phương pháp kỹ thuật hệ thuyết tảng, phương pháp luận công cụ hỗ trợ cho việc thống (System Engineering Methodology) Quy trình nghiên cứu thực luận án Hoạt động nghiên cứu thực bao thực theo bước phương pháp khai thác liệu gồm: (i) xác định toán liên quan đến khai thác ý kiến theo chuẩn công nghiệp CRISP-DM (Cross Industry Standard khách hàng đánh giá tư vấn dịch vụ du lịch; (ii) phát Process for Data Mining) Chapman cộng (1999) triển mơ hình kiến trúc giải pháp kỹ thuật để xây dựng hệ Khung nghiên cứu tổng quát thống hỗ trợ đánh giá chất lượng dịch vụ; (iii) thực nghiệm xây Trong khung nghiên cứu tổng quát, khoảng trống nghiên cứu dựng hệ thống, đánh giá điều chỉnh cho phù hợp Các kết nhận dạng, mục tiêu nghiên cứu câu hỏi nghiên cứu nghiên cứu luận án đề xuất áp dụng thực tiễn đặt sở rút trích từ thực trạng việc đánh giá chất lượng ngành du lịch đóng góp thêm vào sở tri thức liên quan Những đóng góp luận án Đóng góp thứ nhất: Luận án góp phần luận giải sở khoa học thực tiễn vai trò cần thiết hệ thống hỗ trợ đánh giá chất lượng dịch vụ du lịch dựa tiến phương pháp tảng công nghệ thông tin Đóng góp thứ hai: Luận án đóng góp vào khung lý thuyết hệ thống hỗ trợ định, tiếp cận dựa khai thác ý kiến xây dựng hệ thống hỗ trợ định Đóng góp thứ ba: Luận án đề xuất mơ hình kiến trúc với giải pháp xây hệ thống hỗ trợ đánh giá chất lượng dịch vụ dựa phương pháp khai thác ý kiến khách hàng trực tuyến Đóng góp thứ tư: Luận án xây dựng thử nghiệm hệ thống hỗ trợ cho doanh nghiệp việc theo dõi, đánh giá cải tiến chất lượng dịch vụ du lịch Việt Nam Bên cạnh đó, hệ thống cịn giúp tư vấn cho du khách có sở để lựa chọn dịch Hình 3: Khung nghiên cứu tổng quát vụ du lịch đánh giá tốt, phù hợp với nhu cầu 7 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ HỆ THỐNG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VÀ KHAI THÁC Ý KIẾN TRONG DU LỊCH định lĩnh vực du lịch quan tâm nhiều, hướng 1.1 Tổng quan nghiên cứu hệ thống hỗ trợ định nhiều vấn đề liên quan đến du lịch Tuy vậy, gần chưa 1.3 Nhận định khoảng trống nghiên cứu Nhận định thứ nhất: Các nghiên cứu hệ thống hỗ trợ tiếp cận đa dạng công nghệ lẫn ứng dụng để hỗ trợ giải du lịch tìm thấy có nghiên cứu nước đề cập đến ứng Nghiên cứu hệ thống hỗ trợ định lĩnh vực du dụng hỗ trợ đánh giá chất lượng dịch vụ du lịch lịch cộng đồng nhà nghiên cứu quan tâm nhiều, Nhận định thứ hai: Hướng tiếp cận nghiên cứu phương pháp đa dạng hình thức, tiếp cận cơng nghệ lẫn ứng dụng để khai thác ý kiến cho thấy có nhiều kỹ thuật cơng cụ hỗ trợ hỗ trợ giải nhiều vấn đề liên quan đến du lịch Tuy nhiên, áp dụng nghiên cứu Câu hỏi đặt phương hướng nghiên cứu có khía cạnh chưa khai thác hết, cần pháp xem tốt để sử dụng làm giải pháp cho đề cải tiến nhằm hướng đến ứng dụng hệ thống hỗ trợ đánh giá tài nghiên cứu? chất lượng dịch vụ du lịch thông qua cách tiếp cận khai thác ý Nhận định thứ ba: Hướng tiếp cận nghiên cứu khai thác ý kiến kiến khách hàng trực tuyến nhằm ứng dụng kết khai thác ý kiến phân tích hành vi 1.2 Tổng quan nghiên cứu khai thác ý kiến du lịch phân tích hiệu hoạt động kinh doanh doanh nghiệp Đối với nghiên cứu khai thác ý kiến du lịch có hai đa dạng chủ đề nghiên cứu Tuy nhiên, nghiên hướng nghiên cứu phổ biến: (i) nghiên cứu phương pháp cứu khai thác ý kiến ứng dụng phân tích thái độ, sở thích, phân loại tổng hợp ý kiến thường tập trung vào việc xây dựng, trình định chọn dịch vụ đánh giá chất lượng dịch áp dụng so sánh phương pháp tính tốn nhằm tìm vụ du lịch dựa liệu lớn hướng nghiên cứu chưa phương pháp tốt việc khai thác, phân tích tổng khai thác triệt để hợp ý kiến; (ii) nghiên cứu tác động khai thác ý kiến Nhận định thứ tư: Hướng nghiên cứu phương pháp khai thác ý hoạt động kinh doanh thường tiếp cận theo phân tích hành kiến (đa phần nghiên cứu thuộc ngành khoa học máy tính) vi, dựa lý thuyết hành vi dự định mơ hình định hướng nghiên cứu ứng dụng kết khai thác ý kiến (đa phần lượng để phân tích xu hướng đo lường tác động ý nghiên cứu thuộc ngành kinh tế xã hội) thường tách kiến đánh giá khách hàng trực tuyến hiệu hoạt biệt Trong hướng nghiên cứu thứ thường dừng lại việc động kinh doanh doanh nghiệp ngành du lịch phân loại tổng hợp ý kiến, thiếu tốn áp dụng, cịn hướng 10 nghiên cứu thứ hai thường khai thác ý kiến dạng tường hợp để cải tiến chất lượng sản phẩm Tuy nhiên, nhà quản lý minh, dựa vào điểm đánh giá sẵn có tập liệu, không doanh nghiệp cung cấp dịch vụ thường dựa vào trực giác sâu vào khai thác ý kiến dạng văn phi cấu trúc định mang tính chiến lược liên quan đến chất bỏ qua nhân tố ẩn chứa liệu bình luận lượng Mơ hình PDCA (Plan-Do-Check-Act) Ishikawa khách hàng (1985) thường áp dụng cho trình định Nhận định thứ năm: Có chứng thực nghiệm cho thấy doanh nghiệp cải tiến chất lượng có nghiên cứu thực khai thác ý kiến ngôn ngữ tiếng 2.1.2 Chất lượng dịch vụ du lịch Việt Phải khai thác ý kiến ngôn ngữ tiếng Việt Theo Luật Du lịch Việt Nam, “dịch vụ du lịch việc cung cấp thách thức cộng đồng nhà nghiên cứu Việt Nam? Vấn dịch vụ lữ hành, vận chuyển, lưu trú, ăn uống, vui chơi đề cần làm sáng tỏ thêm đề tài nghiên cứu giải trí, thơng tin, hướng dẫn dịch vụ khác nhằm đáp Nhận định thứ sáu: Có thể khẳng định mặt nghiên cứu thực ứng nhu cầu khách du lịch” nghiệm, Việt Nam gần có chứng khoa học cho 2.1.3 Phương pháp đánh giá chất lượng dịch vụ du lịch thấy có nghiên cứu hệ thống hỗ trợ định đánh Trong lĩnh vực du lịch, mơ hình đánh giá chất lượng dịch vụ giá chất lượng dịch vụ du lịch dựa phương pháp khai thác ý Gronroos (1984) mơ hình khoảng cách chất lượng dịch vụ kiến khách hàng trực tuyến CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ DU LỊCH, HỆ THỐNG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VÀ PHƯƠNG PHÁP KHAI THÁC Ý KIẾN Parasuraman cộng (1985) với thang đo chất lượng dịch vụ SERVQUAL (Parasuraman cộng sự, 1988) sử dụng phổ biến 2.2 Hệ thống hỗ trợ định 2.2.1 Quá trình định Theo Simon (1960), Shim cộng (2002) (được trích Felsberger cộng sự, 2016), trình định bao 2.1 Đánh giá chất lượng dịch vụ du lịch gồm bước: Xác định vấn đề, Xác định giải pháp, Phát triển 2.1.1 Quan điểm quản trị chất lượng mơ hình định, Phân tích giải pháp, Lựa chọn Quản trị chất lượng trở thành phần quan trọng hệ giải pháp Triển khai giải pháp thống quản lý doanh nghiệp (Becser Zoltay-Paprika, 2003) Đối với doanh nghiệp hoạt động sản xuất, nhà quản lý thường sử dụng mơ hình việc lựa chọn hướng phù 11 12 2.2.2 Các khái niệm hệ thống hỗ trợ định based), dựa vào nhân học ngữ cảnh (demographic and Theo Keen Scott-Morton (1978), “Hệ thống hỗ trợ định context-based); kỹ thuật lai (hybrid methods) hệ thống kết hợp tri thức người lực máy 2.3 Phương pháp khai thác ý kiến tính để nâng cao chất lượng định Đây hệ thống dựa 2.3.1 Ý kiến, quan điểm khách hàng máy tính, giúp nhà quản trị giải vấn đề có tính chất Ngày nay, khách hàng dễ dàng truy cập thơng tin trao bán cấu trúc” đổi ý kiến công ty, sản phẩm dịch vụ quy mô lớn, 2.2.3 Kiến trúc hệ thống hỗ trợ định thời gian thực Sự bùng nổ hệ Web 2.0, chuyển Kiến trúc hệ thống hỗ trợ định thường có thành sang tảng di động, sau đời số lượng lớn phần (Galipalli Madyala, 2012; Borissova tảng đánh giá sản phẩm trực tuyến (TripAdvisor, Mustakerov, 2012): Hệ quản trị sở liệu, Hệ quản trị sở Yelp.com, Amazon,…) Những tảng cho phép khách mơ hình, Giao diện người dùng hàng có hội đăng đánh giá sản phẩm với nội dung 2.2.4 Phân loại hệ thống hỗ trợ định dạng điểm số ý kiến sản phẩm Ý kiến từ mạng xã hội Dựa vào chế hỗ trợ định, theo tổng hợp nghiên website không tác động đến trình định cứu Felsberger cộng (2016) Borissova mua sắm khách hàng mà hướng dẫn nhà kinh doanh Mustakerov (2012), có kiểu hệ thống hỗ trợ định, bao việc đưa định chiến lược (Piccoli Pigni, gồm: dựa mơ hình (Model driven), dựa liệu (Data 2013) driven), dựa giao tiếp (Communication driven), dựa tài 2.3.2 Khái quát phương pháp khai thác ý kiến liệu (Document driven) dựa tri thức (Knowledge driven) Khai thác ý kiến (opinion mining), hay cịn có tên gọi khác 2.2.5 Hệ thống tư vấn thông tin phân tích cảm xúc (sentiment analysis), lĩnh vực nghiên Hệ thống tư vấn dạng hệ thống hỗ trợ định, hướng cứu nhằm phân tích, đánh giá nhận định người đối đến hỗ trợ cho người dùng giải vấn đề tải thông tin tượng như: sản phẩm, dịch vụ, tổ chức, cá nhân, kiện, chủ đề (Hashler, 2012) Theo tổng hợp Burke (2007) Van thuộc tính đối tượng (Pang Lee, 2008; Liu, 2012) Capelleveen cộng (2019), kỹ thuật tư vấn thông tin Một quy trình khai thác ý kiến thường gồm ba bước chính: (i) chia làm loại chính: dựa nội dung (content-based), lọc Thu thập ý kiến (opinion retrieval), (ii) Phân loại ý kiến (opinion cộng tác (collaborative filtering), dựa tri thức (knowledge- classification) (iii) Tổng hợp ý kiến (opinion summarization) (Ali, 2015; Kumar Reddy, 2016) Trong đó, phân loại ý kiến 13 14 xem bước quan trọng nhằm mục đích phân lớp ý CHƯƠNG 3: ĐỀ XUẤT MƠ HÌNH HỆ THỐNG HỖ TRỢ ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ DU LỊCH DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP KHAI THÁC Ý KIẾN KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN kiến theo quan điểm: lạc quan, tích cực (positive); bi quan, tiêu cực (negative) trung lập (neutral) 2.3.3 Kỹ thuật phân loại ý kiến Có hai cách tiếp cận phổ biến phân loại ý kiến: dựa vào phương pháp máy học (Machine learning), dựa vào từ vựng 3.1 Mơ hình nghiên cứu đề xuất (Lexicon based) (Medhat cộng sự, 2014; Dhokrat cộng sự, 3.1.1 Mơ hình lý thuyết 2015; Yadav, 2015; Sun cộng sự, 2017) Ngoài ra, để gia tăng Nghiên cứu đề xuất xây dựng mơ hình hệ thống hình 3.1: hiệu suất việc phân loại ý kiến, nghiên cứu dùng phương pháp lai kết hợp hai phương pháp máy học từ vựng 2.3.4 Đánh giá tính hiệu phân loại ý kiến Hệu phân loại ý kiến thường đánh giá dựa số: Accuracy, Precision, Recall F1 Bảng 2.3: Ma trận sai lầm Dự báo: Positive Dự báo: Negative Thực tế: Positive True Positive (TP) False Negative (FN) Thực tế: Negative False Positive (FP) True Negative (TN) Các số xác định công thức sau: ்ேା் • = ݕܿܽݎݑܿܿܣ • • • ்ேା்ାிାிே ் ்ାி ் ܴ݈݈݁ܿܽ = ்ାிே ଶ ×௦ ×ோ ܨ1 = ௦ାோ ܲ= ݊݅ݏ݅ܿ݁ݎ Hình 3.1: Mơ hình nghiên cứu đề xuất 3.1.2 Mơ hình kiến trúc hệ thống Hệ thống bao gồm ba phân hệ chính: (1) Phân hệ thu thập liệu, (2) Phân hệ phân tích liệu, (3) Giao diện người dùng 15 16 tiếng Việt Nghiên cứu tiến hành tiền xử lý liệu cách loại bỏ liệu khuyết, bình luận khơng chứa đựng thơng tin cần thiết để tiến hành bước xử lý 3.2.2 Thử nghiệm mơ hình phân loại ý kiến Trình tự thử nghiệm mơ hình phân loại ý kiến: • Gán nhãn liệu (Data Labeling) • Làm liệu (Data Cleaning) • Tách từ (Words Segmentation) • Trích xuất đặc trưng (Feature Extraction) • Huấn luyện (Training) • Đánh giá mơ hình (Validation) 3.2.3 Xây dựng phương pháp hỗ trợ đánh giá chất lượng dịch vụ 3.2.3.1 Phương pháp xếp hạng dịch vụ Việc tổng hợp xếp hạng dịch vụ du lịch theo quan điểm Hình 3.2: Mơ hình kiến trúc hệ thống 3.2 Thiết kế nghiên cứu Quy trình thực nghiệm gồm bước: (1) Thu thập Tiền xử lý liệu, (2) Thử nghiệm mơ hình phân loại ý kiến, (3) Xây dựng phương pháp hỗ trợ đánh giá chất lượng dịch vụ, (4) Xây dựng phương pháp tư vấn hỗ trợ lựa chọn dịch vụ, (5) Xây dựng giao diện người dùng 3.2.1 Thu thập tiền xử lý liệu Nghiên cứu tiến hành thu thập liệu chương trình tự động, liệu lấy từ trang web agoda.com Với đối tượng phạm vi nghiên cứu hướng đến ngôn ngữ tiếng Việt, kỹ thuật khai phá liệu sử dụng để lọc chọn bình luận khách hàng du khách dựa vào cơng thức: ் ି ்ே ܪ = ்ோ Trong đó: (3.1) • Hi: điểm xếp hạng khách sạn thứ i • TPi: số bình luận đánh giá “tích cực” • TNi: số bình luận đánh giá “tiêu cực” • TRi: tổng số bình luận nhận khách sạn thứ i khách sạn thứ i khách sạn thứ i Ngoài ra, chuẩn hóa theo thang đo khác tùy thuộc vào mục đích so sánh, đánh giá khách sạn: R′ = ܽ + ሺு ିெሼுభ ,ுమ ,…,ு ሽሻ×ሺିሻ ெ௫ሼுభ ,ுమ ,…,ு ሽିெሼுభ ,ுమ ,…,ு ሽ (3.2) 17 18 Trong đó: Chuẩn hóa STD_scorei tính mức độ quan trọng tương • R’i: điểm xếp hạng khách sạn thứ i chuẩn hóa • a b cận cận thang đo (ví dụ muốn đưa thang đo 1-5 điểm, lúc a = 1, b = 5) RI = đối (Relative importance) RIi khía cạnh ai: ௌ்_௦ ିெሼௌ்_௦భ ,ௌ்_௦మ ,…,ௌ்_௦ ሽ ெ௫ሼௌ்_௦భ ,ௌ்_௦మ ,…,ௌ்_௦ ሽିெሼௌ்_௦భ ,ௌ்_௦మ ,…,ௌ்_௦ ሽ (3.7) 3.2.3.2 Phương pháp xếp hạng thuộc tính dịch vụ Nghiên cứu sử dụng phương pháp xếp hạng khía cạnh dịch 3.2.4 Xây dựng phương pháp tư vấn hỗ trợ lựa chọn dịch vụ vụ Marrese-Taylor cộng (2014), mơ tả sau: Trình tự thực tiến hành sau: Gọi Pi Ni số quan điểm tích cực (positive) số quan điểm • Bước 1: Xác định độ tương tự khách hàng so • Bước 2: Dự đốn mức độ ưa thích khách sạn khách với khách hàng có hệ thống tiêu cực (negative) khía cạnh (thuộc tính) P_scorei N_scorei giá trị chuẩn hóa Pi Ni theo qui tắc Min-Max, P_scorei N_scorei nhận giá trị từ đến 1, công thức sau: ܲ_݁ݎܿݏ = ܰ_݁ݎܿݏ = ⎧ 0, ⎪ ܲ = kỹ thuật dự đoán phổ biến thuộc phương pháp lọc cộng tác, bao ⎨ ିெሼభ ,మ ,…, ሽ ⎪ , ܲ ≠ ⎩ ெ௫ሼభ,మ,…, ሽିெሼభ,మ,…, ሽ (3.3) ⎨ ே ିெሼேభ ,ேమ ,…,ே ሽ ⎪ , ܰ ≠ ⎩ ெ௫ሼேభ,ேమ,…,ே ሽିெሼேభ,ேమ,…,ே ሽ (3.4) ⎧ 0, ⎪ hàng hệ thống phương pháp lọc cộng tác Nghiên cứu tiến hành huấn luyện thử nghiệm số gồm: Phân phối chuẩn ND (Normal Distribution), Thuật toán KNN (K-Nearest Neighbors), Đồng phân cụm CC (CoClustering), Kỹ thuật phân rã ma trận MF (Matrix Factorization) ܰ = 3.2.5 Xây dựng giao diện người dùng Màn hình giao diện hệ thống hỗ trợ người dùng đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn xây dựng sở tổng hợp Độ lệch chuẩn điểm số khía cạnh tính cơng thức xử lý, tính tốn, phân tích để người dùng tự động hóa quy bên dưới, AV_scorei điểm trung bình STD_scorei trình đánh giá cải tiến chất lượng độ lệch chuẩn: ݁ݎܿݏ_ܸܣ = ܵܶ݁ݎܿݏ_ܦ = ට _௦ ାே_௦ ଶ (3.5) ሺ_௦ ି _௦ ሻమ ାሺே_௦ ି _௦ ሻమ ଶ (3.6) 19 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM XÂY DỰNG HỆ THỐNG HỖ TRỢ ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ DU LỊCH DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP KHAI THÁC Ý KIẾN KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN 20 luyện lại Kết nghiên cứu giúp xác định phương pháp công cụ phân loại ý kiến phù hợp 4.1.3 Kết hỗ trợ đánh chất lượng dịch vụ 4.1.3.1 Kết xếp hạng khách sạn Việc xếp hạng khách sạn theo quan điểm du khách thực 4.1 Kết thực nghiệm nghiên cứu công thức (3.1) (3.2) Nghiên cứu sử dụng 4.1.1 Kết thu thập tiền xử lý liệu thang điểm từ đến thực làm tròn điểm số Kết cho Kết thu thập liệu 39.976 bình luận bao gồm tiếng thấy khách sạn đánh giá điểm chiếm số lượng cao Anh tiếng Việt, khoảng thời gian từ năm 2010 đến năm (209 khách sạn) khách sạn đánh giá điểm chiếm số 2019 Sau lọc bỏ bình luận tiếng Anh, giữ lại lượng thấp (12 khách sạn) bình luận Tiếng Việt, liệu lại để tiến hành thực 4.1.3.2 Kết trích xuất khía cạnh dịch vụ nghiệm 14.559 bình luận 521 khách sạn 40 tỉnh thành Nghiên cứu dùng phương pháp TF-IDF để trích xuất nước khoảng 200 danh từ cụm danh từ có số TF-IDF cao 4.1.2 Kết thử nghiệm mơ hình phân loại ý kiến tập liệu Sau xem xét ngữ nghĩa tham khảo Nghiên cứu tiến hành thử nghiệm thuật toán, bao chuyên gia, kết giữ lại 40 khía cạnh có ý nghĩa lĩnh vực gồm: Naïve Bayes (NB), Support Vector Machines (SVM), khách sạn Kết thực nghiệm tính tốn với cơng thức (3.7) Logistic Regression (LR), Neural Network (NN), DecisionTree xác định mức độ quan trọng tương đối khía cạnh (DT), RandomForest (RF) Kết thử nghiệm cho thấy mô dịch vụ khách sạn, xem tiêu chí có trọng số cho hình LR, SVM NN có độ xác cao (lần lượt 0,79; yếu tố chất lượng dịch vụ khách sạn, làm sở cho nhà kinh 0,78 0,79) Nghĩa mơ hình tương đối phù hợp với doanh dịch vụ du lịch xem xét, đánh giá so sánh chất lượng tập liệu huấn luyện Tuy nhiên, xét thêm yếu tố thời gian dịch vụ khách sạn tỉnh thành nên chọn mơ hình LR SVM tốt Do đó, ứng tỉnh thành khác dụng dùng hai mơ hình cơng cụ để 4.1.4 Kết tư vấn hỗ trợ lựa chọn dịch vụ phân loại ý kiến cho liệu bình luận chưa phân loại Kết cho thấy phương pháp MF có sai số thấp liệu bình luận phát sinh mà khơng cần phải huấn 0,4373; phương pháp KNN có sai số 0,4408; thứ ba CC với sai số 0,456 cuối ND có sai số cao 21 22 0,5712 Do chênh lệch thời gian xử lý phương pháp 4.2 Các khuyến nghị từ kết thực nghiệm nghiên cứu không đáng kể nên nghiên cứu định chọn phương pháp 4.2.1 Về phạm vi triển khai hệ thống MF làm giải pháp để xây dựng chức tư vấn dịch vụ Các doanh nghiệp có thể: (i) xây dựng triển khai hệ thống theo 4.1.5 Giao diện hỗ trợ người dùng dạng tích hợp vào hệ thống CRM doanh nghiệp để đánh giá chất lượng dịch vụ doanh nghiệp đó; (ii) xây dựng triển khai hệ thống độc lập, khai thác nguồn liệu mạng để đánh giá chất lượng dịch vụ nhiều doanh nghiệp khác ngành du lịch 4.2.2 Về công nghệ lưu trữ xử lý liệu Khi triển khai thực tế, doanh nghiệp cần tính đến ứng dụng cơng nghệ lưu trữ liệu lớn, bên cạnh xem xét khả trang bị hệ thống tính tốn hiệu suất cao Tuy nhiên, vấn đề Hình 4.7: Màn hình dành cho nhà quản trị cần phải đánh giá tính khả thi dự án, chi phí đầu tư hạ tầng cơng nghệ thơng tin lợi ích kỳ vọng mà hệ thống mang lại 4.2.3 Về quy trình vận hành hệ thống Các chức thu thập liệu, tiền xử lý liệu, huấn luyện lại mơ hình phân loại ý kiến tư vấn lựa chọn dịch vụ nên thực cách định kỳ Bên cạnh tùy thuộc vào tốc độ tăng trưởng biến động nguồn liệu bình luận khách hàng trang mạng tảng xã hội 4.2.4 Về người sử dụng hệ thống Ngồi đối tượng sử dụng hệ thống nhà quản trị doanh Hình 4.8: Màn hình dành cho khách hàng nghiệp khách hàng, chức thu thập liệu, tiền xử lý liệu, huấn luyện, đánh giá lựa chọn mơ hình phân loại 23 24 ý kiến nên thực chuyên gia tri thức, đặc biệt khách hàng trực tuyến Về mặt giải pháp, nghiên cứu đề xuất chuyên gia khoa học liệu ứng dụng phương pháp khai thác ý kiến khách hàng trực tuyến, 4.2.5 Về khả mở rộng hệ thống đặc biệt phương pháp máy học có giám sát Đồng thời, nghiên Hệ thống mở rộng thu thập thêm liệu bình luận cứu đề xuất phương pháp xếp hạng thực thể, đối tượng khách sạn trang Booking, Tripadvisor, mạng thuộc tính đối tượng dựa khai thác ý kiến khách hàng xã hội Tuy nhiên, nghiên cứu gặp thách thức lớn Bên cạnh đó, nghiên cứu đề xuất phương pháp tư vấn việc hợp nguồn liệu khác khách hàng lựa chọn dịch vụ, kết hợp lai phương pháp lọc cộng tác kết xếp hạng đối tượng có từ khai thác ý kiến khách hàng trực tuyến Các kết đạt KẾT LUẬN trả lời câu hỏi nghiên cứu đặt phần mở đầu Trên Nghiên cứu luận án tiến hành nhằm xây dựng hệ áp dụng hệ thống thực tiễn Đây tham chiếu cho thống hỗ trợ đánh giá chất lượng dịch vụ du lịch dựa phương nhà nghiên cứu nhà quản trị doanh nghiệp khơng sở đó, nghiên cứu đưa số khuyến nghị để triển khai pháp khai thác ý kiến khách hàng trực tuyến Trên sở tổng lĩnh vực du lịch mà cịn mở rộng cho lĩnh vực quan tình hình nghiên cứu ngồi nước liên quan đến đề kinh doanh khác Tuy nhiên, điều kiện thời gian phức tài, lý luận dựa lý thuyết tảng, nghiên cứu tạp giải pháp cơng nghệ, nghiên cứu cịn nhiều hạn lần khẳng định cần thiết đề tài nghiên cứu chế, tạo khoảng trống để tiếp tục nghiên cứu, phát triển khung phân tích khái niệm nghiên cứu, đồng thời đề xuất tương lai mơ hình nghiên cứu tổng qt Nghiên cứu sử dụng phương pháp luận tiếp cận theo kỹ thuật hệ thống, quy trình nghiên cứu thực theo bước phương pháp khai thác liệu theo chuẩn công nghiệp CRISP-DM Dữ liệu bình luận tiếng Việt du khách khách sạn Việt Nam, thu thập trang web Agoda Về mặt kiến trúc hệ trúc hệ thống, nghiên cứu đề xuất mơ hình hệ thống hỗ trợ đánh giá chất lượng dịch vụ dựa khai thác ý kiến thông tin ... giá chất lượng dịch vụ du lịch; du lịch, tiếp cận dựa phương pháp khai thác ý kiến (ii) Phương pháp khai thác ý kiến khách hàng trực tuyến; (iii) khách hàng trực tuyến 2) Nghiên cứu đề xuất phương. .. khai thác ý kiến xây dựng hệ thống hỗ trợ định Đóng góp thứ ba: Luận án đề xuất mơ hình kiến trúc với giải pháp xây hệ thống hỗ trợ đánh giá chất lượng dịch vụ dựa phương pháp khai thác ý kiến khách. .. lĩnh vực du lịch, mơ hình đánh giá chất lượng dịch vụ giá chất lượng dịch vụ du lịch dựa phương pháp khai thác ý Gronroos (1984) mơ hình khoảng cách chất lượng dịch vụ kiến khách hàng trực tuyến
Ngày đăng: 17/06/2021, 07:42
Xem thêm: