Khóa luận tốt nghiệp hệ hỗ trợ chia sẻ và đánh giá thông tin du lịch

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN KHOA CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM NGUYỄN KHA TỊNH – 16521248 NGUYỄN NGỌC NGHĨA – 16521585 KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP HỆ HỖ TRỢ CHIA SẺ VÀ ĐÁNH GIÁ THÔNG TIN DU LỊCH SUPPORT SYSTEM FOR SHARING AND REVIEWING TRAVEL INFORMATION KỸ SƯ NGÀNH KỸ THUẬT PHẦN MỀM TP HỒ CHÍ MINH, 2021 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN KHOA CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM NGUYỄN KHA TỊNH – 16521248 NGUYỄN NGỌC NGHĨA – 16521585 KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP HỆ HỖ TRỢ CHIA SẺ VÀ ĐÁNH GIÁ THÔNG TIN DU LỊCH SUPPORT SYSTEM FOR SHARING AND REVIEWING TRAVEL INFORMATION KỸ SƯ NGÀNH KỸ THUẬT PHẦN MỀM GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN TS DƯƠNG MINH ĐỨC THS NGUYỄN CÔNG HOAN TP HỒ CHÍ MINH, 2021 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 ĐHQG TP HỒ CHÍ MINH CỘNG HỒ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TP HCM, ngày tháng năm 2021 NHẬN XÉT KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP (CỦA CÁN BỘ HƯỚNG DẪN) Tên đề tài: SUPPORT SYSTEM FOR SHARING AND REVIEWING TRAVEL INFORMATION Cán hướng dẫn: Nhóm SV thực hiện: Nguyễn Kha Tịnh 16521248 TS Dương Minh Đức Nguyễn Ngọc Nghĩa 16521585 ThS Nguyễn Công Hoan Đánh giá khoá luận: Về báo cáo: Số trang: Số chương: Số bảng số liệu: Số hình vẽ: Số tài liệu tham khảo: Sản phẩm: Một số nhận xét hình thức báo cáo: ································································································ ································································································ ································································································ Về nội dung nghiên cứu: ·································································································· ·································································································· ·································································································· ·································································································· Về chương trình ứng dụng: ·································································································· ·································································································· ·································································································· ·································································································· Về thái độ làm việc sinh viên: ·································································································· ·································································································· ·································································································· Đánh giá chung: ·································································································· ·································································································· ·································································································· ·································································································· Điểm sinh viên: Nguyễn Kha Tịnh :…… /10 Nguyễn Ngọc Nghĩa :…… /10 Người nhận xét (Ký tên ghi rõ họ tên) TS Dương Minh Đức ĐHQG TP HỒ CHÍ MINH CỘNG HỒ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TP HCM, ngày tháng năm 2021 NHẬN XÉT KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP (CỦA CÁN BỘ HƯỚNG DẪN) Tên đề tài: SUPPORT SYSTEM FOR SHARING AND REVIEWING TRAVEL INFORMATION Cán hướng dẫn: Nhóm SV thực hiện: Nguyễn Kha Tịnh 16521248 TS Dương Minh Đức Nguyễn Ngọc Nghĩa 16521585 ThS Nguyễn Cơng Hoan Đánh giá khố luận: Về báo cáo: Số trang: Số chương: Số bảng số liệu: Số hình vẽ: Số tài liệu tham khảo: Sản phẩm: Một số nhận xét hình thức báo cáo: ································································································ ································································································ ································································································ Về nội dung nghiên cứu: ·································································································· ·································································································· ·································································································· ·································································································· Về chương trình ứng dụng: ·································································································· ·································································································· ·································································································· ·································································································· Về thái độ làm việc sinh viên: ·································································································· ·································································································· ·································································································· Đánh giá chung: ·································································································· ·································································································· ·································································································· ·································································································· Điểm sinh viên: Nguyễn Kha Tịnh :…… /10 Nguyễn Ngọc Nghĩa :…… /10 Người nhận xét (Ký tên ghi rõ họ tên) ThS Ngũn Cơng Hoan ĐHQG TP HỒ CHÍ MINH CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TP HCM, ngày tháng năm 2021 NHẬN XÉT KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP (CỦA CÁN BỘ PHẢN BIỆN) Tên đề tài: SUPPORT SYSTEM FOR SHARING AND REVIEWING TRAVEL INFORMATION Nhóm SV thực hiện: Cán phản biện: Nguyễn Kha Tịnh 16521248 Nguyễn Ngọc Nghĩa 16521585 Đánh giá khoá luận: Về báo cáo: Số trang: Số chương: Số bảng số liệu: Số hình vẽ: Số tài liệu tham khảo: Sản phẩm: Một số nhận xét hình thức báo cáo: ································································································ ································································································ ································································································ Về nội dung nghiên cứu: ·································································································· ·································································································· ·································································································· ·································································································· Về chương trình ứng dụng: ·································································································· ·································································································· ·································································································· ·································································································· Về thái độ làm việc sinh viên: ·································································································· ·································································································· ·································································································· Đánh giá chung: ·································································································· ·································································································· ·································································································· ·································································································· Điểm sinh viên: Nguyễn Kha Tịnh :………./10 Nguyễn Ngọc Nghĩa :………./10 Người nhận xét (Ký tên ghi rõ họ tên) LỜI CẢM ƠN Trong suốt q trình hồn thành khóa luận tốt nghiệp này, chúng em nhận nhiều hỗ trợ từ phía thầy giảng viên khoa Công nghệ Phần mềm, trường Đại học Công nghệ Thông tin - Đại học Quốc gia Tp Hồ Chí Minh Với lòng biết ơn sâu sắc nhất, chúng em xin gửi lời tri ân sâu sắc đến Tiến sĩ Dương Minh Đức Thạc sĩ Nguyễn Công Hoan với vốn tri thức tâm huyết trực tiếp hướng dẫn, truyền đạt kiến thức bổ ích, quan tâm hỗ trợ tận tình tạo điều kiện thuận lợi cho chúng em suốt trình nghiên cứu khoa học khóa luận tốt nghiệp Chúng em xin gửi lời cảm ơn đến quý Thầy, Cô khoa Công nghệ Phần mềm nhà trường tạo điều kiện mặt tinh thần vật chất để chúng em có hội nghiên cứu tích lũy nhiều kiến thức cách chuyên nghiệp Điều quan trọng đường học tập nghiên cứu sau chúng em Chúng em muốn gửi lời cảm ơn đến anh chị khóa trước bạn bè động viên, sát cánh với chúng em suốt năm học tập trường đặc biệt giai đoạn cuối quãng đường đại học Tất kiến thức trau dồi, kinh nghiệm sống có hành trang quý báu theo chúng em sau Mặc dù chúng em nỗ lực tốt để hồn thành khóa luận, song khơng thể tránh khỏi sai sót, mong nhận thơng cảm góp ý chân thành từ phía Thầy hướng dẫn Thầy, Cô để đề tài hồn thiện chúng em có nhiều kinh nghiệm lĩnh vực nghiên cứu Cuối cùng, chúng em xin chúc quý thầy, cô khoa Công nghệ Phần mềm nói riêng trường Đại học Cơng nghệ Thơng tin nói chung, gia đình bạn bè sức khỏe – thành công – hạnh phúc Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2021 Nguyễn Kha Tịnh, Nguyễn Ngọc Nghĩa STT Biến cố Xử lý Chọn tab “Lịch trình” Hiển thị danh sách lịch trình người dùng tạo Chọn nút “Thông tin” Hiển thị thông tin người dùng Chọn nút “Cập nhật” Cập nhật thông tin người dùng từ form Chọn nút “Tạo lịch trình” Chuyển người dùng đến trang tạo lịch trình Bảng 3.45 Bảng biến cố xử lý đối tượng hình trang cá nhân tab thơng tin b) Màn hình lịch trình Hình 3.40 Giao diện hình trang cá nhân tab lịch trình - Mơ tả đối tượng hình STT Tên đối tượng Ý nghĩa Danh sách lịch trình Danh sách lịch trình người dùng tạo Lịch trình Lịch trình người dùng tạo chứa thơng tin bao gồm: hình ảnh điểm đến, tên điểm đến, thời gian thực lịch trình người tạo lịch trình Bảng 3.46 Bảng mô tả đối tượng hình giao diện trang cá nhân tab lịch trình - Biến cố xử lý 78 STT Biến cố Xử lý Chọn tab item lịch trình Hiển thị lịch trình chi tiết điểm đến Bảng 3.47 Bảng biến cố xử lý hình giao diện cá nhân tab lịch trình 3.2.5.5 Giao diện hình danh sách địa điểm Hình 3.41 Giao diện hình danh sách địa điểm Mô tả đối tượng hình STT Tên đối tượng Ý nghĩa Ơ tìm kiếm Cho phép người dùng tìm kiếm địa điểm Danh sách địa điểm Danh sách địa điểm địa điểm thể thơng tin bao gồm: Hình ảnh, số lượt đánh giá, điểm đánh giá, tên địa điểm, vị trí địa điểm thuộc điểm đến Map Hiển thị địa điểm map Bảng 3.48 Bảng mô tả đối tượng giao diện hình danh sách địa điểm - Biến cố xử lý STT Biến cố Xử lý 79 Chọn địa điểm Hệ thống chuyển người dùng sang trang thông tin chi tiết địa điểm chọn Chọn địa điểm Hiển thị popup bao gồm tên địa điểm, mô tả ngắn đồ hình ảnh địa điểm Bảng 3.49 Bảng biến cố xử lý đối tượng hình giao diện danh sách địa điểm 3.2.5.6 Giao diện hình đánh giá Hình 3.42 Giao diện hình đánh giá - Mô tả đối tượng hình STT Tên đối tượng Ý nghĩa Rating Điểm đánh giá từ người dùng Tiêu đề nhận xét Cho phép người dùng nhập tiêu đề nhận xét điểm đến địa điểm 80 Nhận xét bạn Cho phép người dùng đánh giá cách chi tiết điểm đến địa điểm Nút “Lưu nhận xét” Cho phép người dùng lưu đánh giá nhận xét Danh sách đánh giá từ Danh sách nhận xét đánh giá từ người dùng người dùng khác khác Mỗi đánh giá thể thông tin bao gồm: thời gian đánh giá, người đánh giá, tiêu đề nội dung đánh giá Bảng 3.50 Bảng mô đối tượng giao diện hình đánh giá - Biến cố xử lý STT Biến cố Xử lý Chọn số điểm rating Hệ thống số đánh giá dựa vào lựa chọn người dùng thang điểm Chọn nút “Lưu đánh giá” Hệ thống hiển thị thông báo lưu nhận xét thành công load lại trang Bảng 3.51 Bảng biến cố xử lý giao diện hình đánh giá 81 Chương MÔ HÌNH ĐÁNH GIÁ THƠNG TIN DU LỊCH 4.1 Nội dung thực Sử dụng liệu đầu vào bình luận trải nghiệm người dùng khứ hệ thống chúng em Dữ liệu hỗ trợ thực đánh giá thông tin du lịch người dùng địa điểm du lịch Quy trình thực bao gồm bước tiền xử lý liệu huấn luyện, cuối đưa kết Chúng em chuẩn bị tập liệu huấn luyện gồm 13 thuộc tính, tập liệu trải qua trình tiền xử lý nhằm loại bỏ liệu nhiễu, giá trị rỗng Kết trình tiền xử lý liệu đầu vào cho phương pháp huấn luyện mơ hình Transformer, điển hình mơ hình BERT scikit-learn Sau kết độ xác thu từ cơng cụ đo độ xác mơ hình BERT, chúng em tiến hành so sánh thuật tốn đưa mơ hình đánh giá thơng tin du lịch Cuối đưa yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu người dùng Dữ liệu bình luận Tiền xử lý liệu • Hợp thức hóa • Mã hóa • Thêm token đặc biệt Huấn luyện trọng số • Pretrain model BERT • Fine-tuning model Kết luận • So sánh mơ hình • Đánh giá Kết • Bộ liệu huấn luyện trọng số Hình 4.1 Quy trình thực 82 4.2 Mơ hình đề x́t Đã có nhiều nghiên cứu kỹ thuật phương pháp áp dụng để xây dụng mơ hình dự đốn nhu cầu du lịch nói chung, xử lý ngơn ngữ tự nhiên nói riêng Nhưng đánh giá thơng tin du lịch chưa có nhiều nghiên cứu cho lĩnh vực Đối với xử lý ngơn ngữ tự nhiên phương pháp có ưu nhược điểm khác nhau, chẳng hạn định, SVM, LSTM, KNN, … Trong nghiên cứu lần này, chúng em sử dụng mơ hình BERT thư viện scikit-learn 4.3 Quy trình thực 4.3.1 Tiền xử lý dữ liệu [9] 4.3.1.1 Hợp thức hóa (Canonicalization) Là trình loại bỏ tất chữ số, ký tự dấu câu, dấu trọng âm, chuyển đổi chữ thành chữ thường 4.3.1.2 Mã hóa (Tokenization) Là q trình mã hóa văn cách sử dụng cơng cụ Underthesea NLP Nó chia câu thành từ có nghĩa, chia nhỏ từ thành tiền tố, gốc hậu tố để xử lý từ chưa xuất tốt 4.3.1.3 Thêm token đặc biệt (Special token addition) Là trình thêm token [CLS] vào đầu câu token [SEP] ngăn cách câu 4.3.2 Huấn luyện trọng số [9] 4.3.2.1 Load pretrain model BERT Chúng em sử dụng pretrain model BERT tokenizer để bắt đầu trình gán nhãn cho liệu đầu vào xử lý trước Kết trình xuất lớp softmax, lớp softmax lớp mạng nơ-ron kết nối đầy đủ với chức kích hoạt softmax Hàm softmax σ : RK → RK cho công thức đây: 83 Trong đó, z = (z1, , zK) ∈ RK đầu trung gian lớp softmax (cịn gọi logits) Sau đó, nút đầu có xác suất cao chọn làm nhãn dự đoán cho đầu vào 4.3.2.2 Fine-tuning model BERT Sau lấy vec-tơ câu từ BERT, xây dựng số lớp cụ thể tóm tắt xếp chồng lên đầu BERT, để nắm bắt tính cấp tài liệu để trích xuất tóm tắt Đối với câu senti, chúng em tính điểm dự đốn cuối Y’i Sai số tồn mơ hình phân loại nhị phân Entropy (Binary Classification Entropy) Y’i so với nhãn vàng Yi Các lớp tóm tắt tinh chỉnh chung với BERT Trình phân loại đơn giản thêm lớp tuyến tính đầu BERT sử dụng hàm xích-ma để nhận điểm dự đốn: Lúc này, sau hoàn thành việc huấn luyện trọng số (weights, bias) mơ hình, kết lưu vào file có định dạng *.pkl 4.3.3 Áp dụng việc học máy vào train model Tại trình này, chúng em sử dụng hàm class train_test_split LogisticRegression để tiến hành học máy cho train model: 4.4 Thư viện scikit-learn Trong q trình xây dựng khơng thể khơng kể đến thư việc scikit-learn Scikit-learn thư viện mã nguồn mở phát triển Python phục vụ cho việc nghiên cứu học máy Thử viện cho phép sử dụng thuật toán quan trọng cách đơn giản 84 hiệu cung cấp tập công cụ xử lý toán machine learning statistical modeling gồm: classification, regression, clustering, dimensionality reduction Những thư viện mở rộng SciPy thường đặt tên dạng SciKits Như thư viện gói lớp, hàm sử dụng thuật tốn học máy đặt tên scikit-learn Scikit-learn hỗ trợ mạnh mẽ việc xây dựng sản phẩm Nghĩa thư viện tập trung sâu việc xây dựng yếu tố: dễ sử dụng, dễ code, dễ tham khảo, dễ làm việc, hiệu cao Mặc dù viết cho Python thực thư viện tảng scikit-learn lại viết thư viện C để tăng hiệu suất làm việc Ví dụ như: Numpy (Tính tốn ma trận), LAPACK, LibSVM Cython Hình 4.2 Các cách tiếp cận scikit-learn 85 Chương THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 5.1 Thực nghiệm Một thực nghiệm phương pháp độ xác thực tập liệu mẫu CNN/DailyMail Model ROUGE-1 ROUGE-2 ROUGE-3 PGN* 39.53 17.28 37.98 DCA* 41.69 19.47 37.92 LEAD 40.42 17.62 36.67 ORACLE 52.59 31.24 48.87 REFRESH* 41.0 18.8 37.7 NEUSUM* 41.59 19.01 37.98 Transformer 40.90 18.02 37.17 BERTSUM+Classifier 43.23 20.22 39.60 BERTSUM+Transformer 43.25 20.24 39.63 BERTSUM+LSTM 43.22 20.17 39.59 Bảng 5.1 Kết thu thập dựa tập liệu mẫu CNN/DailyMail (Nguồn: Fine-tune BERT for Extractive Summarization [10]) Một kết thực nghiệm khác đưa thể độ xác (%) sử dụng BERT để phân loại cảm xúc Stanford Sentiment Treebank (SST) 86 Model SST-2 All SST-5 Root All Root Avg word vectors 85.1 80.1 73.3 32.7 RNN 86.1 82.4 79.0 43.2 RNTN 87.6 85.4 80.7 45.7 Paragraph vectors - 87.8 - 48.7 LSTM - 84.9 - 46.4 BiLSTM - 87.5 - 49.1 CNN - 87.2 - 48.0 BERTBASE 90.4 91.2 83.9 53.2 BERTLARGE 94.7 93.1 84.2 55.5 Bảng 5.2 Bảng tỉ lệ xác (%) mơ hình dựa theo SST (Nguồn: Fine-grained sentiment classification using BERT [9]) Đối với tập liệu chúng em, sau chạy phép đo độ xác có độ xác 0.89 5.2 Đánh giá Có thể thấy, phương pháp BERTLARGE đem lại độ xác lên đến 94.7% Trong đó, với phương pháp BERT Transformer, độ xác mang lại xấp xỉ 43.25 Như vậy, sử dụng phương pháp BERT để phân tích cảm xúc mang lại độ xác cao Hơn nữa, có nghiên cứu phương pháp BERT cho phân tích cảm xúc, nên lý để thử nghiệm phương pháp này, nhằm đưa đóng góp có ích cho cơng xử lý ngôn ngữ tự nhiên 87 Chương KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 6.1 Kết luận 6.1.1 Về mặt thực tiễn Hoàn thành sản phẩm với tiêu chí ban đầu đề cho phép người dùng tạo chia sẻ lịch trình cách đơn giản hiệu Đồng thời cung cấp lượng thông tin địa điểm, điểm đến du lịch cho người dùng Đánh giá bình luận người dùng dự đoán nhu cầu du lịch địa điểm hệ thống 6.1.2 Về công nghệ Những kết nghiên cứu thực dựa tảng mã nguồn mở tuân thủ chuẩn mở đảm bảo tiêu chí kỹ thuật đáp ứng mặt khoa học Nghiên cứu ứng dụng Yii2 Framework để phát triển phần backend nhằm khai thác tối đa tiện dụng famework Nghiên cứu ứng dụng Navicat để nâng cao hiệu suất truy vấn liệu Nghiên cứu thư viện leaflet, thư viện mã nguồn mở cho việc xây dựng ứng dụng đồ, đặc biệt thư viện nhẹ cung cấp đầy đủ tính cho developer Nghiên cứ học máy Python, áp dụng học máy việc huấn luyện cho tham số riêng ứng dụng 6.1.3 Về mặt kỹ Hiểu nắm bắt cơng nghệ mới, nâng cao khả tìm hiểu công nghệ mã nguồn mở ứng dụng chúng vào đề tài Cải thiện kỹ trình bày, viết báo cáo qua nhũng buổi báo cáo tiến độ hàng tuần 88 Được thực dự án có tính ứng dụng cao Nắm bắt tồn q trình xây dựng hệ thống WebGIS từ giao đoạn lấy yêu cầu, phân tích, thiết kế triển khai thử nghiệm, vận hành bảo trì hệ thống Tăng cường kỹ tìm hiểu ngơn ngữ – Python học cách học máy xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt 6.2 Hướng phát triển 6.2.1 Về mặt ứng dụng Cải thiện số giao diện mặt UI/UX nhằm tăng hiệu suất tương tác dùng trang web, từ mang lại trải nghiệm tốt cho người dùng Cải tiến kiến trúc, cải thiện cấu trúc mã nguồn nhằm nâng cao khả mở rộng, kiểm thử hiệu hệ thống Đối với liệu cache không cần thiết đưa dạng memory cache để tăng tốc độ truy xuất, xử lý làm việc với liệu lớn Tối ưu hóa phần học máy ứng dụng để phát cảm xúc người dùng như: vui, buồn, giận dữ, … Tăng cường AI để phát bình luận khơng liên quan bình luận khơng phải người dùng 6.2.2 Về mặt cộng đồng Phối hợp với sở, doanh nghiệp, cá nhân để đưa vào hệ thống nhiều thông tin Hỗ trợ phát triển trang web thành cộng đồng chia sẻ lịch trình chứa thơng tin du lịch cần thiết 6.3 Thuận lợi và khó khăn 6.3.1 Thuận lợi 89 Giảng viên hướng dẫn tận tâm, có kiến thúc sâu rộng, hỗ trợ nhóm tối đa việc định hướng đề tài, cách giải vấn đề Đồng thời, nhóm giảng viên hướng dẫn cung cấp tài liệu đầy đủ liên quan đến tồn mà nhóm đưa Thường hay gặp gỡ nhóm khác buổi báo cáo tiến độ tuần nên trao đổi, chia sẻ kinh nghiệm mặt kỹ thuật góp ý mặt hình thức góc độ người dùng 6.3.2 Khó khăn Do chưa có nhiều kinh nghiệm việc ước lượng thời gian nên tiến độ công việc so với kế hoạch đặt ban đầu chưa mong đợi Lần đầu tiếp xúc học ngôn ngữ ứng dụng đồ, hai thành viên nhóm chưa thể hồn thiện đồ án cách tốt Bên cạnh đó, lần tiếp xúc với máy học thử thách lớn với nhóm 90 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] N T T Trinh, K N Huyền, and N H Đào, “Nghiên cứu nhu cầu du lịch trải nghiệm người dân thành phố Cần Thơ,” Can Tho Univ J Sci., vol 54(7), p 109, 2018, doi: 10.22144/ctu.jvn.2018.130 [2] D T T Trang, T T Nhi, and N T Huyen, “SỬ DỤNG BERT CHO TĨM TẮT TRÍCH RÚT VĂN BẢN,” UTEHY J Sci Technol., vol 26, pp 74–79, 2020 [3] T ThS Hùng Cường and N ThS Đưc Vĩnh, “Tổng quan phát tri thức khai phá liệu,” Tạp chí KHOA HỌC CƠNG NGHỆ, vol 5, p 6, 2011 Tiếng Anh [4] G Zhu, Z Wu, Y Wang, S Cao, and J Cao, “Online purchase decisions for tourism e-commerce,” Electron Commer Res Appl., vol 38, no September, p 100887, 2019, doi: 10.1016/j.elerap.2019.100887 [5] C Petropoulos, A Patelis, K Metaxiotis, K Nikolopoulos, and V Assimakopoulos, “SFTIS: A decision support system for tourism demand analysis and forecasting,” J Comput Inf Syst., vol 44, no 1, pp 21–32, 2003, doi: 10.1080/08874417.2003.11647548 [6] H Song and G Li, “Tourism demand modelling and forecasting-A review of recent research,” Tour Manag., vol 29, no 2, pp 203–220, 2008, doi: 10.1016/j.tourman.2007.07.016 [7] U Fayyad, G Piatetsky-Shapiro, and P Smyth, “From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases,” AIMag, vol 17, no 3, p 37, 1996, doi: 10.1007/978-3-31918032-8_50 [8] J Devlin, M W Chang, K Lee, and K Toutanova, “BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding,” NAACL HLT 2019 - 2019 Conf North Am Chapter Assoc Comput Linguist Hum Lang Technol - Proc Conf., vol 1, no Mlm, pp 4171–4186, 2019 91 [9] M Munikar, S Shakya, and A Shrestha, “Fine-grained sentiment classification using BERT,” arXiv, vol 1, pp 1–5, 2019 [10] Y Liu, “Fine-tune BERT for Extractive Summarization,” arXiv, 2019 92 ... ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN KHOA CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM NGUYỄN KHA TỊNH – 16521248 NGUYỄN NGỌC NGHĨA – 16521585 KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP HỆ HỖ TRỢ CHIA SẺ VÀ ĐÁNH GIÁ THÔNG TIN DU LỊCH SUPPORT... Lập – Tự Do – Hạnh Phúc CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP Tên đề tài: Hệ hỗ trợ chia sẻ đánh giá thông tin du lịch – Support System For Sharing... Website hỗ trợ chia sẻ đánh giá thông tin du lịch bao gồm nội dung du lịch theo tour du lịch tự túc Du lịch theo tour Ưu điểm Khuyết điểm - Có lịch trình sẵn, chuẩn bị trước - Chi phí chia nhỏ