Mặc dù nội dung đồ án đã đáp ứng được yêu cầu đề ra ban đầu của đồ án nhưng do thời gian thực hiện đồ án và hạn chế của bản thên nên hệ thống vẫn còn nhiều vấn đề và hạn chế cần giải quyết, trong phần này em xin được trình bày hướng phát triển đồ án trong tương lai để hệ thống được hoàn thiện và mang lại trải nghiệm tốt hơn cho người dùng.
1. Xem xét việc cập nhật các sở thích dài hạn dựa trên tương tác người dùng: Sở thích dài hạn của người dùng là kết hợp của sở thích thực tế (do người dùng tự cài đặt) và sở thích ngầm hiểu. Hiện tại hệ thống thực hiện việc tính toán lại các sở thích dài hạn của người dùng (sở thích ngầm hiểu) dựa trên hành động thêm học bổng vào danh sách yêu thích và apply học bổng, nhưng việc làm này vẫn cần phải xem xét và đánh giá thêm về hiệu quả.
2. Xử lý các tương tác người dùng: Hiện tại hệ thống chưa có nhiều người dùng nên việc dựa vào các tương tác để đánh giá mức độ yêu thích của người dùng còn chưa khách quan nhưng sau khi hệ thống có nhiều người dùng việc đánh giá các tương tác sẽ trở nên hữu dụng để áp dụng các phương pháp gợi ý khác như lọc cộng tác.
3. Cụ thể hóa giá trị học bổng: Hiện tại các học bổng có 6 trường thuộc tính được trích rút là Quốc gia, Trường học, Ngành học, Bậc học, Giá trị HB, Thời hạn nộp đơn. Trường Giá trị học bổng chỉ có 2 giá trị là Bán phần và Toàn phần, hướng phát triển là cụ thể hóa giá trị Bán phần là giá trị bao nhiêu, được hưởng các trợ cấp như nào, nhờ đó các học bổng bán phần sẽ có giá trị khác nhau giúp cho viêc so sánh các học bổng chi tiết hơn.
4. Thu thập thêm trường Requirement: Hiện tại hệ thống thu thập giá trị Requirement dưới dạng văn bản nên không thể đưa vào vector sở thích của người dùng phục vụ tính độ tương đồng, nên hướng phát triển thứ nhất là xử lý Requirement dưới dạng vector văn bản, sử dụng tf.idf để vector hóa và tính độ tương đồng. Hướng thứ 2 là sử dụng phương pháp Nhận diện thực thể có tên để đưa Requirement về dạng có cấu trúc là (key-value) nhưng việc thực hiện này cũng đòi hỏi bộ dữ liệu để nhận diện dựa trên học máy.
5. Thiết kế các testcase để kiểm thử hệ thống một cách chi tiết nhất và khắc phục các lỗi để đảm bảo hệ thống hoàn thiện hơn.
6. Thêm các báo cáo thống kê cụ thể hơn vào chức năng Báo cáo của quản trị viên, để quản trị viên có thể quan sát mật độ và mức độ tương tác người dùng một cách trực quan nhất.
7. Kiểm tra trùng lặp học bổng: Các học bổng đăng trên các trang web khác nhau cũng có thể có nguy cơ trùng lặp nên cần xây dựng một cơ chế kiểm tra trùng lặp học bổng dựa vào các thuộc tính và nguồn cung cấp học bổng.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] "Spring Boot," [Online]. Available: https://spring.io/projects/spring-boot. [2] Scrapinghub, Ltd., "Scrapy 2.4 documentation," [Online]. Available:
https://docs.scrapy.org/en/latest/index.html.
[3] D. Jannach, A. Felfernig, G. Friedrich and M. Zanker, Recommender Systems - An Introduction, Cambridge University Press, 2010.
[4] F. Ricci, L. Rokach and B. Shapira, Recommender Systems Handbook, Cambridge University Press, 2011.
[5] "Vue.js," [Online]. Available: https://vuejs.org/.
[6] S. Ramírez, "FastAPI," [Online]. Available: https://fastapi.tiangolo.com/. [7] Oracle Corporation, "MySQL Documentation," [Online]. Available:
https://dev.mysql.com/doc/.
[8] X. Bo and B. Izak, E-Commerce Product Recommendation Agents: Use, Characteristics, and Impact, 2007.
[9] "Study Portals Scholarship," [Online]. Available: https://www.scholarshipportal.com/.
[10] "ScholarshipsAds," [Online]. Available: www.scholarshipsads.com.
[11] "Scholarship Positions," [Online]. Available: https://scholarship- positions.com/.