5.1. Kết quả đạt được
- Hiểu biết về Flutter, Python và áp dụng được Firebase, Selenium vào dự án thực tế.
- Hiểu được Machine Learning cơ bản và các thuật toán tư vấn, gợi ý khách sạn: Content – based và Collaborative Filtering. Áp dụng các thuật toán này vào ứng dụng đánh giá và gợi ý khách sạn.
- Xây dựng ứng dụng đánh giá và gợi ý khách sạn có giao diện trực quan, phù hợp với nhu cầu của đối tượng người dùng. Người dùng có thể xem, tìm kiếm, đánh giá tiêu chuẩn, chia sẻ trải nghiệm và bình luận các bài viết khách sạn, địa điểm du lịch.
- Xây dựng website có giao diện trực quan giúp cho quản trị viên có thể quản lý hệ thống, các khách sạn và các bài viết được chia sẻ trên hệ thống.
- Tập trung phát triển tính năng gợi ý, giới thiệu khách sạn phù hợp, tạo điều kiện thuận lợi nhất cho người dùng.
- Đảm bảo tính bảo mật về các thơng tin nhạy cảm của người dùng, tạo cảm giác an toàn cho người sử dụng.
5.2. Ưu điểm
- Hoàn thành ứng dụng khuyến nghị và đánh giá khách sạn hoạt động đa nền tảng và đạt được các mục tiêu đề ra ban đầu.
- Tích hợp các tính năng hỗ trợ người dùng như khuyến nghị và đánh giá khách sạn.
- Ứng dụng có giao diện đẹp mắt, dễ sử dụng, tạo tâm lý thoải mái và cuốn hút đối với người sử dụng.
- Ứng dụng được triển khai và nghiệm thu thành công trên máy thật
- Đảm bảo tính bảo mật về các thơng tin nhạy cảm của người dùng, tạo cảm giác an toàn, tin cậy.
5.3. Nhược điểm
- Tối ưu code chưa tốt nên tốc độ tương tác trong ứng dụng cịn chậm. - Chưa phát triển tính năng xác thực qua email, số điện thoại.
- Chưa tích hợp các bộ lọc tìm kiếm chi tiết để người dùng dễ dàng lựa chọn khách sạn phù hợp.
- Chưa phát triển giao diện web dành cho người dùng
- Hệ thống gợi ý còn đơn giản và chưa thực sự hiệu quả với những trường hợp chưa có dữ liệu.
5.4. Hướng phát triển
- Xây dựng các chức năng cịn thiếu, hồn thiện các chức năng đã có. - Tối ưu hóa code để tăng tốc độ tương tác.
- Tối ưu hóa cơ sở dữ liệu hợp lý hơn.
- Tối ưu hóa hệ thống gợi ý. Bổ sung thêm một số gợi ý cho người dùng dựa trên lịch sử tìm kiếm, lịch sử đánh giá…
- Phát triển giao diện web phía người dùng để dễ dàng sử dụng ứng dụng trên nhiều loại thiết bị.
TÀI LIỆU THAM KHẢO TÀI LIỆU TIẾNG ANH
[1] Abhijit Roy. “Introduction To Recommender Systems- 1: Content-Based Filtering And Collaborative Filtering”. 2020. [Online]. Available:
https://hub.packtpub.com/how-to-build-a-cold-start-friendly-content-based recommender-using-apache-spark-sql/.
[2] “Flutter - Beautiful native apps in record time”. [Online]. Available: https://flutter.dev/.
TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT
[1] “Machine Learning cơ bản”. [Online]. Available: https://machinelearningcoban.com/.