CHƯƠNG 3: TRIỂN KHAI ỨNG DỤNG ONTOLOGY TRONG MIỀN DU LỊCH
3.5 Đánh giá ứng dụng thử nghiệm
Ứng dụng cho phép người dùng tìm kiếm các thông tin du lịch một cách chính xác theo ngữ nghĩa và kèm theo các khuyến nghị rất hữu ích cho các chuyến đi.
- Ứng dụng được xây dựng với mục đích tìm kiếm thông tin tập trung, đã hỗ trợ tìm kiếm thông tin khác nhau trong hệ sinh thái du lịch từ cơ sở lưu trú, các điểm đến, mua sắm, ăn uống đến phương tiện vận chuyển.
- Ứng dụng đã có khả năng tìm kiếm chính xác theo từ khóa cần tìm kiếm.
- Ứng dụng đã tìm kiếm và hiển thị ra được các đối tượng tương đồng về mặt ngữ nghĩa.
- Ứng dụng đưa ra được các khuyến nghị về các cơ sở lưu trú, điểm đến, nơi ăn uống, mua sắm xung quanh các địa điểm tìm kiếm.
- Ứng dụng có khả năng tìm kiếm thông tin du lịch theo các điều kiện lọc đa dạng khác nhau.
So sánh một số trường hợp tìm kiếm điển hình
Kịch bản 1: Tra cứu một địa điểm bất kỳ theo từ khóa
So sánh tìm kiếm với Google: Ví dụ tìm kiếm “Hồ Hoàn Kiếm”
- Kết quả tìm kiếm từ Google: Ra nhiều kết quả trên nhiều trang web khác nhau, có nhiều kết quả không liên quan đến mục đích tìm kiếm, không có các khuyến nghị liên quan đến địa điểm tìm kiếm. Cụ thể trong năm kết quả đầu tiên thì có bốn kết quả không liên quan đến mục đích tìm kiếm.
Hình 3.23: Kết quả tìm kiếm từ khóa “Hồ Hoàn Kiếm” từ Google
- Tìm kiếm từ ứng dụng dựa trên Ontology đã xây dựng:
Kết quả:
Ứng dụng tìm kiếm được chính xác theo từ khóa nhập vào ô tìm kiếm
Đưa ra được các khái niệm tương đồng ngữ nghĩa: Hồ Hoàn Kiếm, Hồ Gươm, Hồ Lục Thủy
Với mỗi đối tượng hệ thống khuyến nghị các địa điểm du lịch, cơ sở lưu trú, ăn uống, mua sắm xung quanh
Hình 3.24: Kết quả tìm kiếm từ khóa “Hồ Hoàn Kiếm” từ ứng dụng
Hình 3.25: Kết quả hiển thị khuyến nghị theo từ khóa “Hồ Hoàn Kiếm” từ ứng dụng
So sánh tìm kiếm với Tripadvisor: Ví dụ tìm kiếm “Hồ Lục Thủy”
- Tìm kiếm từ Tripadvisor: Ra nhiều kết quả tuy nhiên có nhiều kết quả không liên quan đến mục đích tìm kiếm. Trong bốn kết quả đầu tiên chỉ có một kết quả phù hợp với mục đích tìm kiếm
Hình 3.26: Kết quả tìm kiếm từ khóa “Hồ Lục Thủy” từ Tripadvisor
- Tìm kiếm từ ứng dụng dựa trên Ontology đã xây dựng:
Kết quả:
Ứng dụng tìm kiếm được chính xác theo từ khóa nhập vào ô tìm kiếm
Đưa ra được các khái niệm tương đồng ngữ nghĩa: Hồ Lục Thủy, Hồ Hoàn Kiếm, Hồ Gươm
Với mỗi đối tượng hệ thống khuyến nghị các địa điểm du lịch, cơ sở lưu trú, ăn uống, mua sắm xung quanh
Hình 3.27: Kết quả tìm kiếm từ khóa “Hồ Lục Thủy” từ ứng dụng
Hình 3.28: Kết quả hiển thị khuyến nghị theo từ khóa “Hồ Lục Thủy” từ ứng dụng
Kịch bản 2: Tra cứu một đối tượng theo điều kiện lọc
- Tìm kiếm từ google: Chưa hỗ trợ tìm kiếm theo điều kiện lọc
- Các trang web về du lịch tại Việt Nam: Chưa có trang web tìm kiếm tập trung các cơ sở lưu trú, điểm đến, ăn uống, mua sắm, vận chuyển theo các điều kiện lọc đa dạng khác nhau.
- Tìm kiếm từ ứng dụng dựa trên Ontology đã xây dựng:
Kết quả:
Hỗ trợ tìm kiếm tập trung các cơ sở lưu trú, điểm đến, ăn uống, mua sắm, vận chuyển trong hệ sinh thái về du lịch trên một ứng dụng duy nhất
Ứng dụng tìm kiếm và kiện thị được kết quả chính xác theo các điều kiện lọc nhập vào ứng dụng và khuyến nghị các địa điểm du lịch, lưu trú, ăn uống, mua sắm tương ứng với từng kết quả
Hình 3.29: Ứng dụng tìm kiếm tập trung trong hệ sinh thái du lịch
Hình 3.30: Kết quả tìm kiếm địa điểm theo điều kiện lọc từ ứng dụng
Hình 3.31: Kết quả hiển thị khuyến nghị theo điều kiện lọc từ ứng dụng
KẾT LUẬN Kết quả đạt được của luận văn
Sau toàn bộ quá trình hoàn thành luận văn, tôi đã đạt được một số kết quả như sau:
- Nắm vững cơ sở lý thuyết về Ontology, các bước xây dựng một ontology miền.
- Thu thập được dữ liệu về du lịch từ nhiều nguồn khác nhau: Tổng số đối tượng thu thập được là 21681.
Bảng 4.1: Kết quả thu thập dữ liệu đã đạt được
STT Đối tượng Số lượng đối tượng đã thu thập
1 Cơ sở lưu trú (khách sạn, nhà nghỉ, homestay,
apartment) 5655
2 Cơ sở ăn uống 7705
3 Cơ sở mua sắm 2339
4 Các điểm đến 1438
5 Vận chuyển 1848
6 Đơn vị hành chính (tỉnh/thành, quận/huyện,
xã/phường) 2696
Tổng 21681
- Xây dựng được được Ontology trong miền du lịch từ dữ liệu đã thu thập được bằng công cụ tự động. Số lượng các lớp, phân lớp, thuộc tính, thực thể và mối quan hệ trong Ontology là 184066.
Hình 4.1: Kết quả xây dựng Ontology
- Xây dựng được ứng dụng thực nghiệm đáp ứng được các kịch bản và mục tiêu đã thiết kế, đánh giá so sánh với các ứng dụng đang hoạt động.
Hình 4.2: Kết quả xây dựng ứng dụng thực nghiệm
Các hạn chế
- Giao diện và các chức năng của ứng dụng còn ở mức cơ bản.
- Chưa có chức năng tính toán khoảng cách giữa các điểm dựa trên tọa độ trên bản đồ để tìm kiếm các địa điểm ở gần nhau.
- Chưa cập nhật được Ontology trực tiếp từ ứng dụng.
Hướng phát triển
Để luận văn có thể ứng dụng đi vào vào thực tiễn, tôi đề xuất các hướng phát triển tiếp theo như sau:
1) Mở rộng quy mô tập dữ liệu theo chiều rộng, tăng quy mô dữ liệu cho toàn bộ 63 tỉnh thành tại Việt Nam.
2) Mở rộng quy mô tập dữ liệu theo chiều sâu, tiếp tục làm giàu dữ liệu của từng tỉnh thành trên tập dữ liệu có sẵn, bổ sung thêm các thực thể, các mối quan hệ để tăng khả năng suy luận.
3) Tối ưu, cải tiến ứng dụng, xây dựng đầy đủ chức năng và đưa ứng dụng vào thực tiễn góp phần vào sự phát triển của du lịch Việt Nam.