Ở chương này, từ các báo cáo, nghiên cứu thị trường lĩnh vực du lịch, để đặt ra bài toán, đưa ra hướng giải quyết vấn đề và sẽ đi tìm hiểu tổng quan về bài toán.
1.1 Đặt vấn đề
Horwath HTL1 – công ty chuyên nghiên cứu thị trường và cung cấp các dự án, dịch vụ du lịch có trụ sở ở nhiều quốc gia trên toàn thế giới đã báo cáo rằng trong năm 2017, khu vực châu Á - Thái Bình Dương đã đón tiếp 324 triệu khách du lịch, gần bằng một phần tư tổng số khách du lịch của thế giới. Tăng trưởng ở khu vực này dự kiến sẽ tiếp tục tăng 6% mỗi năm, mặc dù hiện tại đã dừng việc di chuyển, du lịch giữa các quốc gia do Đại dịch coronavirus.
Hinh 1: S đ phân khúc th trơ ồ ị ường
Cũng được đề cập trong báo cáo là tác động của số hóa và công nghệ thông tin rất có ảnh 1hưởng đến sự phát triển du lịch, đáng chú ý là AI và Machine Learning được đề cập đặc biệt là một trong những công cụ sẽ thúc đẩy tăng trưởng trong lĩnh vực này. Thật vậy, trong những năm gần đây đã có sự gia tăng phổ biến của các nhà
1 https://corporate.cms-horwathhtl.com/wp-content/uploads/sites/2/2018/05/MR_AP_REGIONAL TOURISM-TRENDS.pdf
21
hoạch định du lịch dựa trên công nghệ AI như Anywhr và TripHobo có thể đề xuất các điểm đến và lên kế hoạch hành trình.
Cách thức lập kế hoạch như vậy hoạt động rất đơn giản: bạn được hỏi một loạt
các câu hỏi liên quan đến hồ sơ cá nhân, lối sống và sở thích của bạn, và người lập kế hoạch tạo ra một hành trình dựa trên thông tin bạn cung cấp và họ tin rằng bạn sẽ thích.
Độ chính xác và kết quả của một kế hoạch du lịch được đề xuất sẽ phụ thuộc vào câu trả lời mà bạn đưa ra và các thông tin lưu trữ trong cơ sở dữ liệu được tìm cho là phù hợp với bạn. Do hạn chế này, các nhà hoạch định hiện tại có xu hướng tập trung vào một nhóm khách du lịch duy nhất giúp họ dễ dàng đưa ra dự đoán chính xác. Ví dụ, Anywhr định hướng dịch vụ của mình đối với khách du lịch trẻ tuổi bằng cách cung cấp các kế hoạch du lịch thiên về phiêu lưu, khám phá làm trọng tâm chính. Điều này làm cho các dịch vụ Anywhr cung cấp ít hấp dẫn hơn đối với những khách du lịch bảo thủ, hoặc cho những người tìm kiếm một kỳ nghỉ thoải mái hơn. Để thiết kế một cách tiếp cận toàn diện và năng động hơn cho việc lập kế hoạch chuyến đi, tập đoàn CNTT Cognizant đề xuất trong một báo cáo2 nghiên cứu rằng các nhà hoạch định chuyến đi nên sử dụng ‘digital footprints’ của người dùng để hình thành sự hiểu biết tốt hơn về sở thích2của họ và từ đó đưa ra các khuyến nghị chính xác hơn.
Do đó, nhóm chúng em tin rằng có thể phát triển một hệ thống khuyến nghị du lịch sử dụng các dạng dữ liệu người dùng khác bên cạnh bảng câu hỏi để đưa ra các đề xuất du
lịch nhanh chóng, chính xác hơn theo sở thích của người dùng.
1.2 Giải quyết vấn đề
Để giải quyết vấn đề trên, nhóm chúng em đề xuất một hệ thống khuyến nghị du lịch mới, sử dụng lịch sử tìm kiếm trên internet của người dùng để tạo thành một hồ sơ cá nhân về tính cách và sở thích của họ. Dữ liệu này sau đó có thể được xử lý, phân tích để thực hiện đề xuất một hành trình du lịch chính xác và cá nhân hóa cao.
2 https://www.cognizant.com/InsightsWhitepapers/travel-planning-2020-the-journey-toward market-prosperity-codex1046.pdf
22
Chúng em tin rằng thói quen duyệt Internet chứa một kho thông tin về một người. Các trang web họ truy cập, nội dung họ theo dõi, tất cả kết hợp với nhau để vẽ nên một bức tranh có độ chính xác cao về những gì họ thích và không thích, làm cho nó trở thành một yếu tố quan trọng trong việc phân tích hồ sơ người dùng.
1.3 Nghiên cứu tổng quan
Hệ thống khuyến nghị du lịch là một hệ thống giúp đưa ra nhưng gợi ý về các kế hoạch chuyến đi hoặc địa điểm du lịch được cho là phù hợp với người dùng, có yếu tố ảnh hưởng lớn đến quyết định thực hiện chuyến du lịch sắp tới của họ. Ở một số hệ thống khuyến nghị du lịch hiện hành, kết quả dự đoán cho người dùng có thể
được dựa vào các yếu tố sau đây:
- Dựa vào lịch sử các chuyến đi thành công của người dùng trước đó để đưa ra các khuyến nghị chuyến đi có liên quan.
- Khuyến nghị các điểm đến du lịch phổ biến, thịnh hành được phần lớn người dùng lựa chọn.
Dựa trên đó, hệ thống khuyến nghị du lịch nhóm chúng em phát triển sẽ đạt các mục tiêu sau đây:
- Khả năng thu thập hồ sơ người dùng, dự đoán loại hình du lịch họ yêu thích:
Hệ thống sẽ tự động thu thập dữ liệu duyệt web của người dùng, lọc ra các từ khóa có liên quan du lịch từ đó phân tích để đưa ra dự đoán loại hình du lịch mà người dùng yêu thích. Trong trường hợp không tìm thấy lịch sử duyệt web hoặc lịch sử duyệt web của người dùng không có liên quan đến các từ khóa du lịch hoặc là người dùng không có kết nối internet thì sẽ sử dụng bảng câu hỏi thay thế.
- Khả năng khuyến nghị thành phố / điểm đến du lich và các địa điểm tham quan bên trong thành phố / điểm đến đó: Từ loại hình du lịch đã được dự đoán, hệ thống sẽ truy cập vào cơ sỡ dự liệu, dùng thuật toán xử lý đưa ra một thành phố / điểm đến cũng như một danh sách các điểm tham quan
phù hợp.
23
- Giới hạn dữ liệu địa điểm tham quan: Các điểm đến tham quan được hệ thống khuyến nghị trong phạm vi Châu Á
- Hệ thống được sử dụng trên máy tính để bàn hoặc máy tính cá nhân.