Cấu trúc nội dung file Ontology sau khi hoàn thành chạy công cụ

41
CHƯƠNG 3: TRIỂN KHAI ỨNG DỤNG ONTOLOGY TRONG MIỀN DU LỊCH 
3.1 Môi trường triển khai thực nghiệm 
Bảng 3.1: Cấu hình máy thử nghiệm 
Thành phần 
Chỉ số 
CPU 
Intel(R) Core(TM) i5-8400 CPU @ 
2.80GHz (6 CPUs), ~2.8GHz 
RAM 
12GB 
OS 
Windows 10 Home 64-bit 
Disk 
128GB SSD + 1TB HDD 
Môi trường và các công cụ sử dụng trong luận văn: 
- 
Môi trường run-time: Java SE Development Kit 
- Ngôn ngữ phát triển ứng dụng web: Java, Javascript 
- Ngôn ngữ mô tả ngữ nghĩa: RDF, OWL 
- Công cụ xây dựng Ontology: Protégé 
- Công cụ truy vấn dữ liệu: SPARQL 
- 
Thư viện hỗ trợ truy vấn Ontology: Jena 
- Trình duyệt: Google chrome 
3.2 Mục tiêu triển khai thử nghiệm 
- Xây dựng ứng dụng web để tìm kiếm thông tin về du lịch dựa trên Ontology đã đã 
hoàn thiện ở phần trên bao gồm các thông tin về các cơ sở lưu trú, mua sắm, vận 
chuyển, ăn uống, điểm đến hấp dẫn. Khách du lịch chỉ cần tra cứu trên một ứng 
dụng duy nhất nhưng có đầy đủ thông tin cần thiết cho một chuyến du lịch. 
- 
Đáp ứng các chức năng tìm kiếm một cách tối ưu, hỗ trợ tìm kiếm theo ngữ nghĩa, 
tương đồng ngữ nghĩa và đưa ra các khuyến nghị phù hợp, nêu bật được sự khác 
biệt của ứng dụng so với các trang web tìm kiếm thông tin hiện tại.
3.3 Thiết kế ứng dụng 
3.3.1 Thiết kế chức năng ứng dụng 
 Chức năng tìm kiếm theo từ khóa 
Người dùng gõ từ khóa cần tìm kiếm vào ô tìm kiếm (ví dụ: “Hồ Hoàn Kiếm”). Hệ 
thống sẽ chuyển từ khóa này thành câu lệnh sparql để truy vấn file ontology và hiển thị 
thông tin các kết quả có chứa từ khóa này. 

42
 Chức năng tìm kiếm theo điều kiện lọc 
Người dung tìm kiếm bằng cách vào các tỉnh thành phố cụ thể sau đó chọn mục cần 
tìm kiếm cơ sở lưu trú, ăn uống, điểm đến, mua sắm, vận chuyển sau đó người dùng 
chọn cụ thể theo các điều kiện lọc khác nhau. Hệ thống sẽ phân tích các điều kiện lọc 
này và tìm kiếm tất cả các đối tượng thỏa mãn điều kiện. 
 Chức năng tìm kiếm tương đồng nghữ nghĩa 
Hệ thống phân tích được các đối tượng tương đồng ngữ nghĩa để hiển thị cho người 
dùng. Ví dụ: Hồ Gươm, Hồ Hoàn Kiếm, Hồ Lục Thủy là cùng là một địa danh với các 
tên gọi khác nhau. 
 Chức năng khuyến nghị 
Hệ thống phân tích được mối quan hệ giữa các đối tượng để đưa ra các khuyến nghị 
phù hợp: 

Khuyến nghị các địa điểm du lịch, lưu trú, ăn uống, mua sắm quanh một địa 
điểm đang tham quan.

Khuyến nghị các đối tượng khác có cùng một, hay nhiều điểm chung nào đấy 
như cùng một chuỗi vận hành, cùng một chủ sở hữu. 

tải về 4.42 Mb.

Chia sẻ với bạn bè của bạn: