Hà NỘI 2022 ĐẠi học quốc gia hà NỘi trưỜng đẠi học công nghệ

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. 

76
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. 

77
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] Trung tâm Thông tin du lịch (2020), Tốc độ tăng trưởng khách cao, đóng góp quan 
trọng vào phát triển kinh tế - xã hội, Tổng cụ Du lịch.
[2] Mai Anh Vũ, Trịnh Văn Anh (2017), Phát triển kinh tế du lịch từ ứng dụng công nghệ 
thông tin, Tạp chí Tài chính.
[3] C.Virmani, S.Sinha, S.K.Khatri (2017), "Unified ontology for data integration for 
tourism sector," 2017 International Conference on Infocom Technologies and 
Unmanned Systems (Trends and Future Directions) (ICTUS), pp. 152-156, doi: 
10.1109/ICTUS.2017.8285995.
[4] C.Lee, T.Hsia, H.Hsu, J.Lin (2017), "Ontology-based tourism recommendation system," 
2017 4th International Conference on Industrial Engineering and Applications (ICIEA), 
pp. 376-379, doi: 10.1109/IEA.2017.7939242.
[5] N.Hasany, M.H.Selamat (2011), "Answering User Queries from Hotel Ontology for 
Decision Making," 2011 IEEE 7th International Conference on Intelligent Computer 
Communication and Processing, pp. 123-127, doi: 10.1109/ICCP.2011.6047854.
[6] C. Choi, M. Cho, J. Choi, M. Hwang, J. Park, P. Kim (2009), "Travel Ontology for 
Intelligent Recommendation System," 2009 Third Asia International Conference on 
Modelling & Simulation, pp. 637-642, doi: 10.1109/AMS.2009.75, IEEE.
[7] M.Niemann, M.Mochol, R.Tolksdorf (2008), "Enhancing Hotel Search with Semantic 
Web Technologies," Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce 
Research, pp. 82-96, ISSN 0718–1876 Electronic Version, Vol 3 / Issue 2, Universidad 
de Talca - Chile.
[8] Trần Công Án, Tống Thị Ngọc Mai, Lê Thị Thu Lan (2017), “Xây dựng Ontology tự 
động từ bảng chú giải,” Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, pp. 133-139, 
doi:10.22144/ctu.jsi.2017.018.
[9] D.L.McGuinness, F.v.Harmelen (2004), OWL Web Ontology Language Overview 
[https://www.w3.org/TR/owl-features], W3C.
[10] N.F.Noy, D.L.McGuinness (2001), "Ontology Development 101: A Guide to Creating 
Your First Ontology," Stanford University, Stanford, CA, 94305.
[11] P.Grover, S.Chawla (2014), "Evaluation of Ontology Creation Tools," International 
Journal of Soft Computing and Engineering (IJSCE), ISSN: 2231-2307, Volume-4 
Issue-2.
[12] Protege Stanford (2022), https://protege.stanford.edu/, Stanford University School of 
Medicine.
[13] S.Harris, Garlik, A.Seaborne (2013), SPARQL 1.1 Query Language 
[https://www.w3.org/TR/2013/REC-sparql11-query-20130321], W3C.
[14] R.Jakkilinki, M.Georgievski, N.Sharda (2007), "Connecting Destinations with an 
Ontology-Based e-Tourism Planner," In: Sigala, M., Mich, L., Murphy, J. (eds) 
Information and Communication Technologies in Tourism 2007. Springer, Vienna, 
https://doi.org/10.1007/978-3-211-69566-1_3.