Khoa Công nghệ số ứng dụng trân trọng giới thiệu công bố quốc tế mới nhất với tiêu đề: "A method classifying the domestic tourist destination base similarity measuring" trên International Journal of Advances in Applied Sciences. Bài báo được thực hiện bởi Tiến sĩ Nguyễn Thị Hội (Giảng viên Khoa Công nghệ số ứng dụng), Thạc sĩ Trần Thị Nhung (Giảng viên Khoa Công nghệ số ứng dụng), Thạc sĩ Bùi Quang Trường (Giảng viên Khoa Công nghệ số ứng dụng), Thạc sĩ Nguyễn Quang Trung (Giảng viên kiêm nhiệm Khoa Công nghệ số ứng dụng) và cộng sự.

Bối cảnh và chủ đề nghiên cứu

Trong ngành du lịch hiện đại, việc phân loại và gợi ý các điểm đến trong nước phù hợp với sở thích của du khách đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa chiến lược quảng bá. Tuy nhiên, việc khai thác thông tin từ các điểm đến có cấu trúc phức tạp và đa dạng thường gặp nhiều khó khăn. Nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán phân loại điểm đến du lịch thông qua việc xây dựng một phương pháp luận mới dựa trên kỹ thuật đo lường độ tương đồng (similarity measuring).

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu đề xuất khung phương pháp toán học và tính toán tiên tiến:

  • Xây dựng các thuật toán đo lường độ tương đồng nhằm so sánh đặc trưng giữa các điểm đến du lịch nội địa dựa trên tập hợp dữ liệu thực tế.

  • Thiết lập mô hình phân loại tự động giúp nhóm các điểm đến có chung các đặc tính nổi bật, phục vụ cho hệ thống gợi ý du lịch thông minh.

Các phát hiện chính

Kết quả thử nghiệm và kiểm định mô hình mang lại những điểm nhấn cốt lõi:

  • Độ chính xác trong phân loại: Chứng minh phương pháp đo lường độ tương đồng đề xuất giúp phân nhóm các điểm đến du lịch một cách chính xác, phản ánh đúng các tiêu chí lựa chọn của du khách.

  • Tối ưu hóa hệ thống gợi ý: Tạo cơ sở kỹ thuật vững chắc để tích hợp vào các nền tảng công nghệ du lịch, giúp tự động hóa quá trình đề xuất điểm đến phù hợp với nhu cầu đa dạng của người dùng.

Ý nghĩa thực tiễn

Từ kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đóng góp các hàm ý ứng dụng thiết thực:

  • Đối với các doanh nghiệp lữ hành và nền tảng du lịch trực tuyến (OTA): Cung cấp công cụ thuật toán giúp cá nhân hóa trải nghiệm tìm kiếm, nâng cao chất lượng dịch vụ tư vấn và chăm sóc khách hàng.

  • Đối với công tác quản lý điểm đến: Hỗ trợ cơ quan quản lý du lịch hiểu rõ hơn về mức độ tương đồng và tính cạnh tranh giữa các địa phương, từ đó định hướng phát triển sản phẩm du lịch đặc trưng.

Tổng kết

Công bố trên tạp chí quốc tế uy tín International Journal of Advances in Applied Sciences (Scopus) tiếp tục khẳng định năng lực nghiên cứu khoa học chuyên sâu của đội ngũ giảng viên Khoa Công nghệ số ứng dụng, Trường Đại học Thương mại trong lĩnh vực công nghệ thông tin và hệ thống thông tin du lịch.

 

Chi tiết bài báo xem tại: Link.