PHÁT TRIỂN WEBSITE ĐÁNH GIÁ ẨM THỰC SỬ DỤNG REACTJS VÀ NODEJS CÓ TÍCH HỢP MÁY HỌC

Abstract

Bối cảnh: Thị trường website đánh giá ẩm thực Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây. Theo thống kê của Google, lượng tìm kiếm các từ khóa liên quan đến ẩm thực như "địa điểm ăn uống", "review ẩm thực", "món ngon", "nhà hàng",... đang tăng lên đáng kể. Điều này cho thấy nhu cầu tìm kiếm thông tin về ẩm thực của người dùng Việt Nam ngày càng tăng cao. Họ mong đợi đánh giá và đánh giá từ cộng đồng để có cái nhìn tổng quan về chất lượng và phục vụ. Mạng xã hội đóng vai trò quan trọng trong việc chia sẻ hình ảnh, đánh giá và trải nghiệm cá nhân về ẩm thực. Các nền tảng như Instagram, Yelp, TripAdvisor và Zomato trở thành nguồn thông tin quan trọng cho người tiêu dùng. Tuy nhiên, thông thường các website đánh giá ẩm thực chỉ tập trung cung cấp thông tin về chất lượng món ăn, dịch vụ khách hàng cũng như giá cả mà bỏ qua các thông tin quan trọng khác về các chương trình khuyến mãi hoặc ưu đãi, hoặc thông tin về các loại thực phẩm đặc biệt đã khiến khả năng thu hút khách hàng của website bị giảm đáng kể. Bên cạnh đó, đánh giá của người dùng có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, chẳng hạn như sở thích cá nhân, mối quan hệ với nhà hàng, hoặc thậm chí là đơn giản là họ được trả tiền để viết đánh giá. Điều này có thể làm giảm tính khách quan của đánh giá và khiến người dùng khó tin tưởng vào chúng. Mục tiêu: Luận văn này đặt ra mục tiêu khám phá và ứng dụng công nghệ web để xây dựng một website về đánh giá ẩm thực, đồng thời tăng cường khả năng hỗ trợ và tương tác với người dùng. Nhiệm vụ chính là nghiên cứu, phân tích, thiết kế, và triển khai một hệ thống linh hoạt và đa chức năng, từ việc cung cấp thông tin đến tận hưởng dịch vụ ẩm thực một cách hiệu quả và thuận tiện. Mục tiêu cuối cùng là đề xuất và tích hợp chức năng gợi ý quán ăn dựa trên máy học, nhằm tối ưu hóa trải nghiệm người sử dụng. Phương pháp: Trong quá trình phát triển website đánh giá ẩm thực, chúng tôi đã triển khai một số phương pháp nhất định để cải thiện trải nghiệm của người dùng trong việc tìm kiếm và chọn lựa nhà hàng. Chúng tôi sử dụng MERN Stack với MongoDB làm hệ quản trị cơ sở dữ liệu NoSQL, nơi lưu trữ thông tin về nhà hàng, món ăn và đánh giá từ phía người dùng. NodeJS và NoSQL đã được tích hợp để xây dựng phần back-end, thực Phát triển website đánh giá ẩm thực có tích hợp máy học GVHD: TS. Nguyễn Công Danh xvi hiện xử lý logic và kết nối với cơ sở dữ liệu. Bootstrap đã được áp dụng để xây dựng phần front-end, đảm bảo rằng giao diện người dùng có thể tương tác dễ dàng và thân thiện. Ngoài ra, trong phần máy học, chúng tôi đã sử dụng phương pháp lọc cộng tác để cá nhân hóa gợi ý nhà hàng dựa trên vị trí cũng như sở thích và lịch sử sử dụng của người dùng. Kết quả: Về cơ bản, Website đánh giá ẩm thực được xây dựng tương đối hoàn chỉnh với đầy đủ chức năng dành cho người dùng. Website đánh giá ẩm thực cung cấp các chức năng quan trọng như tìm kiếm nhà hàng, đọc đánh giá của người dùng, và lọc theo vị trí. Chức năng lọc theo vị trí là một tính năng hữu ích và quan trọng, giúp người dùng dễ dàng tìm được các nhà hàng gần mình. Tính năng này cũng giúp website trở nên thân thiện và tiện lợi hơn cho người dùng. Kết luận: Với phương pháp phát triển hiện đại và sự sáng tạo trong quy trình xây dựng, chúng tôi tin rằng Website đánh giá ẩm thực sẽ không chỉ là một nguồn thông tin hữu ích mà còn là điểm đến đặc sắc cho những người đam mê ẩm thực. Đã đạt được nhiều thành công quan trọng trong việc cung cấp trải nghiệm tốt nhất cho người dùng, từ giao diện thân thiện, chức năng tìm kiếm đến chức năng gợi ý quán ăn theo vị trí. Trải nghiệm đa chiều và thuận lợi này mang lại lợi ích lớn cho cả người dùng và doanh nghiệp trong ngành ẩm thực.