PHÁT TRIỂN WEBSITE GIỚI THIỆU PHIM CÓ TÍCH HỢP MÁY HỌC VÀ KIỂM THỬ TỰ ĐỘNG DÙNG KATALON STUDIO

Abstract

Bối cảnh: Trong thời đại bùng nổ thông tin, người dùng ngày càng có nhiều lựa giải trí đa dạng, đặc biệt là phim ảnh. Tuy nhiên, việc tìm kiếm và lựa chọn những bộ phim phù hợp với sở thích cá nhân từ khối lượng thông tin khổng lồ là một thách thức lớn. Các nền tảng giới thiệu phim truyền thống thường cung cấp các gợi ý khá chung chung, chưa thực sự đáp ứng được nhu cầu cá nhân hóa của người dùng. Mục tiêu: Luận văn này nhằm giải quyết vấn đề trên bằng cách phát triển một website giới thiệu phim thông minh, tích hợp các công nghệ hiện đại như máy học để phân tích hành vi và sở thích của người dùng từ đó đưa ra những gợi ý phim phù hợp và chính xác và tự động hóa kiểm thử để phát hiện và sửa lỗi sớm, đảm bảo website hoạt động ổn định và hiệu quả. Phương pháp: Website sử dụng các công nghệ web hiện đại như HTML, CSS, JavaScript ở phía Frontend để thiết kế giao diện thân thiện, trực quan và tương tác, sử dụng Framwork FastAPI ở phía Backend để xử lý dữ liệu và tạo các API, sử dụng tệp dữ liệu MovieLens Latest Datasets gồm 100000 ratings từ 600 users cho 9000 movies và dùng Hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL. Trong phần máy học, website sử dụng thuật toán Collaborative Filtering Item-item và Content-based để đề xuất danh sách các bộ phim tương tự cho người dùng. Trong phần kiểm thử tự động, website sử dụng Katalon Studio để tạo các kịch bản kiểm thử tự động. Kết quả: Phương pháp này có khả năng đưa ra các đề xuất phim phù hợp với sở thích của từng người dùng với độ chính xác cao. Giao diện website được thiết kế trực quan, giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm và khám phá phim. Quá trình kiểm thử tự động Katalon Studio là một phương pháp hiệu quả để đảm bảo chất lượng website. Kết luận: Việc phát triển website giới thiệu phim thông minh với sự hỗ trợ của máy học và tự động hóa kiểm thử đã mang lại những kết quả khả quan. Website không chỉ giúp người dùng tiết kiệm thời gian trong việc tìm kiếm phim mà còn cung cấp những trải nghiệm xem phim cá nhân hóa hơn.