PHÁT TRIỂN NỀN TẢNG QUẢN LÝ VÀ ĐẶT SÂN THỂ THAO DÙNG REACTJS VÀ NODEJS CÓ TÍCH HỢP MÁY HỌC

Abstract

Bối cảnh: Trong bối cảnh nhu cầu sử dụng dịch vụ thể thao ngày càng tăng, việc tìm kiếm, đặt và quản lý sân từ nhiều nhà cung cấp khác nhau vẫn còn gặp khó khăn do thị trường phân mảnh và thiếu một nền tảng tập trung. Các chủ sân cũng chưa có công cụ số hóa hiệu quả để tiếp cận người dùng và quản lý hoạt động kinh doanh một cách chuyên nghiệp. Mặc dù đã xuất hiện một số nền tảng kết nối người dùng và chủ sân thể thao, nhưng vẫn còn nhiều hạn chế như thiếu tính năng bản đồ, giao diện đặt sân chưa thân thiện, và đặc biệt là chưa ứng dụng các công nghệ gợi ý thông minh giúp người dùng dễ dàng chọn được sân phù hợp. Mục tiêu: Xây dựng một nền tảng website đóng vai trò là thị trường kết nối giữa chủ sân và người dùng, cung cấp đầy đủ chức năng quản lý sân, hỗ trợ đặt sân thuận tiện và đặc biệt tích hợp tính năng gợi ý sân bằng công nghệ máy học nhằm cá nhân hóa trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa hiệu quả kinh doanh. Phương pháp: Hệ thống được phát triển trên nền tảng MERN Stack với kiến trúc RESTful API. Quy trình xây dựng dựa trên phân tích nhu cầu thực tế của cả chủ sân và người dùng. Phần máy học tập trung vào phân tích hành vi người dùng và dữ liệu sân dựa trên phương pháp lọc cộng tác (Collaborative Filtering) và lọc dựa trên nội dung (Content-Based Filtering) từ đó xây dựng mô hình gợi ý sân phù hợp với sở thích, lịch sử và bối cảnh sử dụng. Hệ thống được kiểm thử để đánh giá hiệu năng và độ ổn định của các tính năng chính. Kết quả: Nền tảng website đã được phát triển và vận hành ổn định, kết nối hiệu quả người dùng và chủ sân. Người dùng có thể dễ dàng tìm kiếm, xem bản đồ, xem thông tin chi tiết và đặt sân trực tuyến. Chủ sân có thể quản lý thông tin, lịch trống và giá cả. Hệ thống gợi ý sân bằng máy học đã được triển khai, giúp người dùng nhanh chóng tìm được sân phù hợp, đồng thời hỗ trợ chủ sân tiếp cận đúng khách hàng tiềm năng. Kết luận: Đề tài đã xây dựng thành công một nền tảng đặt sân thể giải quyết được các vấn đề tồn tại trong thị trường hiện nay. Việc tích hợp máy học để gợi ý sân góp phần nâng cao trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh cho chủ sân. Hệ thống có tính khả thi và tiềm năng ứng dụng cao trong thực tiễn. Trong tương lai, nền tảng sẽ được mở rộng lên ứng dụng di động và tiếp tục hoàn thiện mô hình gợi ý để nâng cao độ chính xác và hiệu quả khai thác dữ liệu.