Đề tài nghiên cứu và phát triển hệ thống gợi ý địa điểm du lịch từ ảnh dựa trên các mô hình học sâu nhằm hỗ trợ tra cứu trực quan và nâng cao trải nghiệm du lịch thông minh. Nghiên cứu khảo sát, so sánh các kiến trúc học sâu như ResNet50, MobileNetV3, ConvNeXt và Vision Transformer (ViT-B16) trong bài toán trích xuất đặc trưng hình ảnh, kết hợp cơ sở dữ liệu vector Milvus để xây dựng hệ thống gợi ý theo mô hình end-to-end. Kết quả thực nghiệm cho thấy ResNet50 đạt độ chính xác cao (Accuracy@1 = 94,5%), trong khi MobileNetV3 có ưu thế về tốc độ xử lý, khẳng định tính khả thi của hệ thống trong triển khai thực tế. Nghiên cứu góp phần thúc đẩy ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong du lịch số, đồng thời đề xuất mở rộng dữ liệu và tích hợp các mô hình thị giác – ngôn ngữ nhằm nâng cao hiệu quả gợi ý trong tương lai.

Ngôn ngữ:	vie
Tác giả:	Nguyễn Bá Hoàn
Người đóng góp:	GVHD: Lê Thị Anh#GVHD: Phạm Văn Hiệp
Thông tin nhan đề:	Nghiên cứu hệ thống gợi ý du lịch từ ảnh ứng dụng mô hình học sâu
Nhà xuất bản:	Đại học Công nghiệp Hà Nội
Loại hình:	Luận văn Thạc sĩ / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Mô tả vật lý:	74tr.
Năm xuất bản:	2026