Science curiculum vitae personally - University of Da Nang




	Thông tin chung

	English

	Đề tài NC khoa học
	Bài báo, báo cáo khoa học
	Hướng dẫn Sau đại học
	Sách và giáo trình
	Các học phần và môn giảng dạy
	Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
	Khen thưởng
	Thông tin khác

	Tài liệu tham khảo

	Hiệu chỉnh


Số người truy cập: 107,092,178

Ứng dụng kỹ thuật phân cụm và luật kết hợp khai phá dữ liệu khách hàng sử dụng dịch vụ khách sạn

Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Nguyễn Văn Chức, Đào Thị Giang

Nơi đăng: HỘI THẢO KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC - LẦN THỨ 4 THE 4 th CONFERENCE ON INFORMATION TECHNOLOGY AND ITS APPLICATIONS; Số: 4;Từ->đến trang: 109-112;Năm: 2015

Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước

TÓM TẮT

Ngày nay, ngành công nghiệp du lịch, đặc biệt là ngành kinh doanh khách sạn đang ngày càng phát triển mạnh mẽ. Thông tin khách hàng lưu trú tại khách sạn được lưu trữ với rất nhiều tri thức có giá trị, tuy nhiên trên thực tế, dữ liệu này lại không được khai thác triệt để. Trong khi đó, các nhà quản trị kinh doanh khách sạn đang rất cần được hỗ trợ về vấn đề chăm sóc khách hàng, đưa ra chính sách tối ưu cho việc quản lý khách sạntừ những tri thức có được nếu dữ liệu thông tin lưu trú của khách hàng được khai thác. Bài báo tập trung nghiên cứu kỹ thuật phân cụm và luật kết hợp trong khai phá dữ liệu để phân tích dữ liệu khách hàng khi lưu trú tại khách sạn, nhằm giúp các nhà quản trị có thể nắm được đặc điểm khách hàng và đưa ra được các quyết định kinh doanh hợp lý. Trên cơ sở các tri thức phát hiện được từ mô hình phân cụm và luật kết hợp, đề tài nghiên cứu đã xây dựng một giao tiếp trên nền web để người dùng có thể dễ dàng sử dụng các tri thức này vào việc phân tích dữ liệu khách hàng sử dụng dịch vụ khi lưu trú tại khách sạn.

ABSTRACT

Nowadays, tourism industry, especially hospitality business has strongly developed. Customer information in hotel is saved with much valuable knowledge, however, in reality, this information has not been exploited completely. Meanwhile, the hospitality business managers are yearning for supporting about customer service, and then making optimal policies for hotel management from the knowledge in which the exploitation of customer information has showed. This paper focuses on studying clustering and association rule technique in data mining to analyse customers’ datas in hotels to help the managers can understand customer characteristics and make better decisions in business. Basing on the knowledge discovered from the predictive models, the research group also built an interface on a web platform to help users can use that knowledge for analysing data of customers using hotels services.

Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng

Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn