Time-dependent decision support system for tourism service industry

ระบบสารสนเทศเพื่อการสนันสนุนการตัดสินใจใน อุตสาหกรรมการท่องเที่ยวที่เกี่ยวเนื่องกับเวลา

Name: Polkrit Chutipong

ThaSH: DECISION SUPPORT SYSTEMS

ThaSH: DECISION TREES.

ThaSH: MANAGEMENT INFORMATION SYSTEMS

ThaSH: TRAVEL

Abstract: The tourism service sector is highly significant for a country’s economy especially in Thailand. Many tourism researches have been studied and developed to suggest attractive places. However, when covering seasonality and continuity of services, it seemed to be incomplete. This paper proposes a new decision support system model to serve the tourism service industry by focusing on both factors. Moreover, the algorithm model management is enhanced by applying mining techniques to recommend tourism places. After successful implementation, the process of evaluation was undertaken. The classification accuracy of the system was measured by 10-fold cross validation and also user satisfaction towards the system was measured via questionnaires. The evaluation result showed that Naive Bayes tree (NBTree) classifier was recommended by this study for its higher accuracy when compared to the basic Decision Tree algorithm. User satisfaction was evaluated by 10 experts and 10 users, the level of satisfaction result was “Good”.

Abstract: อุตสาหกรรมท่องเที่ยวถือว่ามีความสำคัญต่อระบบเศรษฐกิจโดยเฉพาะในประเทศไทยที่ผ่านมาเน้นมีการศึกษาวิจัยและพัฒนาระบบการให้คำแนะนำการท่องเที่ยวเป็นจำนวนมาก แต่เมื่อพิจารณาปัญหาที่เกี่ยวข้องกับมิติทางด้านเวลาและความต่อเนื่องของการให้บริการแล้ว งานวิจัยและ ระบบในปัจจุบัน นั้นยังมีข้อจำกัดในเรื่องดังกล่าว ดังนั้น จึงมีความจำเป็นที่ต้องศึกษาค้นคว้าและพัฒนาระบบให้ครอบคลุมงานวิจัยนี้ได้นำเสนอแนวคิดโครงสร้างระบบงานเพื่อครอบคลุมปัญหาดังกล่าวข้างต้น รวมทั้งได้ประยุกต์เหมืองข้อมูลในส่วนของการคำนวณการให้คำแนะนำสถานที่ ท่องเที่ยว ภายหลังจากการพัฒนาระบบเสร็จสิ้น ระบบได้ถูกประเมินทั้งเรื่องของประสิทธิภาพของระบบการคำนวณโดยใช้ 10-fold cross validation และความพอใจของผู้ใช้ระบบผ่านแบบสอบถามจากการประเมินพบว่าหลักการแจกแจงข้อมูลแบบผสมผสานผังต้นไม้แบบนาอีฟเบย์ (Naïve Bayes Tree) นั้นสามารถแสดงผลการแนะนำที่ดีและถูกต้องกว่าระบบการสืบค้นแบบเดิมและผลลการทดสอบความพึงพอใจต่อระบบซึ่ง ได้รับการประเมินจากผู้เชี่ยวชาญ 10 คน และ ผู้ทดสอบทั่วไป 10 คนนั้น พบว่าคุณภาพโดยรวมของระบบอยู่ในเกณฑ์ดี

King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library

Address: Bangkok

Email: library@kmutnb.ac.th

Name: Supot Nitsuwat

Role: Thesis Advisors

Email : sns@kmutnb.ac.th

Created: 2010

Modified: 2567-09-11

Issued: 2011-06-13

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

CallNumber: E-THESIS

eng

DegreeName: Master of science

Level: Master's Degree

Descipline: Management Information Systems

Grantor: King Mongkut's University of Technology North Bangkok

©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	B15348246.pdf	3.61 MB

ใช้เวลา

0.025492 วินาที