TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
BỘ MÔN CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM

NGUYỄN TRƯỜNG PHÚC : 20142557
CAO NGỌC QUÝ : 20110552
Đề Tài :

XÂY DỰNG WEBSITE TIN TỨC
TỔNG HỢP TỰ ĐỘNG

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP KỸ SƯ CNTT

GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
ThS. TRƯƠNG THỊ NGỌC PHƯỢNG

KHÓA 2020 - 2024

ĐH SƯ PHẠMCỘNG
KỸ THUẬT
HOÀ TP.HCM
KHOA
CNTT
Độc

XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh Phúc

*******

*******

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ và tên Sinh viên 1 : Nguuyễn Trường Phúc

MSSV 1: 20142557

Họ và tên Sinh viên 2 : Cao Ngọc Quý

MSSV 2: 20110552

Ngành: Công nghệ Thông tin
Tên đề tài: Xây dựng website tin tức tổng hợp tự động
Họ và tên Giáo viên hướng dẫn: ThS. Trương Thị Ngọc Phượng
NHẬN XÉT
1. Về nội dung đề tài &amp khối lượng thực hiện:

2. Ưu điểm:

3. Khuyết điểm:

4. Đề nghị cho bảo vệ hay không ?
5. Đánh giá loại :
6. Điểm :

Tp. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2024
Giáo viên hướng dẫn
(Ký &amp ghi rõ họ tên)

i

ĐH SƯ PHẠMCỘNG
KỸ THUẬT
HOÀ TP.HCM
KHOA
CNTT
Độc

XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh Phúc

*******

*******

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN
Họ và tên Sinh viên 1 : Nguuyễn Trường Phúc

MSSV 1: 20142557

Họ và tên Sinh viên 2 : Cao Ngọc Quý

MSSV 2: 20110552

Ngành: Công nghệ Thông tin
Tên đề tài: Xây dựng website tin tức tổng hợp tự động
Họ và tên Giáo viên phản biện: ThS. Lê Thị Minh Châu
NHẬN XÉT
1. Về nội dung đề tài &amp khối lượng thực hiện:

2. Ưu điểm:

3. Khuyết điểm

4. Đề nghị cho bảo vệ hay không ?
5. Đánh giá loại :
6. Điểm :
Tp. Hồ Chí Minh, ngày tháng
Giáo viên phản biện
(Ký &amp ghi rõ họ tên)

năm 2024

ii

LỜI CẢM ƠN
Em muốn bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Cô Trương Thị Ngọc Phượng,
người đã dành thời gian, tâm huyết và kiến thức của mình để hướng dẫn em trong
suốt quá trình làm đồ án. Em đã học hỏi được rất nhiều kiến thức mới mà em chưa
từng biết đến trước đây và đã hoàn thành sản phẩm một cách tốt nhất nhờ những
sự hướng dẫn và góp ý của cô.
Cô Trương Thị Ngọc Phượng rất nhiệt tình và tận tâm, luôn sẵn sàng giải
đáp mọi thắc mắc của em và giúp em giải quyết các vấn đề gặp phải trong quá
trình làm đồ án. Cô không chỉ truyền đạt kiến thức một cách dễ hiểu mà còn cung
cấp các tài nguyên và tài liệu hữu ích để em có thể tự nghiên cứu và tìm hiểu thêm
về chủ đề đồ án của mình.
Ngoài ra, cô Trương Thị Ngọc Phượng còn là một giáo viên nhân ái, quan
tâm đến cuộc sống và sự phát triển của sinh viên. Em đã nhận được động lực từ
cô để luôn nỗ lực hết mình trong cuộc sống
...

...
ứng dụng có thể sẽ không được thiết kế
và triển khai đúng cách, có thể mắc một số lỗ hổng bảo mật, rủi ro về việc lộ thông tin
cá nhân người dùng.

3. HƯỚNG PHÁT TRIỂN TRONG TƯƠNG LAI
Xây dựng một mô hình học máy để phân loại bài viết trùng tự động, có thể đánh
giá nội dung tin tức kèm ngữ cảnh và các yếu tố đi kèm khác.
Nâng cấp thêm nhiều tính năng thú vị mới: đáp ứng nhu cầu người dùng, có thể
phát triển thêm các tính năng mới như chia sẻ, gợi ý nội dung, tích hợp các công cụ
mạng xã hội vào ứng dụng, tích hợp trí tuệ nhân tạo để cải thiện trải nghiệm người dùng.
Nâng cao hiệu suất và tối ưu hóa: cải tiến để tăng hiệu suất và tối ưu hóa tốc độ,
phản hồi. Cải thiện khả năng xử lý dữ liệu, tối ưu hóa mã nguồn, tăng cường quản lý tài
nguyên.
Mở rộng nền tảng và tương thích: mở rộng phạm vi sử dụng và tương thích với
nhiều thiết bị và hệ điều hành.
Mở rộng quy mô và chức năng: nếu ứng dụng đạt được thành công, xem xét mở
rộng quy mô và chức năng bằng cách thêm tính năng tương tác xã hội, thanh toán trực
tuyến hoặc phát triển phiên bản tiếng nước ngoài để mở rộng thị trường sử dụng.

105

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Crail Walls. (2018). Spring in Action, Fifth Edition. Manning Publications.
[2] Ravi Kant Soni, Namrata Soni. (2021). Spring Boot with React and AWS: Learn to
Deploy a Full Stack Spring Boot React Application to AWS. Apress Publisher.
[3] Kanhaiya Sharma, Sandeep Singh Rawat, Deepak Parashar, Shivam Sharma,
Shubhangi Roy, Shibani Sahoo. (2023). State of-the-Art Analysis of Multiple Object
Detection Techniques using Deep Learning. (IJACSA) International Journal of
Advanced Computer Science and Applications, Vol. 14, No. 6.
[4] Christopher D. Manning, Mihai Surdeanu, John Bauer, Jenny Finkel, Steven J.
Bethard, David McClosky. (2014). The Stanford CoreNLP Natural Language
Processing Toolkit. Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics,
pages 55–60.
[5] Mukhriddin Arabboev, Shohruh Begmatov, Zukhriddin Khamidjonov, Khurshid
Aliyarov, Saidakmal Saydiakbarov, Sardor Vakhkhobov, Mokhirjon Rikhsivoev,
Khabibullo Nosirov. (2024). A COMPARATIVE STUDY OF VARIOUS OBJECT
DETECTION ALGORITHMS. International Research Journal of Modernization in
Engineering Technology and Science, Vol.06, Issue.06.
[6] Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott
Reed, Cheng-Yang Fu, Alexander C. Berg. (2016). SSD: Single Shot MultiBox Detector.
Journals, arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition.

106