In the context of Vietnam's rapidly growing tourism industry, supporting tourists in choosing attractions that suit their personal interests has become very important. This paper studies the application of graph learning in recommender systems, thereby building a travel recommendation system, aiming to provide suggestions about attractions based on user ratings. The recommendation system is built on Graph Neural Network, specifically the LightGCN algorithm, an advanced machine learning technique that allows learning features and relationships from graph-structured data. We have tested the algorithm on three different datasets before applying it to the real system. The system is being deployed and tested on the Internet.Trong bối cảnh ngành du lịch Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ, việc hỗ trợ du khách lựa chọn các điểm tham quan phù hợp với sở thích cá nhân trở nên rất quan trọng. Bài báo này nghiên cứu ứng dụng học đồ thị trong hệ gợi ý, từ đó xây dựng một hệ thống gợi ý du lịch, nhằm đưa ra các gợi ý về điểm tham quan dựa trên các đánh giá của người dùng. Hệ thống gợi ý được xây dựng dựa trên Graph Neural Network, cụ thể là thuật toán LightGCN, một kỹ thuật học máy tiên tiến cho phép học các đặc trưng và mối quan hệ từ dữ liệu có cấu trúc đồ thị. Chúng tôi đã thực nghiệm thuật toán trên ba bộ dữ liệu khác nhau trước khi áp dụng vào hệ thống thực sự. Hệ thống đang được triển khai và thử nghiệm trên mạng Internet.