Sistem Rekomendasi Indeks Web Dengan Metode Frequent Terms Berbasis Multi Instance Learning  

Oleh:

Herumurti, Darlis ; Buliali, Joko Lianto ; Andriana, Ria

Jenis: Article from Journal - ilmiah nasional - tidak terakreditasi DIKTI
Dalam koleksi: Jurnal Informatika vol. 8 no. 1 (May 2007), page 10-17.
Topik: LEARNING; halaman indeks; sistem rekomendasi; multi instance learning; citation kNN; hausdorff distance
Fulltext: darlis herumurti.pdf (148.68KB)

Ketersediaan

Perpustakaan Pusat (Semanggi) Nomor Panggil: JJ103 Non-tandon: 1 (dapat dipinjam: 0) Tandon: tidak ada

Lihat Detail Induk

Isi artikel

Halaman indeks dikenal sebagai halaman yang mengelompokkan informasi - informasi, dengan memberikan judul serta penjelasan singkat tentang suatu informasi, dimana informasi lengkap akan dipresentasikan pada halaman - halaman lain. Namun dengan ketersediaan informasi yang menjadi semakin menumpuk, keberadaan halaman indeks yang semakin banyak justru menyebabkan kesulitan dalam mendapatkan informasi karena mungkin akan mengarahkan pada banyak informasi yang tidak relevan. Tanpa adanya sebuah sistem yang dapat membantu navigasi user, untuk mencari informasi yang diinginkan sama saja dengan sebuah kegiatan trial dan error. Dalam penelitian ini, dirancang sebuah sistem rekomendasi indeks web yang melibatkan aktifitas user dalam mengakses halaman indeks. Sistem ini mengelompokkan frequent terms pada halaman indeks dan kemudian mengimplementasikan metode Multi Instance Learning untuk memberikan rekomendasi secara otomatis dari halaman - halaman indeks baru. Algoritma yang digunakan adalah algoritma Citation kNN yang diadaptasi menjadi fretCit - kNN dengan mengaplikasikan minimal Hausdorff distance dalam pengukuran jaraknya. Dalam hasil proses dan analisis disimpulkan bahwa dengan beberapa macam uji coba data dari beberapa user sistem menampilkan performa hingga rata - rata 82,41 % akurasi dan nilai kembalian sebesar 66,71 %.

Opini Anda

Klik untuk menuliskan opini Anda tentang koleksi ini!

Kembali