Sistem Rekomendasi Tag pada Posting Blog Berbahasa Inggris Menggunakan Kombinasi Content Based Filtering dengan Collaborative Filtering

Akhir, Yaumil (2011) Sistem Rekomendasi Tag pada Posting Blog Berbahasa Inggris Menggunakan Kombinasi Content Based Filtering dengan Collaborative Filtering. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Aplikasi-aplikasi blog yang terkenal seperti Blogspot dan Wordpress telah menyediakan sistem rekomendasi tag pada posting blog namun hanya didasarkan dari tag populer maupun tag sosial saja yang tidak mencerminkan isi posting. Rekomendasi tag yang sesuai dengan isi posting dapat dihasilkan dengan menggunakan Content Based Filtering. Hasil rekomendasi dari Content Based Filtering dapat diperluas dengan mengkombinasikannya dengan Collaborative Filtering. Hasil uji coba yang telah dilakukan menunjukan kombinasi antara Content Based Filtering dengan Collaborative Filtering dapat menghasilkan presisi yang lebih baik daripada jika diaplikasikan secara sendiri-sendiri.

English Abstract

Popular blog applications like Blogspot and Wordpress has provided a tags recommendation system on blog posts, but only refers to the popular tags or social tags that do not reflect content of the post. Relevant recommendation tags can be generated by using the Content-Based Filtering. The recommendations result of the Content-Based Filtering can be expanded by combining it with Collaborative Filtering. The experiment results show a combination of Content-Based Filtering with Collaborative Filtering can produce a better precision than when applied individually.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Identification Number: SKR/MIPA/2011/117/051102225
Subjects: 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics
Divisions: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika
Depositing User: Unnamed user with email repository.ub@ub.ac.id
Date Deposited: 08 Jun 2011 09:21
Last Modified: 22 Oct 2021 07:15
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/152568
[thumbnail of 051102225.pdf]
Preview
Text
051102225.pdf

Download (3MB) | Preview

Actions (login required)

View Item View Item