SISTEM REKOMENDASI FILM BERBASIS JEJARING SOSIAL (TWITTER) MENGGUNAKAN IBM BLUEMIX

Sarosa Castrena Abadi, Muhammad Ayat Hidayat, Purwandito Tulus Asmoro
{"title":"SISTEM REKOMENDASI FILM BERBASIS JEJARING SOSIAL (TWITTER) MENGGUNAKAN IBM BLUEMIX","authors":"Sarosa Castrena Abadi, Muhammad Ayat Hidayat, Purwandito Tulus Asmoro","doi":"10.20527/jtiulm.v5i1.45","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Perkembangan industri hiburan seperti film saat ini sangat begitu pesat dan bervariasi, hal tersebut seringkali membingungkan para penikmat film dalam menentukan film yang sangat direkomendasikan, solusi atas permasalahan tersebut adalah suatu sistem rekomendasi film yang dapat memberikan rekomendasi film-film yang berkualitas untuk ditonton oleh penikmat film berdasarkan rating film tersebut. \nTwitter jejaring sosial favorit yang masih sering digunakan oleh masyarakat saat ini untuk menuliskan pikiran, perasaan maupun aspirasi dari setiap user, pada sistem ini cuitan twitter berfungsi sebagai data input yang dapat diolah menjadi   suatu data yang lebih bernilai seperti rating. Penelitian ini dibahas sistem rekomendasi film berdasarkan rating dari   komentar - komentar twitter menggunakan ibm bluemix dengan algoritma Support Vector Machine. Hasil Pengujian memberikan keluaran berupa rating, dimana nilai yang dihasilkan cenderung mendekati nilai rating dari situs rating film yang sudah popular dan terpercaya.","PeriodicalId":330464,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat (JTIULM)","volume":"71 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-04-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat (JTIULM)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.20527/jtiulm.v5i1.45","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Perkembangan industri hiburan seperti film saat ini sangat begitu pesat dan bervariasi, hal tersebut seringkali membingungkan para penikmat film dalam menentukan film yang sangat direkomendasikan, solusi atas permasalahan tersebut adalah suatu sistem rekomendasi film yang dapat memberikan rekomendasi film-film yang berkualitas untuk ditonton oleh penikmat film berdasarkan rating film tersebut. Twitter jejaring sosial favorit yang masih sering digunakan oleh masyarakat saat ini untuk menuliskan pikiran, perasaan maupun aspirasi dari setiap user, pada sistem ini cuitan twitter berfungsi sebagai data input yang dapat diolah menjadi   suatu data yang lebih bernilai seperti rating. Penelitian ini dibahas sistem rekomendasi film berdasarkan rating dari   komentar - komentar twitter menggunakan ibm bluemix dengan algoritma Support Vector Machine. Hasil Pengujian memberikan keluaran berupa rating, dimana nilai yang dihasilkan cenderung mendekati nilai rating dari situs rating film yang sudah popular dan terpercaya.
社交网络电影推荐系统(TWITTER)使用IBM BLUEMIX
电影娱乐业像如今这么迅速发展和多样化,这往往是非常推荐的电影中确定鉴赏家们感到困惑,解决这些问题的方法是一种可以提供优质的电影推荐的电影推荐系统来观看电影鉴赏家基于这部电影的评分。Twitter最受欢迎的社交网络Twitter仍然被公众广泛使用,将每个用户的想法、感受和愿望记录在这个系统上,Twitter Twitter是一种输入数据,可以处理像评级这样有价值的数据。该研究采用ibm bluemix算法支持矢量机计算基于twitter评论评级的电影推荐系统。测试结果提供评级输出,其结果倾向于接近受欢迎和可信的电影评级网站的评级值。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信