Pengujian Akurasi Sistem Rekomendasi Berbasis Content-Based Filtering

Wayan Gede Suka Parwita
{"title":"Pengujian Akurasi Sistem Rekomendasi Berbasis Content-Based Filtering","authors":"Wayan Gede Suka Parwita","doi":"10.30872/JIM.V14I1.1272","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Rekomendasi dosen pembimbing dalam Sintesys memanfaatkan dokumen UPP dan dokumen publikasi atau penelitian calon dosen pembimbing sebagai dasar penentuan rekomendasi. Adapun dengan semakin banyaknya mahasiswa yang mengajukan UPP maka akan meningkatkan jumlah proses yang dilakukan sehingga perlu ditinjau pengaruh dari penerapan stopword removal sebagai salah satu proses dalam ektraksi dokumen. Penelitian dimulai dengan analisis sistem yang telah dibangun pada penelitian Parwita (Parwita, Swari, & Welda, 2018). Analisis ini memetakan komponen yang akan digunakan dalam pengujian sistem rekomendasi. Setelah analisis sistem, selanjutnya dilakukan pengumpulan data seperti stopword, rekomendasi dosen, dan dokumen penelitian dosen. Setiap dokumen penelitian dosen akan dibandingkan dengan UPP mahasiswa. Nilai tertinggi dari salah satu dokumen penelitian dosen akan digunakan sebagai nilai similaritas antara penelitian dosen dan UPP mahasiswa. Hasil pengujian merupakan nilai precission, recall, dan f-mesure yang digunakan dalam melakukan analisis hasil pengujian. Pengujian sistem rekomendasi dengan proses stopword menunjukkan nilai precission, recall, dan f-measure yang berbeda-beda untuk setiap minimum similarity yang ditetapkan. Nilai tertinggi pada sistem rekomendasi dengan proses stopword untuk precission didapatkan pada minimum similarity 30%, recall pada minimum similarity 5%, dan f-measure pada minimum similarity 20 % dan 25%. ","PeriodicalId":149284,"journal":{"name":"Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer","volume":"27 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-02-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"7","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30872/JIM.V14I1.1272","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 7

Abstract

Rekomendasi dosen pembimbing dalam Sintesys memanfaatkan dokumen UPP dan dokumen publikasi atau penelitian calon dosen pembimbing sebagai dasar penentuan rekomendasi. Adapun dengan semakin banyaknya mahasiswa yang mengajukan UPP maka akan meningkatkan jumlah proses yang dilakukan sehingga perlu ditinjau pengaruh dari penerapan stopword removal sebagai salah satu proses dalam ektraksi dokumen. Penelitian dimulai dengan analisis sistem yang telah dibangun pada penelitian Parwita (Parwita, Swari, & Welda, 2018). Analisis ini memetakan komponen yang akan digunakan dalam pengujian sistem rekomendasi. Setelah analisis sistem, selanjutnya dilakukan pengumpulan data seperti stopword, rekomendasi dosen, dan dokumen penelitian dosen. Setiap dokumen penelitian dosen akan dibandingkan dengan UPP mahasiswa. Nilai tertinggi dari salah satu dokumen penelitian dosen akan digunakan sebagai nilai similaritas antara penelitian dosen dan UPP mahasiswa. Hasil pengujian merupakan nilai precission, recall, dan f-mesure yang digunakan dalam melakukan analisis hasil pengujian. Pengujian sistem rekomendasi dengan proses stopword menunjukkan nilai precission, recall, dan f-measure yang berbeda-beda untuk setiap minimum similarity yang ditetapkan. Nilai tertinggi pada sistem rekomendasi dengan proses stopword untuk precission didapatkan pada minimum similarity 30%, recall pada minimum similarity 5%, dan f-measure pada minimum similarity 20 % dan 25%. 
基于内容过滤的基于推荐系统的准确性测试
在合成中导师建议将UPP文件和出版物文件或未来顾问的研究作为确定建议的基础。至于越来越多的申请UPP的学生,它将增加所做的程序的数量,因此需要审查将removal应用作为文件配送过程之一的影响。研究始于对Parwita研究(Parwita, Swari, & Welda, 2018)构建的系统分析。这个分析分析了将用于测试推荐系统的组件。在系统分析之后,还进行了数据收集,如jar,讲师推荐,和讲师的研究文件。教授的每一份研究文件都将与学生UPP进行比较。讲师的一份研究文件的最高分数将被用作讲师和学生UPP研究之间的试金石。测试结果代表了在进行测试结果分析时使用的precision、recall和f-mesure值。通过秒表过程测试的推荐系统显示了设置的最小值、召回和f-measure的不同值。在精确操作的推算系统中获得最高的值,同时采用回溯流程为30%,最低限值为5%,最低限值为20%和25%。
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