基于 Rabin-Karp 方法的推特作为传播和政府信息媒体的响应判断分析

Luh Ayu Made Anika Kemala H A Sari, Nyoman Putra Putra Sastra, R. Hartati
{"title":"基于 Rabin-Karp 方法的推特作为传播和政府信息媒体的响应判断分析","authors":"Luh Ayu Made Anika Kemala H A Sari, Nyoman Putra Putra Sastra, R. Hartati","doi":"10.24843/mite.2023.v22i02.p15","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Media sosial dalam era digital ini, khususnya Twitter, memiliki peran penting dalam interaksi antara pemerintah dan masyarakat. Adanya beragam kegiatan di lingkungan pemerintahan menimbulkan tugas memantau dan menanggapi pesan menjadi rumit dan memakan waktu. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan pendekatan yang efektif dalam menentukan respons yang tepat dari pemerintah terhadap tweet masyarakat. Penelitian ini, mengusulkan penggunaan kombinasi metode Rabin-Karp untuk menentukan respons yang relevan dengan cepat. Metode Rabin-Karp, yang dikenal karena efisiensinya dalam pencocokan pola, digunakan untuk mencocokkan tweet dengan kumpulan tweet yang sudah diberikan respons. Selanjutnya, digunakan teknik Word2Vec untuk meningkatkan pemahaman makna teks. Penggunaan metode Rabin-Karp dengan penambahan metode Word2Vec menunjukkan tingkat akurasi respons adalah 74,55 %. Hasil penelitian ini juga menunjukkan bahwa semakin rendah nilai K-Gram maka semakin tinggi nilai similaritasnya, begitu pula sebaliknya. Hasil ini diharapkan memberikan kontribusi dalam konteks pemerintahan yang responsif terhadap isu-isu masyarakat yang dibahas di Twitter. ","PeriodicalId":53323,"journal":{"name":"Majalah Ilmiah Teknologi Elektro","volume":"44 9","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-01-24","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Analisis Penentuan Respons Twitter sebagai Media Komunikasi dan Informasi Pemerintah Berbasis Metode Rabin-Karp\",\"authors\":\"Luh Ayu Made Anika Kemala H A Sari, Nyoman Putra Putra Sastra, R. Hartati\",\"doi\":\"10.24843/mite.2023.v22i02.p15\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Media sosial dalam era digital ini, khususnya Twitter, memiliki peran penting dalam interaksi antara pemerintah dan masyarakat. Adanya beragam kegiatan di lingkungan pemerintahan menimbulkan tugas memantau dan menanggapi pesan menjadi rumit dan memakan waktu. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan pendekatan yang efektif dalam menentukan respons yang tepat dari pemerintah terhadap tweet masyarakat. Penelitian ini, mengusulkan penggunaan kombinasi metode Rabin-Karp untuk menentukan respons yang relevan dengan cepat. Metode Rabin-Karp, yang dikenal karena efisiensinya dalam pencocokan pola, digunakan untuk mencocokkan tweet dengan kumpulan tweet yang sudah diberikan respons. Selanjutnya, digunakan teknik Word2Vec untuk meningkatkan pemahaman makna teks. Penggunaan metode Rabin-Karp dengan penambahan metode Word2Vec menunjukkan tingkat akurasi respons adalah 74,55 %. Hasil penelitian ini juga menunjukkan bahwa semakin rendah nilai K-Gram maka semakin tinggi nilai similaritasnya, begitu pula sebaliknya. Hasil ini diharapkan memberikan kontribusi dalam konteks pemerintahan yang responsif terhadap isu-isu masyarakat yang dibahas di Twitter. \",\"PeriodicalId\":53323,\"journal\":{\"name\":\"Majalah Ilmiah Teknologi Elektro\",\"volume\":\"44 9\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2024-01-24\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Majalah Ilmiah Teknologi Elektro\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.24843/mite.2023.v22i02.p15\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Majalah Ilmiah Teknologi Elektro","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24843/mite.2023.v22i02.p15","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

数字时代的社交媒体,尤其是 Twitter,在政府与公众的互动中发挥着重要作用。政府内部的活动多种多样,使得监控和回复信息的任务变得复杂而耗时。因此,本研究旨在开发一种有效的方法,以确定政府对民众推特的适当回应。本研究建议结合使用 Rabin-Karp 方法来快速确定相关回复。Rabin-Karp 方法以模式匹配效率高而著称,它用于将推文与已给出回复的推文集合进行匹配。此外,Word2Vec 技术还用于提高对文本含义的理解。使用 Rabin-Karp 方法并添加 Word2Vec 方法后,回复准确率达到 74.55%。结果还显示,K-Gram 值越低,相似度值越高,反之亦然。这些结果有望有助于政府对 Twitter 上讨论的社区问题做出回应。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Analisis Penentuan Respons Twitter sebagai Media Komunikasi dan Informasi Pemerintah Berbasis Metode Rabin-Karp
Media sosial dalam era digital ini, khususnya Twitter, memiliki peran penting dalam interaksi antara pemerintah dan masyarakat. Adanya beragam kegiatan di lingkungan pemerintahan menimbulkan tugas memantau dan menanggapi pesan menjadi rumit dan memakan waktu. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan pendekatan yang efektif dalam menentukan respons yang tepat dari pemerintah terhadap tweet masyarakat. Penelitian ini, mengusulkan penggunaan kombinasi metode Rabin-Karp untuk menentukan respons yang relevan dengan cepat. Metode Rabin-Karp, yang dikenal karena efisiensinya dalam pencocokan pola, digunakan untuk mencocokkan tweet dengan kumpulan tweet yang sudah diberikan respons. Selanjutnya, digunakan teknik Word2Vec untuk meningkatkan pemahaman makna teks. Penggunaan metode Rabin-Karp dengan penambahan metode Word2Vec menunjukkan tingkat akurasi respons adalah 74,55 %. Hasil penelitian ini juga menunjukkan bahwa semakin rendah nilai K-Gram maka semakin tinggi nilai similaritasnya, begitu pula sebaliknya. Hasil ini diharapkan memberikan kontribusi dalam konteks pemerintahan yang responsif terhadap isu-isu masyarakat yang dibahas di Twitter. 
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
21
审稿时长
32 weeks
×
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