Analisis dan Implementasi Prediksi Rating pada Memory-based Collaborative Filtering dengan Menggunakan Smoothing
HAFIZ DEWANTO
Informasi Umum
Kode
15.04.1817
Klasifikasi
004 - Data processing, Computer science
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Data Processing
Dilihat
13 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Teknik Collaborative Filtering (CF) telah dikenal sebagai salah satu teknik yang paling sukses didalam Recommender System, dimana teknik ini memanfaatkan informasi dan preferensi dari user atau item lain untuk memberikan rekomendasi item. Ada dua tipe algoritma CF, yaitu memory-based dan model-based yang memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Pada penelitian ini, digunakan algoritma memory-based CF dengan teknik smoothing, dimana teknik smoothing mampu membantu kelemahan memory-based CF dalam hal kekurangan data rating yang kosong atau disebut sparsity. Berdasarkan hasil pengujian, algoritma memory-based CF dengan teknik smoothing mampu menurunkan error sistem yang diukur dengan Mean Absolute Error (MAE) dari 0,8581 menjadi 0,8483 atau menurun sebesar 1,14% dibandingkan dengan menggunakan algoritma memory-based saja. Kata kunci :Collaborative Filtering, Recommender System, Memory-based CF, sparsity, MAE
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | HAFIZ DEWANTO |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Agung Toto Wibowo |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2015 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
