Prediksi Retweet Berbasis Fitur Content Similarity dan Content Based Dengan Menggunakan Metode Support Vector Machine ( SVM )
RAFI HAFIZHNI ANGGIA
Informasi Umum
Kode
21.04.2883
Klasifikasi
003.3 - Computer science- system- computer modeling and simulation
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Computer Science
Dilihat
182 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Teknologi informasi berkembang sangat pesat sehingga membantu kebutuhan manusia untuk mendapatkan sarana informasi dan komunikasi. Didalam media sosial seperti twitter sangat mudah sekali untuk mendapatkan informasi terkini seperti isu politik, kesehatan dan lainnya. Salah satu fitur penyebarannya yaitu retweet maka informasi akan cepat berpindah dari penguna satu ke pengguna lainnya. Penelitian ini berupaya untuk membangun sebuah sistem prediksi retweet dari isi konten pengguna dengan berbasis fitur Content Similarity dan Content Based menggunakan metode klasifikasi Support Vector Machine. Pembagian dataset menggunakan k fold cross validation dengan nilai k=10. Hasil akhir pada penelitian ini mendapatkan nilai akurasi rata rata sebesar 71.84%.
Koleksi & Sirkulasi
Seluruh (1) koleksi tidak tersedia
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | RAFI HAFIZHNI ANGGIA |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Jondri, Kemas Muslim L |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2021 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
