RANCANG BANGUN MESIN REKOMENDASI MENGGUNAKAN RANDOM WALK DAN LAZY RANDOM WALK PADA GRAF LOKAL TERKLASIFIKASI (STUDI KASUS DATA SHOPPING PADA FOURSQUARE)
| Main Authors: | FERNANDO, JULIO, Diyah, Puspitaningrum, yudi, Setiawan |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Archive |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.unib.ac.id/15299/1/SKRIPSI_G1A012013_JULIO%20FERNANDO.pdf http://repository.unib.ac.id/15299/ |
Daftar Isi:
- Sistem rekomendasi merupakan sebuah perangkat lunak yang bertujuan untuk membantu pengguna dengan cara memberikan rekomendasi kepada pengguna ketika pengguna dihadapkan dengan jumlah informasi yang besar. Dalam penelitian ini, sistem rekomendasi menggunakan data dari FourSquare. Ahli lokal adalah orang-orang yang memiliki keahlian khusus di suatu area, tetapi keahlian yang terbatas pada wilayah geografis. Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk menemukan ahli lokal yang benar-benar mengetahui kategori bisnis tertentu di suatu daerah tertentu. Dengan pertimbangan rekomendasi yang dinamis pemilihan ahli lokal ditetapkan menggunakan random walk dan lazy random walk. Saransaran dari ahli lokal menjadi luaran rekomendasi dari mesin rekomendasi. Saran ahli lokal hasil dari pencarian kueri selanjutnya akan dilakukan pengujian dengan suatu gold standard yang dibangun dengan teknik statistik. Dari pengujian diperoleh nilai precision yang diperoleh dari masing – masing metode. Nilai – nilai yang diperoleh dari masing – masing metode kemudian dibandingkan. Hasil percobaan menunjukkan bahwa lazy random walk ketepatan rekomendasi mencapai 0.6777778 pada p@1 lalu menurun hingga 0.3583333 pada p@5, sedangkan random walk mencapai 0.675 pada p@1 lalu menurun hingga 0.4027778 pada p@5.