首页> 外文OA文献 >Sistem Rekomendasi Komunitas Pemuda di Kota Semarang berbasis Item-based Collaborative Filtering dengan Metode Adjusted Cosine Similarity
【2h】

Sistem Rekomendasi Komunitas Pemuda di Kota Semarang berbasis Item-based Collaborative Filtering dengan Metode Adjusted Cosine Similarity

机译:基于调整余弦相似度的基于项目协同过滤的三宝垄市青年社区推荐系统

摘要

Pemuda adalah aset bangsa yang akan meneruskan estafet pembangunan. Namun dalam praktiknya, banyak pemuda yang malah menghabiskan masa mudanya dengan sia-sia dengan terjerumus narkob maupun pergaulan bebas. Di sisi lain, komunitas pemuda merupakan salah satu wadah dimana pemuda bisa berpartisipasi aktif bersama pemuda lainnya untuk menyelesaikan masalah sosial. Meskipun begitu, masih banyak pemuda yang kesulitan untuk menemukan peluang berkontribusi melalui komunitas serta tidak tau komunitas mana yang cocok untuknya. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diperlukan sebuah sistem rekomendasi komunitas sebagai acuan ketika para pemuda ingin ikut serta berkontribusi melalui komunitas yang sesuai dengan bidang kesukaannya. Melalui penelitian kali ini, penulis akan membuat sistem rekomendasi komunitas pemuda di Kota Semarang sehingga nantinya bisa dijadikan acuan bagi pemuda di Kota Semarang yang ingin berkontribusi melalui komunitas. Algoritma rekomendasi yang digunakan adalah item-based collaborative filtering. Algoritma tersebut menghitung rekomendasi berdasarkan perhitungan kemiripan komunitas dengan metode adjusted cosine similarity. Nilai kemiripan tersebut dihitung dari perolehan rating yang dilakukan pengguna. Dari hasil pengujian rekomendasi dari 25 komunitas dan 5 pengguna, dapat disimpulkan bahwa algoritma collaborative filtering dapat menyediakan rekomendasi komunitas yang berbeda-beda pada tiap pengguna sesuai dengan rating komunitas yang diberikannya.
机译:青年是将继续发展的国家资产。但实际上,许多年轻人实际上是徒劳无功地迷上毒品和滥交。另一方面,青年社区是年轻人可以与其他年轻人积极参与解决社会问题的地方。即便如此,仍然有许多年轻人很难找到机会通过社区做出贡献,并且不知道哪个社区适合他。为了克服这些问题,当年轻人想根据自己喜欢的领域为社区做出贡献时,需要一个社区推荐系统作为参考。通过这项研究,作者将为三宝垄市的青年社区提供一个推荐系统,以便以后可以作为希望通过该社区做出贡献的三宝垄市青年的参考。使用的推荐算法是基于项目的协作过滤。该算法使用调整后的余弦相似度方法基于社区相似度计算来计算推荐。相似度值是通过获取用户的评分来计算的。根据对25个社区和5个用户的推荐的测试结果,可以得出结论,协作过滤算法可以根据其提供的社区等级为每个用户提供不同的社区推荐。

著录项

  • 作者

    RIZKI KELIMUTU DWI;

  • 作者单位
  • 年度 2015
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号