MAKALAH SISTEM RECOMMENDER ( 1 )
Teks penuh
Garis besar
Dokumen terkait
pendekatan collaborative filtering memiliki tujuan untuk mendapatkan prediksi rating dari user aktif terhadap item-item dalam sistem berdasarkan user-user lain yang
Penelitian ini menggunakan metode Item-Based Collaborative Filtering pada sistem rekomendasi film yang bertujuan untuk merekomendasikan film pada seorang user berdasarkan
Content-based Filtering adalah Recommender System yang memberikan rekomendasi item yang mirip dengan item yang disukai oleh user pada waktu yang lampau, Collaborative
Information Filtering (IF) berfokus pada penyaringan informasi berdasarkan profil dari user. Profil user dapat dibentuk dengan membiarkan pengguna menentukan
Pada dasarnya metode ini menggunakan profil item(sejumlah atribut dan fitur diskrit) mengkarakterisasi item dalam sistem. Sistem membuat profil berbasis konten dari pengguna
Collaborative filtering (CF) merupakan proses pengevaluasian item dengan menggunakan opini dari orang lain. Ide utamanya adalah untuk mengeksploitasi informasi
Figure 5 Number of users involved in similarity score computation of users of different ranks in user based collaborative filtering algorithm Figure 6 Number of items involved in
TABLEVI TOPNUSER After that, rating predictions will be made using User-Based Collaborative Filtering and then the prediction re- sults will be evaluated using Mean Absolute Error
