:: UI - Skripsi Membership :: Kembali

UI - Skripsi Membership :: Kembali

Kernelisasi metode fuzzy C-means berbasis ruang eigen untuk pendeteksian topik pada Twitter = Kernelized eigenspace based fuzzy C-means for topic detection in Twitter

Yudho Prakoso; Hendri Murfi, supervisor; Arie Wibowo, supervisor; Zuherman Rustam, examiner; Siti Nurromah, examiner (Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2018)

 Abstrak

Salah satu metode otomatis untuk analisis data tekstual adalah deteksi topik. Eigenspace-based Fuzzy C-Means EFCM adalah metode berbasis soft clustering untuk pendeteksian topik. Pertama, EFCM menggunakan dekomposisi nilai tunggal terpotong untuk mengubah data tekstual dimensi tinggi menjadi data berdimensi rendah. Selanjutnya, proses pengelompokan dilakukan dalam ruang dimensi yang lebih kecil. Namun, proses transformasi itu dapat menghilangkan beberapa fitur penting dari data tekstual. Karena itu, akurasi dapat berkurang.
Dalam penelitian ini digunakan kernel trick untuk mengatasi kelemahan tersebut sehingga proses clustering dapat dilakukan dalam ruang dimensi yang lebih tinggi. Simulasi menunjukkan bahwa pendekatan ini memberikan akurasi yang lebih baik dalam menemukan topik daripada EFCM untuk masalah mendeteksi topik di Twitter.

One of automated methods for textual data analysis is topic detection. Eigenspace based fuzzy c means EFCM is a soft clustering based method for topic detection. Firstly, EFCM use truncated singular value decomposition to transform high dimensional textual data to low dimensional data. Next, the clustering process is conducted in the smaller dimensional space. However, that transformation process may eliminate some important features from the textual data. Therefore, the accuracy may be reduced.
In this study used kernel trick to overcome that weakness so that the clustering process is performed in a higher dimensional space. Simulations show that this approach gives better accuracies in term of topic recall than EFCM for the problem of sensing trending topic in Twitter.

 File Digital: 1

Shelf
 S-Pdf-Yudho Prakoso.pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

No. Panggil : S-Pdf
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Subjek :
Penerbitan : Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2018
Program Studi :
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : computer
Tipe Carrier : online resource
Deskripsi Fisik : xii, 67 pages : illustration ; appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI
  • Ketersediaan
  • Ulasan
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
S-Pdf 14-21-525254519 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20474317