The clustering algorithm for Chinese texts based on Lingo

Lin, Xiuqin; Zhang, Qianhao; Wei, Gengyu

doi:10.1109/fskd.2011.6019740

Cited by 2 publications

(1 citation statement)

References 6 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Sayangnya, algoritma ini masih sering menghasilkan klaster "Other Topis". LINGO juga digunakan [8] pengguna terhadap konten web, sistem juga dirancang untuk dapat menghitung waktu pengguna membuka suatu konten dan menutupnya. Jika suatu konten dibuka lebih lama maka konten tersebut lebih diminati oleh pengguna, sehingga konten ini mendapat skor lebih tinggi [9].…”

Section: Pendahuluanunclassified

Analisis Tema Skripsi Mahasiswa Menggunakan Document Clustering Dengan Algoritma Lingo

Mustikasari

2017

KINETIK

View full text Add to dashboard Cite

Dalam dunia teknologi informasi, banyak sekali topik yang dapat diangkat menjadi tema skripsi. Sayangnya, tidak jarang mahasiswa mengambil tema skripsi yang sama dengan tema skripsi mahasiswa angkatan sebelumnya. Karena memiliki kesamaan tema, akhirnya muncullah judul-judul skripsi yang hampir mirip. Hal ini tentu membuat penelitian di kalangan mahasiswa tidak dapat berkembang dengan cepat. Seharusnya tema yang sudah sering diangkat diganti dengan tema-tema baru yang sesuai dengan perkembangan jaman. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa tema-tema skripsi yang sering digunakan mahasiswa pada rentang waktu tertentu. Tema skripsi dapat dianalisa dari judul dan abstraknya. Karena data yang digunakan pada penelitian ini adalah data tekstual, maka analisa dilakukan dengan metode pada text mining, yakni document clustering menggunakan algoritma clustering LINGO. Document clustering dengan algoritma LINGO diaplikasikan menggunakan perangkat lunak Carrot2 Workbench.Hasil penelitian ini berupa klaster-klaster yang beranggotakan dokumen masukan. Setiap kelompok memiliki label. Label mencerminkan kesamaan anggota pada kelompok tersebut. Dari label klaster ini dapat dianalisa tema skripsi.

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified