UI - Tesis (Membership) :: Kembali

UI - Tesis (Membership) :: Kembali

Kernelisasi fuzzy c - means berbasis ruang eigen untuk pendeteksian topik pada berita online berbahasa Indonesia = Kernelization of eigenspaced ?? based fuzzy c - means for topic detection on Indonesian online news

Nomor Panggil T50790
Pengarang
Pengarang lain/Kontributor
Subjek
Penerbitan Depok: Universitas Indonesia. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, 2018
Program Studi
 Abstrak
ABSTRAK Pendeteksian topik adalah metode praktis untuk menemukan topik pada suatu koleksi dokumen. Salah satu metodenya adalah metode berbasis clustering yang mana centroid merepresentasikan topik contohnya eigenspace ndash; based fuzzy c ndash; EFCM . Proses clustering pada metode EFCM diimplementasikan pada dimensi yang lebih kecil yaitu ruang eigen. Sehingga akurasi dari proses clustering memungkinkan berkurang. Pada tesis ini, penulis menggunakan metode kernel sehingga proses clustering tersebut dapat diimplentasikan pada dimensi yang lebih tinggi tanpa mentransformasikan data ke ruang tersebut. Simulasi penulis menunjukkan bahwa kernelisasi ini meningkatkan akurasi dari EFCM berdasarkan skor interpretability pada berita online berbahasa Indonesia.
ABSTRACT Topic detection is practical methods to find a topic in a collection of documents. One of the methods is a clustering based method whose centroids are interpreted as topics, i.e., eigenspace based fuzzy c means EFCM . The clustering process of the EFCM method is performed in a smaller dimensional Eigenspace. Thus, the accuracy of the clustering process may be reduced. In this thesis, we use the kernel method so that the clustering process is performed in a higher dimensional space without transforming data into that space. Author simulations show that this kernelization improves the accuracies of EFCM in term of interpretability scores for Indonesian online news.
 File Digital: 1
Shelf
 T50790-Muktiari.pdf ::

Akses untuk anggota Perpustakaan Universitas Indonesia, silahkan

 Info Lainnya
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : unmediated ; computer
Tipe Carrier : volume ; online resource
Deskripsi Fisik : xiii, 36 pages : illustration ; 28 cm + appendix
Catatan Bibliografi : pages 35-36
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI, Lantai 3
  • Ketersediaan
  • Ulasan
  • Sampul
Nomor Panggil No. Barkod Ketersediaan
T50790 15-18-589809259 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20477240
ABSTRAK
Pendeteksian topik adalah metode praktis untuk menemukan topik pada suatu koleksi dokumen. Salah satu metodenya adalah metode berbasis clustering yang mana centroid merepresentasikan topik contohnya eigenspace ndash; based fuzzy c ndash; EFCM . Proses clustering pada metode EFCM diimplementasikan pada dimensi yang lebih kecil yaitu ruang eigen. Sehingga akurasi dari proses clustering memungkinkan berkurang. Pada tesis ini, penulis menggunakan metode kernel sehingga proses clustering tersebut dapat diimplentasikan pada dimensi yang lebih tinggi tanpa mentransformasikan data ke ruang tersebut. Simulasi penulis menunjukkan bahwa kernelisasi ini meningkatkan akurasi dari EFCM berdasarkan skor interpretability pada berita online berbahasa Indonesia.


ABSTRACT
Topic detection is practical methods to find a topic in a collection of documents. One of the methods is a clustering based method whose centroids are interpreted as topics, i.e., eigenspace based fuzzy c means EFCM . The clustering process of the EFCM method is performed in a smaller dimensional Eigenspace. Thus, the accuracy of the clustering process may be reduced. In this thesis, we use the kernel method so that the clustering process is performed in a higher dimensional space without transforming data into that space. Author simulations show that this kernelization improves the accuracies of EFCM in term of interpretability scores for Indonesian online news.