Sistem rekomendasi pemilihan film animasi menggunakan metode Content Based Filtering

INDONESIA :

Sistem rekomendasi merupakan sebuah platform yang memberikan saran kepada pengguna berdasarkan data yang telah ada. Sistem rekomendasi pemilihan film animasi bertujuan untuk memberikan rekomendasi film animasi berdasarkan preferensi pengguna. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan metode content based filtering yang dikolaborasikan dengan singular value decomposition dan cosine similarity. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data "52000 detail animation movies" yang diambil dari The Movies Databases. Uji coba dilakukan dengan menginputkan beberapa query berupa judul film, kemudian dicari nilai Mean Average Precision (MAP) berdasarkan relevansinya. Relevansi film animasi diambil dari kesamaan genre pada film animasi. Hasil uji coba menunjukkan metode content-based filtering dengan menggunakan singular value decomposition mendapatkan nilai rata-rata MAP 0.865. Hasil rekomendasi juga menunjukkan metode content based filtering dengan algoritma SVD memberikan hasil yang lebih bervariasi daripada metode content based filtering karena SVD juga memperhatikan hubungan semantic antar kata.

ENGLISH :

Recommendation system is a platform that provides advice to users based on existing data. The animation movie selection recommendation system aims to provide animation movie recommendations based on user preferences. The purpose of this research is to develop a content-based filtering method collaborated with singular value decomposition and cosine similarity. The data used in this research is "52000 detailed animation movies" data taken from The Movies Databases. Tests were conducted by inputting several queries in the form of movie titles, then looking for MAP on their relevance. The relevance of animated films is taken from the similarity of genres in animated films. The test results show that the content-based filtering method using singular value decomposition gets obtained an average MAP value of 0.865. The recommendation results also show that the content based filtering method with the SVD algorithm provides more varied results than the content based filtering method because SVD also pays attention to the semantic relationships between words.

ARABIC :

نظام التوصية هو عبارة عن منصة تقدم المشورة للمستخدمين بناءً على البيانات الموجودة. يهدف نظام التوصية باختيار أفلام الرسوم المتحركة إلى تقديم توصيات لأفلام الرسوم المتحركة بناءً على تفضيلات المستخدم. والغرض من هذا البحث هو تطوير طريقة Content Based Filtering مع تحلل Singular Value Decomposition وCosine Similarity. والبيانات المستخدمة في هذا البحث هي بيانات "52000 فيلم رسوم متحركة مفصلة" مأخوذة من قواعد بيانات الأفلام. تم إجراء الاختبارات عن طريق إدخال عدة استعلامات عشوائية في شكل عناوين أفلام، ثم البحث عن MAP على مدى ملاءمتها. أهمية أفلام الرسوم المتحركة مأخوذة من الأنواع في أفلام الرسوم المتحركة. تُظهر نتائج الاختبار أن Content Based Filtering المستندة إلى المحتوى باستخدام SVD واحد لها متوسط قيمة MAP يبلغ 0.865. تظهر نتائج التوصية أيضًا أن طريقة التصفية المعتمدة على المحتوى باستخدام خوارزمية SVD توفر نتائج أكثر تنوعًا من طريقة التصفية المعتمدة على المحتوى لأن SVD تهتم أيضًا بالعلاقات الدلالية بين الكلمات