Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Simetris
Rahardjo, Daniel Adi Setya
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
“USE OF SOCIAL NETWORK ANALYSIS AS A STRATEGY FOR E-COMMERCE RECOMMENDATIONS” Rahardjo, Daniel Adi Setya
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 10, No 2 (2019): JURNAL SIMETRIS VOLUME 10 NO 2 TAHUN 2019
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (955.983 KB) | DOI: 10.24176/simet.v10i2.3355

Abstract

Agen Recommender sedang banyak digunakan oleh bisnis E-commerce untuk membantu pelanggan mengambil keputusan dari sejumlah besar pilihan. Untuk meningkatkan kinerja agen rekomendasi, tiga pendekatan utama (pendekatan berbasis konten, pendekatan kolaboratif dan pendekatan hibrida) telah diusulkan untuk mengatasi masalah rekomendasi yang ide dasarnya adalah untuk menemukan kesamaan item1 dan pengguna dan predikat preferensi pengguna terhadap sekumpulan item. Ini memberikan potensi untuk menggunakan analisis jejaring sosial untuk membuat rekomendasi karena analisis jaringan sosial dapat digunakan untuk menyelidiki hubungan pelanggan. Dalam penelitian ini, kami mengilustrasikan konsep analisis jaringan sosial dan bagaimana konsep ini dapat digunakan untuk membuat rekomendasi yang lebih baik dalam konteks E-commerce. Peluang aplikasi dan penelitian disajikan.
“USE OF SOCIAL NETWORK ANALYSIS AS A STRATEGY FOR E-COMMERCE RECOMMENDATIONS” Rahardjo, Daniel Adi Setya
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 10, No 2 (2019): JURNAL SIMETRIS VOLUME 10 NO 2 TAHUN 2019
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (955.983 KB) | DOI: 10.24176/simet.v10i2.3355

Abstract

Agen Recommender sedang banyak digunakan oleh bisnis E-commerce untuk membantu pelanggan mengambil keputusan dari sejumlah besar pilihan. Untuk meningkatkan kinerja agen rekomendasi, tiga pendekatan utama (pendekatan berbasis konten, pendekatan kolaboratif dan pendekatan hibrida) telah diusulkan untuk mengatasi masalah rekomendasi yang ide dasarnya adalah untuk menemukan kesamaan item1 dan pengguna dan predikat preferensi pengguna terhadap sekumpulan item. Ini memberikan potensi untuk menggunakan analisis jejaring sosial untuk membuat rekomendasi karena analisis jaringan sosial dapat digunakan untuk menyelidiki hubungan pelanggan. Dalam penelitian ini, kami mengilustrasikan konsep analisis jaringan sosial dan bagaimana konsep ini dapat digunakan untuk membuat rekomendasi yang lebih baik dalam konteks E-commerce. Peluang aplikasi dan penelitian disajikan.
Co-Authors