Perbandingan Akurasi dalam Elisitasi Berbasis Peringkat dengan Minat Pengguna - Zen Munawar; Novianti Indah Putri; Yudi Herdiana; Rita Komalasari (Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur), 2021)
Panjangnya profil pengguna yang harus dikumpulkan oleh sistem pemberi rekomendasi menjadi salah satu masalah dalam menyelesaikan rancangan sistem pemberi rekomendasi. Terdapat dua persyaratan yang saling bertolak belakang, yaitu pertama sistem harus mengumpulkan cukup peringkat agar dapat mempelajari preferensi serta akurasi rekomendasi, kedua dengan mengumpulkan lebih banyak peringkat akan menjadi beban untuk pengguna dan berdampak negative atas pengalamannya. Tujuan penelitian ini berusaha mengetahui dampak dari panjangnya profil pengguna secara subjektif dan berbasis akurasi secara objektif. Dalam penelitian ini tiga algoritma diterapkan pada simulasi secara offline serta melakukan eksperimen secara online dengan empat algoritma pemberi rekomendasi. Dengan mengukur tingkat kekuatan dari dua kekuatan kontras yang dipengaruhi oleh jumlah peringkat yang dikumpulkan. Diperoleh relevansi rekomendasi dan beban proses peringkat yang memiliki efek yang lebih kuat pada kualitas yang dirasakan dari pengalaman pengguna. Hasil penelitian ini dilakukan pengendalian oleh pengguna serta mengidentifikasi panjang profil yang berpotensi optimal untuk strategi elisitasi yang eksplisit, berbasis peringkat.