Topic Discovery pada Jurnal-Jurnal Penelitian di IEEE Explore Menggunakan Association Rule Mining dengan Pendekatan Closed Frequent Itemset - Reza Mustofa; Irhamah Irhamah (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS, 2019)
Menemukan topik dari koleksi dokumen seperti publikasi ilmiah mempunyai banyak manfaat. Dengan semakin banyaknya dokumen teks yang dihasilkan di web dan arsip-arsip digital, Topic Discovery menjadi alat yang sangat penting untuk menelusuri, meringkas, dan mengelompokkan dokumen. Salah satu penerapan Association Rule Mining adalah digunakan untuk menemukan topik dalam suatu dokumen dengan cara mencari pola yang sering muncul pada semua dokumen. Data diambil dari IEEE Xplore yang merupakan kumpulan abstrak dari jurnal-jurnal di International Conference on Data Mining (ICDM) dan International Conference on Data Engineers (ICDE) dari tahun 2009-2018. Masing-masing abstrak direpresentasikan sebagai transaksi sedangkan kata keywords yang terkandung didalamnya direpresentasikan sebagai item. Kombinasi antar kata keywords yang paling sering muncul, yang disebut frequent itemset, akan digunakan sebagai kandidat dari suatu topik. Algoritma yang dapat digunakan untuk membangkitkan itemset adalah algoritma Apriori dan ECLAT. Waktu eksekusi perolehan frequent itemset dari ECLAT lebih cepat bila dibandingkan dengan Apriori. Closed frequent itemset juga mampu mengurangi frequent itemset yang terbentuk, sehingga Topik yang terbentuk merupakan Topik yang unik.